贾佳亚人工智能20革命技术究竟该如何变革

一场科技革命的发生,是科学理论、知识系统、方法应用、实践迭代等各方面的巨大进步。当人们预言人工智能时代将是第四次工业革命时,人工智能似乎被定下了“无所不能”的基调。

对于一件事物的狂热,经过时间推移,会带来理性回归。如今对人工智能概念的认知由狂热遐想回归理性实践。当群体和环境回归理性后,国家、社会包括许许多多个体仍然选择高度重视并看好人工智能的技术,正如近日国家又发出加快 5G 网络、数据中心、人工智能等“新基建”的声音。

9岁的娃使出浑身力气搬运货物。国网江苏电力供图 摄

防护服。国网江苏电力供图 摄

防护服。国网江苏电力供图 摄

旅行团的领队看着这146箱物资,感到责任重大。她带的旅行团里有老人,有孩子,总共只有13个人。其中就有南通供电公司的朱力一家人,以及如东供电公司的黄文涛、陈海华家庭。

集中研发AI 2.0系统化能力就是赋能提效,把开发的投入以几何级降低(减少),实现即使再大量的算法需求也能在有限的技术团队和预算时间条件下完成应用开发

一是从有形的公共产品转向无形的软公共产品供给,即从以物质供给为主向包括精神供给的全面供给转型。从物质供给向包括精神供给的全面供给转型,意味着社会整体的需求重心的转移,这并不是说物质供给不再重要,而是指这一比重将逐渐降低。经济学中曾用恩格尔系数(食品消费占总支出的比重)来衡量一个社会的发展水平。同样,随着物质需求的不断满足,社会整体需求将向精神文化领域转变。精神文化领域的公共服务大体包括以下几类:一是对文化领域的恢复需求。二是对各种文化娱乐产品的需求。三是情感和良好社会关系的提供。四是知识、科技、艺术、信仰等心灵的训练与探索。五是道德与至善的实现。

“我们要求课程平台从1月30日开始做技术准备,做了各种压力测试,保障在线教学能够顺利进行。在原先22个课程平台基础上,再推出一批经过认真筛选过的平台,把平台基数做大,避免在同一时间、同一平台、同一门课程出现拥堵。”吴岩说。

计算机是所有电子电器甚至是穿戴设备里的基本元素,硬件的能力范畴也有了无边界的扩展。计算机之于现代电子设备,犹如人工智能之于各行各业,AI也将在未来成为不可或缺的基石型技术。

所以在前期视觉AI的发展中,人脸这类和我们生活结合最紧密的应用会获得直接的关注和投入。在应用上也有美颜美妆、改变年龄这类跟社交媒体直接挂钩的普遍需求,所以我们做过 “一键上妆” 和 “一键卸妆” 这类有趣的科技应用和发明。如果用通讯频段做类比,人脸应用就是一个2.5GHz上的信号,因为此应用频段固定,所以我们对它的优化已经非常好了,我们只要有接收机接收到它,就可以稳定传输信号了。

相对于传统以基本生存与物质产品为核心的公共产品供给的治理模式,“软治理”有三个主要特征。

飞机上的旅游团游客在搬运货物。国网江苏电力供图 摄

党的十九大报告指出,我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。公共治理体系的核心目的是围绕着主要矛盾进行治理,从而解决矛盾、平衡矛盾。因此,新的社会主要矛盾的判断和表述,标志着公共治理体系要进行相应的适应性转型。

在新的社会主要矛盾的表述中,最重要的是人民需求的升级和变革,也就是“美好生活需要”。“美好生活需要”的表述,具有三个重大的积极意义。第一,准确把握了时代脉搏。第二,准确反映了人民诉求和心愿。第三,体现了现实理性与长期奋斗理想的结合。

9岁的娃使出浑身力气搬运货物。国网江苏电力供图 摄

改革开放后,全社会形成了以经济建设为中心,发展生产、提高人民生活水平为核心的治理目标。围绕着这一目标,形成了相对明确的政府治理体系,即主要满足广大人民群众的物质和精神需求为导向的治理体系。因此,这一体系的整体目标是发展经济和文化,提高人民生活水平。

人工智能之于各行各业,如同计算机之于电子电器

科技的进步会以满足社会发展需求为根本和内在的源动力。谈及AI技术落地的场景,例如远程会议中的视频压缩、去噪声、超低和不稳带宽下的编码技术、图像增强这些强结合,技术是根本,这些场景对于技术的需求是不可或缺的。但如果是加脸部挂件就比较弱结合,相对可有可无,需要慎重务实考虑。

其次是政府的治理方式。即满足人民物质和精神需求的方式主要通过相对刚性的行为方式。例如,通过政府规划的方式确定各级政府发展的各类硬指标,并且通过绩效考核和惩戒性问责等制度,确保整个体系的协调一致和目标达成。同时,政府也通过调动直接的物质资源进行建设,不断进行大量的固定资产投资和基础设施建设。

最后是治理的评价导向。为了充分发展生产力,提供足够多的物质文化产品和经济发展成果,通过一整套复杂的评价体系来充分调动各级政府的积极性,使其服务于经济社会发展的主要目标,由此形成了以物质性的实体指标为主的评价体系。

某种程度上,思谋在思考和实践AI的整体性创新和升级上,正类似于在构建一台计算机、一个能用、好用、易用的完整计算系统。这就要求AI在架构上需要建立真正的完整系统,而不是一个个孤立的“CPU”计算单元的单个算法。这个完整体系中的许多服务模块不参与核心算法设计或者调试,但是这些服务模块可以作为短期或者长期存储,加速运算、加快数据流,以实现仅需少量研发人员却能取得他们以往需要耗费大量时间和工作量(如5倍以上)的结果。 所以我相信这种系统性的方法与实践是AI 2. 0的最核心要素,那么对于视觉AI 2.0 的体系结构突破,也是思谋重要的差异化体现。

视觉AI的发展,以需求为根本,强结合场景是重中之重

他说,在课程提供的形式上,提供包括慕课、spoc、虚拟仿真实验课等多种形式的课程;在内容上,有通识课、公共基础课、专业课、理论课、虚拟仿真课,覆盖了本科所有12个学科门类和专科高职18个专业大类,供高等学校教师、学生按照各自的教学计划、教学大纲选取。在管理上实行“四把关”,平台把关,学校把关,教职委把关、高教司把关。

这种治理模式的特点主要体现在以下几个方面。首先是治理体系的供给产品。长期以来,我们坚持以经济建设为中心,着力提高人民生活水平,因此整个治理体系的产品供给是以尽可能提供更为丰富的物质和精神产品来满足人民生活需求为核心的,包括从衣食住行和教育卫生文化等各个方面,整个治理体系通过各种子系统(主要是政府和市场两方面)来实现这一目的。通过政府和市场两只手,在满足人民的物质和文化需求方面,取得了极大的进步。

从AI 1.0到2.0,我们还有很长的路要走,也需要很多的科学家和技术企业共同去探索突破。这也是我创立思谋的最初的想法,希望思谋成为波澜壮阔的以人工智能为核心的科技革命大时代下的重要推动者和变革者。在通往工业智慧生产、生活品质飞跃的未来的道路上,我们需要加速升级和挖掘AI的整体服务智能,打破现有的思维框架,同时秉承实干创新的精神,进行AI技术的应用、研发和能力部署,和稳健快速的规模化的全新升级。

他们把家人召集起来,把个人的行李进行了重新安排。由于航空公司每人限带20公斤行李,他们尽最大限度减少了个人行李,把节约下来的所有行李空间都用来携带物资。

当前人工智能的发展正处于从1.0到2.0的过渡期,从技术革命上去讲,也就是从做单一的算法开发到体系架构搭建的过渡。现在的AI技术基本上以单点突破为主,每一个细分的小领域都有很多的研究,算法是其中的重要组成部分。当我们把每一个小而有效的算法看成是小的定制化计算单元(computing unit),它们便是为了完成某一项特定任务而存在。这些小的计算模块就像是计算机里面的CPU,拥有计算能力,通常一个团队手头只有某一个或某几个处理特定任务的“CPU”。所以当任务发生改变时,团队就只能重新编写和制造出一个新的“CPU”结构来应对新的任务,这便是现在AI的工作方式,也就是我们称为的AI 1.0。所以这样的工作方式下,AI的能力体现在“接受数据—研发人员设计算法—调试—得到结果—再反馈”的流程上。它的核心竞争力还是各类高效、创新的算法,通过不断迭代,发展出新的“CPU”,但每一种“CPU”都只能做一种特定的运算。

这时,得知消息的同航班的旅客和同胞,纷纷响应起来,大家你一箱,我一箱,146箱防护服很快就均匀地分摊到每个人的行李中。

得知消息后,朱力表示,一定想办法把国内亟需的防护物资带回去,送往抗击疫情的一线。

黄文涛、陈海华等人,随后去机场接驳处搬运箱子。40分钟内,他们连同黄文涛9岁的儿子一起,将146箱物资全部搬运完毕,并帮忙完成安检。

服务于“美好生活需要”的软治理模式

(责编:何淼、岳弘彬)

经过数小时飞行,物资抵达江苏南通空港口岸。这批防护服将分发到江苏、湖北等地。(完)

30日下午,中国泰国商会筹集到的146箱4150件防护服,计划捐赠给江苏省慈善总会,提供给中国国内疫情防控一线的医院和医护人员。航班计划于当天下午从泰国曼谷飞回江苏南通。此时,商会人士找到了南通赴泰旅游团的领队,请她帮忙把物资带回南通。

如今与当年境况相似,人们肯定人工智能技术,但对人工智能的功能和应用不了解。如同早年第一次接触计算机,我怀着敬畏心,但并知道它究竟能做什么。1984年的苹果计算机,到现今30多年历史,计算机从功能到形态,每年都仍有非常显著的变化。直到对其能力、功能和应用做到了如指掌,我才体会到它真正的能力和魅力。顺势,我也开发了适用需求的很多应用。

AI技术变革从1.0到2.0,是单一算法到体系架构搭建

他说,《意见》发布后,截至2月12日上午,共收到全国31个省市自治区和新疆生产建设兵团按照一地一策、一校一策要求提出的具体措施。74个教育部教学指导委员会提出了在线教学的指导方案和课程选用建议名单,还有教育部直属的75所高校提出了具体措施。

需要注意的是,在共识形成过程中,离不开政府引导与主动供给。例如,在提高社会信用时,政府首先应带头讲信用,做到“徙木立信”。同时,作为政府从业人员,在整个社会文明进程中,同样具有重要的社会引导作用,公务员首先应严格按照社会主义核心价值观的要求规范自己的言行,以此起到带头引导作用。因此,从传统治理向软治理转型的过程中,政府对于社会的作用最重要的不仅是制定负面清单(强制性规范),更重要的是引导社会形成善的共识。

工业、农业、流通和零售等行业是拉动并评价AI更实质、更广域发展的“必考题”。尤其这次疫情,让大家看到工厂没人会停工,停工导致经济停滞,经济停滞会让国家进入艰难状况等一系列我们不希望看到的情况。目前制造业的机器动作能力都很强,但是智能,包括感知和决策,和真正的需求仍有非常大的差距。

那为什么我们的计算机在面对不同的任务时,却仅有一个CPU就可以完成各类任务?这个区别在于计算机里面除了CPU,还有硬盘用于存储,内存用于快速存储,缓存用于更快速的内容累积和高效访问等。除此之外,为了让系统能运行起来还需要有总线和其它的职能部件。虽然它们看起来没有像CPU那么重要,也不参与直接运算,但正是有了这些看似简单却不可缺少的部分,才使得一台计算机真正成为一台通用性的计算机,承担并完成各类任务。

亟待提升的传统治理模式

一方面,这类超宽“频谱”的问题是现在互联网上多媒体应用的首要方向,具有很强的商业模式和技术挑战性。高清视频的高速传播、高清线上线下分布式编辑、5G交互的新商业方式探索,这些都是很值得我们为之投入的。另一方面,从技术体系来看,因为“超宽频谱”不固定信号位置,所以它的“发送”和“接收”成了新的问题。回到应用本身,视频的内容千变万化,内容的多样也就意味着单个算法不能解决所有问题,即便有100种、1000种算法就能保证找到好的方案。因为这1000种算法,还意味着大概1000个优秀研发团队同时开动才能在预计研发时间里完成任务,或者是100个团队花10倍的预计时间完成任务,这种成本极高的方式在商业领域都是不能够接受的。所以在高清媒体方向上,技术体系上符合我们对于AI 2.0系统化流程的表述:建设体系化的构建并能在如此复杂的领域做出关键性突破和实现大规模部署,也是现有的思谋Media产品的组织研发与商业运作方向。

应该说,这种经济社会发展体系在当时的生产生活条件下,保障了社会发展主要目标的实现。但随着物质条件的极大充盈和人民普遍需求的升级,新的公共治理模式的出现就成为一种必然要求。

先如今,AI应用已经突破了人脸的应用“频段”,推广到了人体姿态这类问题,且问题都得到了很好的解决,实现了研发落地。这可以理解为2.6GHz/2.7GHz这些信号都有了固定的发送器,设置好之后,接收器就可以稳定工作了。相比于这些固定频段发送器,我们关注的是更具有普适性、更高难度的、多种类高清视频的理解处理。比如一张自然照片里有人、风景、动物和动作,这绝不仅仅是人脸或者人体的识别就能解决的问题,因为这个频段在不断变化,接收器也需要不断移动才能接收到信号。

三是在行为导向上从行政方式向共识引导转变。所谓共识引导,就是指通过广泛的宣传与行政参与,在全社会各个主体间形成具体明确的合法行为的规范共识,从而最终形成有序的社会行为秩序。在这一过程中,由于全社会对什么能做、什么不能做,什么应该做、什么不应该做等都形成了普遍认知,因此原先通过繁琐的行政行为才能解决的公共秩序问题,逐渐依靠公众的行为自觉而得到了轻松实现。

二是评价体系从以客观指标为主向主客观指标并重转型。当社会发展导向升华到“美好生活”后,治理体系的评价则需同样发生转型。围绕“美好生活需要”,获得感、幸福感、安全感等主观指标将逐渐发挥越来越明显的评价作用。从具体的评价指标来看,主要有三个转变。一是从经济增长为核心转为包括经济增长、民生建设、环境保护、社会稳定等的复合指标体系。二是从客观指标向主观指标转变,如社会道德、公平正义、行为文明、科学素养、法治水平等。三是从宏观指标向微观层面转变,包括个体健康、个人成长、家庭幸福、情感和谐、社区关怀等。通过这一系列的考核体系的转变,最终引导各级政府将治理资源转向社会个体的“美好生活需要”上来。

原来,捐赠组织方说,这批物资是国内医院急缺的防护服,若走正常程序报关,运送时间较长。通过旅行团的游客把这批物资带回国,是最快捷的方式。

再者,当前工业所需要的AI是远远复杂过现有的单个算法的。在人脸大领域,五官存在很多共性,但是在工业领域,数据五花八门,采集方式多不胜数,所以很难有一个算法或者一套数据是保证有效的。与超高清视频应用相同,1000套算法的需求是1000个团队做1个月或者1个团队做1000个月,其中的开销或者工期不是实际商业化过程所能承担的。所以集中研发AI 2.0系统化能力就是赋能提效,把开发的投入以几何级降低(减少),实现即使再大量的算法需求也能在有限的技术团队下和在预算时间条件下完成应用开发,这也是思谋从诞生第一天开始的使命所在。