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专访吴恩达:人工智能落地最重要的挑战之一是小数据

2019-09-17 点击:1320

吴恩达教授第二年的世界人工智能会议之旅充满了。 8月30日,除了上午的论坛演讲,他还抽出时间进行了四到五次采访。

当第一财经记者当天下午见到吴恩达时,由于过度使用他的蟑螂,他已经嘶哑的声音基本上得到了呼吸的支持。在采访过程中,由于喉咙不适,他没有压缩答案时间,并且仔细回答了AI技术登陆到数据收集的问题。

作为世界人工智能和机器学习领域的知名学者,吴恩达于2017年开始登陆AI,为企业离开百度后提供人工智能解决方案。据他介绍,在上周,他会见了一些制造管理人员,以了解人工智能在这些领域的使能状况。

谈到今年会议的感受,吴恩达告诉第一财经记者,今年令他感到惊讶的是,一年前对人工智能的热情现已变成了成熟的理解和具体的应用。 “每个人对人工智能的理解以及如何将AI赋予不同行业的能力已经显着成熟,并且很高兴看到它。”

随着人工智能开发的技术越来越多,人工智能的可用性也越来越高。在吴恩达看来,他希望看到更多行业接受人工智能。与此同时,他认为中国是更多公司赋予人工智能的好地方。

以下是对吴恩达先生的部分采访。

第一财经:您如何看待人工智能与行业之间的整合?

吴恩达:一些人工智能公司非常出色,不仅因为他们已经完成了1-2个成功的人工智能项目,而且整合了整个流程,使AI无处不在。我也希望AI能够为许多行业的公司提供支持。

在过去的一周里,我与制造业,农业等领域的人们进行了沟通。许多CEO对AI非常感兴趣。但与此同时,许多公司也面临着挑战,其中之一就是找到合适的应用。因此,我花费大量时间做的事情之一就是帮助不同的公司找到最有价值的应用程序,不同公司与我们合作的方式也不同。

第一财经:您如何看待中国人工智能的发展?

吴恩达:我希望看到更多行业的公司接受人工智能,让AI提供授权。中国是一个希望更多公司获得AI授权的好地方。其中一个原因是中国的许多公司,即使是大公司,都有相对快速的决策文化。

第一财经:您如何看待AI在数据采集中面临的挑战?

吴恩达:数据对于机器学习非常重要。最令人兴奋的事情之一是如何在面对小数据时使机器学习工作。

最近人工智能的激增是由拥有数亿用户的谷歌和百度等消费者互联网公司推动的。但在其他行业,可能没有那么多数据,例如工业制造或医疗保健。例如,在数百万种疾病或病症中,您可能只有10或100张X射线照片,而不是数百万张,其中可能有较少的正面图像。因此,我认为人工智能登陆过程中的另一个挑战是小数据的问题。

例如,即使农业公司只有少量农场数据而不是数百万农场数据,他们仍然可以使用这些小数据来推导算法,这对于将AI应用于其他行业非常重要。

第一财经:一些学者说目前的深度学习已达到上限。你怎么看?

吴恩达:事实上,深度学习技术到目前为止取得了一些进展。我们可以利用现有技术在许多行业应用中做得很好,但深度学习远未充分发挥其潜力,所以我认为在达到(深度学习)上限之前还有很长的路要走。但是,如果这是一项狭隘的监督研究(一种深度学习的方法),我认为确实有一个上限。然而,在许多行业中,仍有许多尚未开发的监督学习应用,我们应该投资于多个研究领域。

(编者:DF506)

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