“人工智能”不再仅仅是一个代表高科技的技术名词和行业术语,而是一个上至国家政府,下到平民百姓都极为关注的话题。从BAT这些互联网巨头,到JMD这些后来居上的科技企业,从传统的制造业,到金融、医疗、教育,大家都在想方设法地布局人工智能,否则就有一种马上被淘汰的感觉。而大大小小的风投们更是对“AI”项目趋之若鹜。
对于老百姓来说,人工智能原本只存在于科幻小说和电影中,而现在似乎人人都会感到自己和AI有着或多或少的关系:在我们周边,摄像头、传感器等各种信息采集设备几乎无处不在,这个世界正在细节上被实时记录、计算、量化;智能音箱、语音助手、仿真机器人、自动翻译、无人驾驶……这些人工智能的应用正在走进我们的生活;越来越多的汽车、房屋、工作场所、教学仪器、医疗设备、移动终端等实现了互联互通和可编程,而大数据的生成、传输、计算和驱动之间正在形成一个完整的闭环。人工智能似乎在一夜之间迸发出了迷人和耀眼的光芒。
不过,从当下和过往的经历看,2019年以及未来的一段时间内,人工智能的发展也会面临“水深”的困扰:
1. 核心技术瓶颈的突破
在未来的几年内,受核心技术进展缓慢的影响,人工智能的大规模应用还可能无法出现,以何种方式尽快突破AI技术的瓶颈是引领人工智能尽快走过“深水”区的关键。
2. 资金的持续投入和高效利用
由于人工智能的研发需要较高以及持续的投入,因此在短期无法实现大规模应用以降低成本的情况下,如何保证资金持续投入也将直接影响人工智能前进的步伐。同时,如何高效利用投入的资金,避免各自为政、重复建设,也是让这把火能烧得更长、烧得更旺的保障。
3. 人工智能的道德界限和数据安全
人工智能的发展离不开大数据的采集、挖掘、应用,这也让每个人的隐私变得越来越透明,要不想成为实验室里的小白鼠,我们就应该同步,甚至尽早扎紧人工智能的道德篱笆;数据已经成为个人一种重要的资产,而由于黑客攻击、隐私泄露、数据买卖等,我们却时常面临着数据安全的困扰,这需要从更高的层面上找出解决问题的办法。
如何在体验人工智带给我们火热激情的同时,避免踏入前进道路上的各种“水坑”,这需要每个人冷静的思考,更需要高手指点迷津。
2019年6月18-21日,北京国际饭店会议中心,O'Reilly 携手Intel,将AI Conference 2019从硅谷带到北京,与您一同探索在业务中应用人工智能的新机会。在这个火热的夏天,让我们一起来聆听那些走在业界前沿的专家、大咖们为我们解读人工智能的今生和来世。
大会首批重磅嘉宾揭晓
Ion Stoica
Ion Stoica,加州大学伯克利分校EECS教授,RISELab主任,ACM研究员
主要研究领域是云计算,分布式系统和网络。曾经的工作包括:Apache Spark,Apache Mesos,Tachyon,Chord DHT和动态数据包状态(DPS)等。RISELab的工作重点是开源算法和平台,以做出实时决策,并保障这些计算系统的可行性、智能性和安全性。
2018年,美国国家科学基金会(NSF)授予RISELab计算机远征奖,这是一项1000万美元的拨款,将在未来五年内用于RISELab在人工智能和机器学习等领域的研究。除了NSF探险之外,RISELab在伯克利获得了一些世界上最大和最具创新性的公司的支持和合作,其中包括:阿里巴巴,亚马逊,蚂蚁金融,Capital One,爱立信,Facebook,谷歌,华为,英特尔,微软研究院,丰业银行,Splunk和VMware。
在商业领域, 2013年,他作为联合创始人与Ali Ghodsi,Andy Konwinski等共同创立了Databricks公司并兼任执行主席。公司通过统一数据科学,数据工程和业务的分析来实现大数据处理技术商业化。截止目前,Databricks已经完成了五轮共计4.97亿美元的股权融资。
Michael James
Michael James,Cerebras Systems的创始人兼首席软件架构师
Cerebras Systems是一支由先锋计算机架构师,计算机科学家,ML研究人员和工程师组成的创业团队,他们致力于通过大幅加速人工智能工作来改变计算机行业。2016年末,知名风投Benchmark领投了该公司一轮超过2500万美元的投资。公司目前处于未公开模式。
在创立Cerebras Systems之前,Michael是SeaMicro的首席SW架构师。负责分布式系统软件,除此之外,还为SeaMicro解决方案中的16,000多个内核进行了布局和工作分配。
SeaMicro凭借其先进的产品架构以及超低的功耗,使得微服务器产品在能耗、空间占用等核心指标上相对于传统服务器拥有巨大优势,因此很快就获得了包括Skype、法国电信、Mozilla、eHarmony等很多重量级客户的青睐。2012年,AMD以3.57亿美元收购了SeaMicro。收购后,Michael成为AMD的研究员。
Michael毕业于加州大学伯克利分校,专业是分子神经生物学、数学计、算机科学。
Pete Warden
Pete Warden,Google Brain 团队中移动和嵌入式 TensorFlow Group 的技术主管
在进入Google之前,作为创始人兼首席技术官创建Jetpac公司。在获得Khosla Ventures 的A轮融资后,建立了一个技术团队,并创建了一个独特的数据产品:分析了来自Instagram的超过1.4亿张照片的像素数据,并将其转化为全球5,000多个城市的深入指南。 编写了世界上唯一的胡须检测图像处理算法。2014年Jetpac被Google收购。
O'Reilly Media 《公共数据手册》和《大数据词汇表》的作者,OpenHeatMap和Data Science Toolkit以及其他开源项目的构建者。
贾扬清
贾扬清(Yangqing Jia):加州大学伯克利分校计算机科学博士
不久前的3月18日,贾扬清从Facebook(脸书)跳槽至阿里巴巴,担任技术副总裁,领导大数据计算平台的研发工作。而在加入阿里之前,贾扬清作为Facebook AI平台团队的工程总监,带领团队开发了许多Facebook AI支柱产品的通用开源人工智能解决方案。如:排名,计算机视觉,自然语言处理,语音识别,移动AI和AR等。
贾扬清在开发开源深度学习软件堆栈方面一直很有影响力,其中许多组件都是AI领域中事实上的行业标准。
他还是Caffe(一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架),TensorFlow,Caffe2,ONNX和PyTorch 1.0的创造者或共同创造者。最近,他一直专注于人工智能硬件和软件生态系统的设计和发展,以及人工智能研究和计算机科学传统智慧的结合。
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“人工智能时代”目前的发展状态,像极了十几年前“互联网时代”初期发展的情形——喧嚣、浮躁、热情、冲动。
“朝闻道,夕死可矣。”现在回头看去,在中国互联网那个快速发展的年代,大大小小的互联网公司、许许多多的互联网技术在“朝生”之后,可能还没来得及“闻道”,就“夕死”在前进的道路上;又有多少互联网时代的先驱,因为瞬息方向的偏差而被其他人超越,变成了“先烈”。
前事不忘后事之师,无论是之前“互联网时代”的经历者,还是当下“人工智能时代”的追梦人,如何在人工智能这条前景光明,但前途曲折的领域里时刻保持敏锐的判断、正确的方向,或许AI Conference 2019北京站上可以给你一些方法和答案。
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