iis 网站权限,网站备案密码通管局,学校网站网站建设,电商网站规划书来源#xff1a;C114通信网摘要#xff1a;选择正确的问题比寻找新奇的方案更重要。“这是一个伟大的时代#xff0c;华为立志为推动人类进步和世界繁荣做出贡献。2017年底#xff0c;我们提出了新的愿景和使命#xff0c;‘把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织C114通信网摘要选择正确的问题比寻找新奇的方案更重要。“这是一个伟大的时代华为立志为推动人类进步和世界繁荣做出贡献。2017年底我们提出了新的愿景和使命‘把数字世界带入每个人、每个家庭、每个组织构建万物互联的智能世界’其中就突出了智能。”华为轮值董事长徐直军旗帜鲜明地指出华为希望每个人、每个家庭、每个组织都能“智能”从智能中受益亦正付诸行动“让大家用得起、用得好、用得放心”。作为ICT业界全球性旗舰大会2018华为全联接大会Huawei Connect 2018以“智能见未来”为主题探讨人工智能的挑战与机遇分享“智能”的创新与实践。在大会开幕演讲中徐直军分享了华为对AI发展的观点与判断、系统阐述了华为的AI发展战略并发布全栈全场景AI解决方案其中包括全球首个覆盖全场景AI的昇腾Ascend系列IP和芯片。他提出AI作为一种新的通用目的技术将会改变每个行业和每个组织唯有主动的改变才能实现期待的变革这要求整个产业从未来模型的训练、算力、安全、算法、自动化、应用、技术协同、平台以及人才获得等十个方面做出改变——这十大改变既是华为对AI产业发展的期望也是其制定AI发展战略的源动力。而面向未来要充分利用好AI技术抓紧收获、努力扩大收获成果同时要让收获的季节持续得更长一些“把AI建在赤道上永远生机勃勃”。发言要点如下1、AI是ICT产业60年发展的总成果1956年时任达特矛斯学院助理教授的约翰·麦卡锡组织召集了达特矛斯讨论正是在这次会议上第一次正式提出了“人工智能”的定义。从那以后的60年里人工智能经历了两次发展的低谷即所谓的“冬天”但其发展的脚步并未就此停止。1971年英特尔发布了第一颗微处理器。50多年来摩尔定律见证了ICT产业的蓬勃发展。如果我们把AI产业和ICT产业这六十年的发展轨迹画到一起那么大致应该是图中的样子。概括来说人工智能与ICT产业的总体发展水平密切相关学术研究发现和工程技术发展相辅相成。而AI产业两次“冬天”的出现都是因为社会对AI的应用期望大大超越了ICT产业工程水平的发展现实。所幸的是“冬天”并不是结束而是每一次“春天”的开始。今天我们再次进入了“收获”的季节。这是60年来全球ICT学术界和工业界长期耕耘相互合作的成果。面向未来我们应该充分用好人工智能技术抓紧收获努力扩大收获成果同时要让收获的季节持续的更长一些把人工智能AI建在赤道上永远生机勃勃。2、人工智能是一种新的通用目的技术任何技术只有准确的定位才会充分发挥其价值。给人工智能技术进行合理的定位是我们理解和应用此技术的基础。如同公元前的轮子和铁19世纪的铁路和电力以及20世纪的汽车、电脑、互联网一样华为认同人工智能是一组技术集合是一种新的通用目的技术GPT。加拿大学者Richard G Lipsey在其著作《经济转型通用技术和长期经济增长》一书中提出社会经济的持续发展是靠通用技术的不断出现而持续推动的。所谓通用技术简单理解就是要有多种用途应用到经济的几乎所有地方并且有巨大的技术互补性和溢出效应。经济学家们认为人类发展到今天总共有26种通用技术人工智能就是其中一种。我之所以强调人工智能是一种通用技术是期望大家重视人工智能对未来的巨大影响和价值。人工智能作为一种通用技术不仅可以使我们以更高的效率解决已解决的问题也可以解决很多没有解决的问题。是否具备真正的人工智能思维是否以人工智能的理念和技术解决现在和未来的问题是我们能否在未来构筑领先竞争力的关键。华为在实践中发现人工智能不但可以替代人还能够自动降低生产成本。这是人工智能与信息化最大的不同也是其最有价值的特点。3、人工智能将改变每个行业每个组织人工智能触发的产业变革将涉及所有行业。我们在座的每一位都要思考我所处的行业是否会被人工智能技术改变甚至被彻底颠覆。如何以一种全新的模式重构各自行业和企业是我们在未来都要思考和实践的。今天我们可以清晰地预测到人工智能将改变或颠覆如下行业智慧交通将大大提升通行效率、个性化教育将显著提升教师与学生的效率、精准预防性治疗有望延长人类的寿命、实时多语言翻译交流再无障碍、精准药物试验可以显著降低新药成本缩短发现周期、基于AI的电信网络的运维效率将大大提升、自动驾驶和电动汽车将颠覆汽车产业等。从华为云EI和HiAI发布以来的短短1年间我们深切感受到了前所未有的热潮。除了对行业带来的改变人工智能还将改变每一个组织。18世纪以来的历次技术革命每一次都会对组织的结构、作业流程和人员能力等产生巨大影响。从工作岗位和人员能力角度看人工智能推动此次变革将有一个明显的不同以往的历次变革总会产生大量的重复性日常工作需求比如纺织厂的设备操作汽车制造流水线和手机制造流水线等。但是人工智能将在几乎每个方面提升自动化水平因此大量的重复性日常工作岗位需求将大幅度缩减。与此对应的是需要增加对数据科学工作岗位的需求例如数据科学家、具备一般性数据科学能力的数据科学工程师等。这些岗位的数量将远远少于当前重复性日常工作岗位。因此我们认为未来的组织人员构成可能是菱形的其中大量处于底部的基础性、重复性日常岗位会被AI所取代。4、改变刚刚开始选择正确的问题比寻找新奇的方案更重要其实人工智能触发的各种改变才刚刚开始。改变历来都是几家欢喜几家愁特别是改变刚开始的时候。我们可能会因为见证了AI实现了以前想都不敢想的某个功能而兴奋从而产生加速广泛采用AI的冲动。也可能会因为某个AI项目进展不如预期、或者担忧AI的应用安全可靠而焦虑从而对未来的如何运用AI产生困惑。从历史上所有通用目的技术的发展历程来看这些都是正常现象。我们刚刚经过了AI技术与应用的局部探索阶段目前正处于第二个阶段。在这个阶段从技术视角看一方面AI技术日趋完善同时又暴漏出越来越多的问题从应用视角看一方面AI的应用日渐广泛价值持续得以确认但同时政策环境、公司流程、组织人员等都是主要面向以往的技术的比如信息化和互联网时代的技术还没有为智能技术时代的到来做好准备因而时常产生碰撞甚至冲突。AI技术终将赢得属于自己的社会环境那时我们将迈向AI应用与生产力提升全面快速发展的第三个阶段。在迎来新的GPT技术之前我们将持续见证和享受这一黄金发展期即第四阶段。但我们也要清醒的认识到人工智能不是万能的人工智能有它能解决的问题也有它不能解决的问题。我们应充分聚焦人工智能能解决的问题、聚焦其创造价值的领域而不是把精力花在人工智能不能解决的问题或不能创造价值的领域。因为选择正确的问题比寻找新奇的方案更重要。5、今天令人兴奋的落差千里之行始于足下让我们看看人工智能今天的状况。一方面下面一系列大数字让我们感受到了人工智能产业发展的“辉煌”2017年发表的机器学习论文数是2万篇、全球有超过22个国家发布了AI计划、2017年新诞生了1100多家AI startup公司、2017年与AI相关的兼并收购金额达到240亿美元、2017年与AI相关的VC投资达140亿美元。另一方面下面的一系列小数字又让我们感受到了人工智能初级阶段的“冷静”只有4%的企业已经投资或部署了AI、只有约2%零售商已经投资或部署了AI、只有约5%部署的智慧城市中正在使用AI、2017年只有约10%的智能手机内置了AI、全球AI人才的供需比仅有1%。“辉煌”与“冷静”之间的差距正在凝聚产业发展的巨大动力。所谓“山雨欲来风满楼”这种落差令人兴奋。6、十大改变 开创未来要解决人工智能“火热”与“冷静”之间的巨大落差开创未来我们要从技术、人才、产业这三个方面进行主动的变革。今天我和大家分享十个有关人工智能技术、人才和产业的重要变革方向。改变之一缩短训练模型的时间按照目前的技术水平训练某些复杂模型时往往需要数天甚至数月而成功的创新发现往往需要多次迭代这种训练速度严重制约了应用创新。我们认为未来模型的训练要能在几分钟、甚至几秒钟内完成。改变之二充裕经济的算力算力是AI的基础但目前的算力非常昂贵是一种稀缺资源。如果说算力的进步是当下AI大发展的主要驱动因素那么算力的稀缺和昂贵正在成为制约AI全面发展的核心因素。我们认为算力应该是充裕且经济的并且这种需求应该尽快实现。改变之三人工智能要适应任何部署场景混合云已经成为企业采用云服务的主要模式当前的AI主要在云少量在边缘与企业的业务环境的结合有待进一步深入。我们认为未来AI将无处不在要能够部署在任何场景并确保用户隐私得到尊准和保护。改变之四更高效更安全的算法算法是推动AI发展的另一个主要动力但目前运用的主要算法多诞生于1980年代。随着AI的广泛普及这些算法的不足愈发明显。我们认为未来的算法要能够基于更少的数据需求即数据高效。也要能够基于更低的算力和能耗即能耗高效。同时要解决自身的安全问题并实现可解释…等等这都是AI全面发展的重要技术基础。改变之五更高的自动化水平今天的人工智能自身还需要大量的人工特别是在数据标注环节今天甚至还诞生了一个新的职业叫“数据标注师”。有人调侃说今天的人工智能是没有“人工”就没有“智能”。我们认为应该大大提升AI自身的自动化水平比如在数据标注、数据获取特征提取模型设计和训练等环节要实现自动化或半自动化。改变之六模型要面向实际应用2018年6月伯克利大学的助理教授Benjamin等发表了一篇题目奇怪的论文——《CIFAR-10分类器能否泛化到CIFAR-10》该论文指出在CIFAR-10分类器上测试准确度出色的模型算法却在作者创建的与CIFAR-10非常接近的另一测试集上出现了偏差分类识别准确率下降了5-15个百分点不等。这也就意味着这个模型算法的可用度大幅度下降。由此可见当前很多优秀的模型算法更多的是“考试”优秀还未达到“工作”优秀。我们认为未来的模型必须实现工业级的优秀即满足工业生产的需要而不仅仅满足于测试集上“考试”优秀。改变之七模型更新模型的准确率并非是一成不变的而是会随着数据分布、应用环境和硬件环境的变化而变化始终保持准确率在期望的范围内对于企业应用是必须的。但目前的模型更新是非实时的依赖人工周期性的更新因此是一个半开环的系统。我们认为未来的模型要能及时适应各种变化实时更新实现闭环系统保证企业AI应用始终处于最佳状态。改变之八人工智能要多技术协同每一个通用目的技术只有与其它技术充分协同配合才能发挥到极致创造巨大的经济价值。AI也不例外但在目前我们探讨AI时更多的是仅仅聚焦AI本身。我们认为AI需要与云、物联网、边缘计算、区块链、大数据、数据库…等技术充分协同如此才能发挥更大价值。改变之九人工智能要成为由一站式平台支持的基本技能今天AI还是一项只有具备高级技能的专家才能完成的工作成熟、稳定、完善的自动化工具还比较缺乏获得一个AI模型还是一个非常复杂耗时耗力的事情。我们认为应该有一站式平台提供必需的自动化工具让AI应用开发更容易更快捷。从而使AI成为所有应用开发者甚至所有ICT技术从业人员的一项基本技能。改变之十以AI的思维解决AI的人才短缺AI人才的短缺特别是数据科学家的缺乏一直是业界顾虑较多的一个制约因素。而且我们认为数据科学家将永远是稀缺的。解决之道应该是以AI的思维解决AI的人才短缺。通过着力发展智能化、自动化、简单易用的AI平台和工具服务以及提供培训教育培养大量的数据科学工程师使他们能完成大量基本的数据科学相关工作。通过这些大量的数据科学工程师与数据科学家和各领域专家相互配合的梯形结构来解决AI人才稀缺问题。这十个改变一定不是AI技术、人才、产业发展的全部但都是未来发展的重要基础。7、华为的AI发展战略这十大改变既是华为对AI产业发展的期望也是华为制定AI发展战略的源动力。基于这十大改变华为的AI发展战略包括五个方面投资基础研究在计算视觉、自然语言处理、决策推理等领域构筑数据高效更少的数据需求、能耗高效更低的算力和能耗安全可信、自动自治的机器学习基础能力。打造全栈方案打造面向云、边缘和端等全场景的、独立的以及协同的、全栈解决方案提供充裕的、经济的算力资源简单易用、高效率、全流程的AI平台。投资开放生态和人才培养面向全球持续与学术界、产业界和行业伙伴广泛合作打造人工智能开放生态培养人工智能人才。解决方案增强把AI思维和技术引入现有产品和服务实现更大价值、更强竞争力。内部效率提升应用AI优化内部管理对准海量作业场景大幅度提升内部运营效率和质量。8、华为的AI解决方案这张图就是华为的全栈全场景AI解决方案。我们提出的全场景是指包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等部署环境。我们说的全栈是技术功能视角是指包括芯片、芯片使能、训练和推理框架和应用使能在内的全堆栈方案。华为的全栈方案具体包括Ascend基于统一、可扩展架构的系列化AI IP和芯片包括Max、Mini、Lite、Tiny和Nano等五个系列。包括我们今天发布的Ascend 910是目前全球已发布的单芯片计算密度最大的AI芯片还有Ascend 310是目前面向边缘计算场景最强算力的AI SoC。CANN芯片算子库和高度自动化算子开发工具。MindSpore支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架。应用使能提供全流程服务ModelArts分层API和预集成方案。2018年4月华为发布了面向智能终端的人工智能引擎HiAI2017年9月华为发布了面向企业、政府的人工智能服务平台华为云EI。今天我们发布的全栈全场景解决方案是对华为云EI和HiAI的强有力支撑。基于这个解决方案华为云EI能为企业、政府提供全栈人工智能解决方案HiAI能为智能终端提供全栈解决方案且HiAI service是基于华为云EI部署的。总体来说华为人工智能的发展战略是以持续投资基础研究和AI人才培养打造全栈全场景AI解决方案和开放全球生态为基础。面向华为内部持续探索支持内部管理优化和效率提升面向电信运营商通过SoftCOM AI促进运维效率提升面向消费者通过HiAI让终端从智能走向智慧面向企业和政府通过华为云EI公有云服务和FusionMind私有云方案为所有组织提供充裕经济的算力并使能其用好AI同时我们也面向全社会开放提供AI加速卡和AI服务器、一体机等产品。我们提出的全场景意味着华为有能力实现智能无所不及构建万物互联的智能世界。全栈意味着华为有能力为AI应用开发者提供强大的算力和应用开发平台有能力提供大家用得起、用得好、用得放心的AI实现普惠AI。最后感谢大家来到全联接大会华为希望和在座的各位一起努力让人工智能不再是高高在上而是走向普惠大众。华为希望能够和客户、产业伙伴、学术界等一起合作共赢打造无所不及的AI构建一个万物互联的智能世界未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
