5000万人在线观看的吴晓波年终秀,技术大咖谈了些什么?

首页 > 其他   发布机构: IBM中国  2018-01-02 18:32

部分巴九灵文(微信公众号:吴晓波频道)

“把最后一天留给你爱的人,

把倒数第二天留给自己。”

12月30日晚,预见2018吴晓波年终秀在灵山·梵宫如约而至。今年吴晓波年终秀的现场相比往年,也实现了N级跳。此次,灵山·梵宫使用了270度超长环形荧幕,视听效果连看了无数遍PPT的人都忍不住惊艳。

而舞台也从一字台变成T型台,在演讲过程中,吴老师和大咖们能更近距离地与观众进行互动。

灵山·梵宫

当夜幕初降,华灯点亮灵山·梵宫的砖瓦,而在场外直播平台,截至12月30日晚,所有直播端口合计播放量达到4672万,预估全网播放量突破5000万级。

盘点一下吴晓波老师和几位大咖的亮相。

吴晓波

吴声

场景实验室创始人,造物学出品人

管清友

经济学家,如是金融研究院院长、首席经济学家

刘加隆

招商银行零售业务总监,招商银行零售金融总部总裁

吴伯凡

著名学者、商业评论家,《伯凡时间》创始人,《逻辑思维.伯凡日知录》专栏作家

沈晓卫

IBM全球副总裁

IBM大中华区首席技术官

IBM中国研究院院长

沈晓卫博士畅谈了人工智能等新技术的未来,如下根据沈博士的演讲内容整理:

信息技术的未来

预测未来最好的方式是去创造未来。今天与其我们来预测未来的技术,不如根据我们今天已经开始的创新,来谈谈未来的技术。套一句时髦的话,叫作未来已来

1.IT的未来是人工智能

这是一个指数级增长的时代。过去几十年,信息技术的进步相当程度上归功于芯片上晶体管数目的指数级增加,及由此带来的计算力的极大提升。这就是所谓的摩尔定律。在互联网时代,互联的终端数也是超线性的增长,而网络的效力大致与联网终端数的平方成正比。今天,大数据时代产生的数据正在呈指数级增加。在指数级增长的时代,我们可能会高估技术的短期效应,而低估技术的长期效应。历史的经验告诉我们,技术的影响力可能会远远的超过我们的想象。

这是一个人工智能的时代。人工智能代表了信息技术的未来。这个时代的标志不仅仅是一个应用的出现,或一个算法的改进,或一场比赛的胜利,而是人工智能重新定义我们生活的世界。

2.未来的人工智能

伴随着大数据时代的到来,人工智能在过去的十年取得了巨大的进步。但今天的人工智能,更多的是狭窄的完成单一任务的人工智能。如人脸识别,语音识别。能够解决所有问题的通用人工智能离我们还有太遥远的距离。今天我们有很多研究在这个方向,这是一个长远的目标。

从实际应用角度来看,在可预见的未来,我们会看到人工智能从狭窄走向宽广,从完成单一任务到完成多个任务,从解决一个特定问题到解决一个领域甚至跨领域的的多个问题。

未来的人工智能,我们会看到不断增强的学习推理能力。如何从小样本小数据中学习变得非常重要。面向消费者的人工智能,积累了大量数据。比如图像识别,我们可以用大量数据训练一个模型。而面向企业的人工智能,对于特定的任务,往往没有大量的数据可用。多模态学习将会变得越来越普遍。比如人工智能剪辑电影,需要根据图像,音乐,语言来理解视频的涵义。未来的人工智能,需要能够解释结果,即不但给出建议,还能解释为什么给出这样的建议。

未来几年,人工智能会从云向边缘端扩展。比如可穿戴设备,物联网终端设备。很多场合我们需要实时的信息处理,如自动驾驶的汽车,为病人服务的医疗设备。实现边缘智能,需要低功耗的智能设备。我们会看到米粒般大小的智能设备,集计算、存储与网络功能于一体。人工智能从云向边缘端的移动,把人工智能与物联网结合起来,使得我们可以对物理世界进行更好的理解,管理与优化。比如环境监测,比如车联网。

3.企业人工智能与行业创新

我们会看到更多人工智能在垂直领域的行业创新。比如医疗,金融,工业制造。今天的人工智能,更多的是面向消费者的人工智能。未来几年,我们会看到企业人工智能的兴起与发展。人工智能的成功需要商业成功,而人工智能的商业成功需要人工智能在行业应用的成功。

谈到人工智能,我们往往会谈到数据,算法与计算。实际上,人工智能用于行业创新,应用场景的选择非常关键。你问一个马车夫,他永远不会告诉你他需要一辆汽车。需求的确定不容易,这里涉及到信息技术与行业知识的结合。人工智能专家不具备深刻的行业知识,而行业专家又不完全理解人工智能今天发展到什么程度,未来几年可能会取得什么样的进展。二者结合在合适的时间点选择合适的项目,就变得非常重要。今天的人工智能技术还不能解决我们面临的全部问题。对于今天技术不能完全解决的问题,可以由人与机器协作共同完成,人机同行,共同完成人类或机器单独不能完成的任务。

人工智能应用在行业中,会带来两类改变,一是借助机器提高效率,二是提供基于知识的专家助手帮助我们更好的决策。前者人工智能取代部分人力,后者人工智能赋能人类专家,增强人类的能力。我们会看到人工智能技术用于制造业,如视频分析用来做产品缺陷检测与质量控制。我们会看到人工智能医生。根据医学指南,与临床数据中学到的知识,为人类医生提供实时的诊疗建议。我们会看到人工智能律师,引用相关的法律文献,发现相关案例,向人类律师呈现最有价值的法律信息。

今天的人工智能,需要大数据训练模型,用于训练的数据需要标注,费时费力。未来的人工智能,我们可以基于已构建的相关领域的模型,再辅以新的数据快速学习,构建新的模型。针对行业领域,我们需要预先构建哪些模型,如何构建,都是接下来需要关注解决的问题。

4.人工智能时代的安全与伦理

人工智能时代,信息安全面临全新的挑战。一方面,人工智能技术本身可能被用来考验与攻击信息系统的安全。另一方面,人工智能可能因为学习了有瑕疵的或被恶意更改的数据,而产生了安全的隐患,或伦理的缺陷。如何确保数据的安全,如何验证人工智能模型的安全与合乎伦理,是我们未来需要应对的问题。

5.未来的商业交易

从一个特定维度看,人类的活动无外乎生产、交易、与消费。未来的交易将会因为区块链技术被彻底的改变。交易过程中往往需要身份验证,授权许可,及各类文档的审核。区块链将消除这些交易中的不便与成本,使得大量交易可以实时可靠地完成。未来几年,我们会看到区块链的广泛应用,及区块链与人工智能的结合。如金融交易,供应链管理,食品安全。未来区块链对商业交易的改变,将如今天互联网对信息的改变。

6.未来的计算能力

人工智能需要强大的计算能力。计算机的性能过去30年提高了一百万倍。随着摩尔定律逐渐趋于物理极限,未来几年,我们期待一些新的技术突破。

先谈一下类脑计算。传统计算机系统,长于逻辑运算,不擅长模式识别与形象思维。构建模仿人脑的类脑计算机芯片,我们今天可以以极低的功耗,模拟100万个神经元,2亿5千万个神经突触。未来几年,我们会看到类脑计算机的进一步的发展与应用。

我们接下来谈一下模拟计算。传统计算机系统,数据在存储器与计算单元之间移动,耗费时间并增加能耗。运用存储设备的物理特性,存储器内能够进行一些特定的运算,以达到同时进行计算与存储的目的。例如,利用相变存储器进行模拟计算。这种模拟计算虽然没有数字计算精确,但对于很多不要求绝对精度的人工智能问题,可以极大地降低能耗并提高速度。

谈到计算的未来,我们必须谈一下量子计算。如果十年前你问我量子计算,我可能告诉你在我退休前它都只会存在于实验室中。但在过去的几年时间里,我们在量子计算上取得了令人振奋的突破,让我们对这项可能根本改变计算的技术、包括它的实际应用与商业前景充满了期待与遐想。对合适的问题,超级计算机几十万年才能完成的工作,量子计算机可能不到一秒钟即可完成。量子叠加与量子纠缠让量子计算能够指数级扩展,解决一些传统系统无法解决的问题。量子计算机的商业化,可能比我们的想象快许多。

7.人工智能时代的创新战略

人工智能时代是一个供给端创新带来巨变的时代。展望未来几年,人工智能时代的技术创新,涵盖在四个方面,人工智能核心技术,新的计算能力,人工智能与区块链与物联网的结合,及人工智能与行业的结合。

8.预见2018

  • 无所不在的人工智能:从云到边缘

  • 企业人工智能将全面兴起

  • 区块链将重塑未来的商业交易

  • 量子计算为未来提供无限可能

人工智能将影响到每一个行业,每一家企业,每一个人,让我们重新思考我们的定位,重新思考我们的核心竞争力。这是一个让我们向往与憧憬的未来,这是一个让我们兴奋与期待的未来,这也是一个让我们不安与担忧的未来。正如计算机科学的奠基人图灵所说:我们只能看清前方很近的距离,但我们能看到那里有太多的事需要去完成。我也把这句话作为我的结束语。


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