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人工智能的下一个十年,旷视看好三大技术趋势

2020/06/29 作者:智造文记 来源:亿欧网 点击:

  摘要:2020年,是一个十年的结束,也是下一个十年的开始。在过去的十年中,人工智能技术在深度学习算法、大规模算力和

2020年,是一个十年的结束,也是下一个十年的开始。

在过去的十年中,人工智能技术在深度学习算法、大规模算力和新型芯片、海量数据等因素的共同驱动下,完成了波澜壮阔的快速发展。

面向新的十年,人工智能对人类社会的考验将更加复杂全面,如何构建多学科开放协同的创新体系,如何推进人工智能与经济社会发展深度融合,如何建立人工智能安全可控的治理体系,如何与各国携手开展重大共性挑战的研究与合作?这是摆在全人类面前的共同难题。

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人工智能的十年,和下一个十年

6月22日晚间,在大会主会场圆桌论坛上,旷视首席科学家、研究院院长、智源理事孙剑与智源研究院运营副院长刘江、百度 CTO 王海峰、小米副总裁崔宝秋、字节跳动副总裁马维英、美团首席科学家夏华夏等行业领军人物,就人工智能产业的下一个十年进行了展望。

技术的不断突破为产业变革带来可能。在回顾上一个十年里自己印象最深刻的一件事时,孙剑分享了他至今难忘的一个故事。当2012年 AlexNet 屠榜 ImageNet 的时候,计算机视觉领域很多人都认为这只是过拟合了一个数据集,孙剑也高度怀疑此项工作的意义。

然而2013年在当抱着试探的心态使用 Google Photo(当时叫 Google Picasa,Google 号称在上面应用了神经网络)检测几百张自己相机里照片的时候,孙剑本以为会检测出很多错误的地方,然而“没想到七七八八基本都正确”。当即他意识到,计算机视觉的整体能力已经出现了一次大规模跃升,也正是在这件事的“刺激”下,孙剑领导的研究小组陆续做出了 SPP Net,ResNet, Faster RCNN 等一系列深度学习研究。

如今旷视研究院不仅在深度学习基础研究领域全面深耕,而且还在用场景定义算法的理念驱动下,不断攻克在计算机视觉、视觉导航与控制、计算摄影学、大规模机器学习系统、机器人学等多个领域中,长期困扰学界和产业界的一系列重大难题,助力旷视在 AIoT 发展的道路上不断壮大。

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图示:旷视在AI领域最具影响力的通用物体检测挑战赛COCO上连续三年蝉联冠军

在谈到对近未来前沿技术发展的期望和看好时,孙剑结合旷视的科研进行了总结,他表示自监督、半监督学习在近一年来取得了一系列可喜的进展,已经实现在 ImageNet 上,完全不用有监督的标注信息,也可以学习到非常好的特征或表示。这对未来的技术发展、产业应用将产生巨大的影响,因为能够极大程度上减少现有深度学习模型对海量标注数据的依赖。这也是旷视研究院正在投入大量时间和精力攻坚的一个方向。

另外孙剑还表示自己十分看好芯片和算法的协同演化、协同设计。因为随着人工智能对各个场景赋能的加深,如何更快、更高效、更经济地在全场景下实现智能计算将成为推动整个行业在下一个十年中蓬勃发展的关键因素。

此外,孙剑也看好数据安全训练或者隐私安全学习。因为随着人工智能技术的不断发展,如何更好地保护大众隐私数据安全将成为全行业健康发展的底线。为此,如何通过高安全、高可靠的机器学习环境将散落在不同行业、企业的海量沉睡数据安全地利用起来,充分发挥出人工智能的巨大价值将是未来十分具有前景的一个方向,而这也是旷视正在竭力打造的重点技术。

在6月23日上午,孙剑还受邀参加了机器学习专题分论坛,并就视觉计算前沿进展问题展开论述与探讨。

国产算法框架的紧迫性与天元的诞生

6月23日下午,旷视研究院高级技术总监、天元(MegEngine)项目负责人田忠博受邀参加 AI 框架专题论坛,与大会分享旷视开源深度学习框架天元的设计之道。

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图示:旷视开源深度学习框架天元

旷视天元则是 AI 生产力平台旷视 Brain++ 的最核心组件,可帮助开发者用户借助编程接口,进行大规模深度学习模型训练和部署,具备训练推理一体化,动静合一,兼容并包和灵活高效四个特点。多年来,旷视的自身业务发展和多领域的技术突破,都有赖于旷视天元的不断进化和完善。

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