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华为徐文伟:AI是考场上的学霸,应用场景中的学渣_LOL全球总决赛下注

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详细介绍

IoT物联网、车联网等多种应用于,5G中使用人工智能。现在电信网络的确保成本是设备成本的3至4倍,网络更加简单,70%的网络故障是人为导致的。使用AI后,可以预测50%以上的潜在故障。

所以,AI可以减少5G网络的运维成本,确保网络的质量提高。AI有很多优点,同时AI当前不存在几个问题。徐文伟指出这些问题主要是,问题一:算力太贵,用不起,看上去很美,用一起太贵。问题二:我们没好的数据,就没好的AI。

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数据要展开处置,保证数据质量,没人工就没智能。问题三:训练太快。问题四:应用于场景。

AI一定是有模型的,调试出有的模型,在某种场景下测试或者考试,归属于考场上的学霸,应用于场景中的学渣。徐文伟认为,AI仍然不存在一些缺失,第一,范围较为较宽。

第二,更加像研究,而不是工程。第三,讫的通。换到其他应用于场景,数据是不是不切实际的。

第四,一个好模型随着时间的变化可能会好转,有一部分不确定性。最后,徐文伟提到AI领域面对的不利现状,第一,人才的紧缺。第二,AI牵涉到数据安全、隐私维护。

关于怎样维护个人数据和隐私等问题,有一点更进一步研究。以下为华为技术有限公司董事、战略Marketing总裁徐文伟讲话国史:大家好!非常感谢大家参加今天的交流,也感激EmTechChin邀我,作为企业或者说行业,和大家做到一些共享。大家告诉AI十分热,据不几乎统计资料去年大约最少有300多场与AI有关的会议,所以,现在大会不谈AI认同是敢的。为什么这么冷呢?大家认同是看见了很多AI好的应用于场景,只不过AI并不是一个新鲜的事情,大家告诉,在60多年前就早已明确提出了AI这个概念,同时于是以因为AI如此更有人,大家对AI具有过低的希望,所以遭受了两次较为大的冬天。

什么叫冬天?就是说我们对AI的希望,多达了当时ICT的工程能力,从1971年开始,intel发明者了处理器开始。在当前AI这么冷的情况下,我们这个行业不会会再次发生冬天?我们期望会,我们却是是刚刚开始。都说有很多专门从事投资决策的,还包括企业的高官。

所以,我今天和大家共享的话,作为一个投资者和作为一个企业高官怎么做到行业的节奏,怎么对行业未来的投资决策做到一些参照。我这次共享我个人对这个行业的观点。大家告诉,人类有生以来,有26种GPT标准化技术,它的特点是什么呢?特点一,刚开始的时候,十分的不完备,有相当大的改良空间特点二,多用途,可以用在各个行业特点三,阻塞效应所以我们最先的GPT可以重返1000多年前发明者的轮子,近期的话,大家也告诉,发明者了PC、互联网,还包括21世纪发明者的商业虚拟化和纳米。所以,现在指出AI是第26种GPT技术,所以AI应当是有极大的发展空间,假如我们假设18世纪我们发明者了蒸汽机是蒸汽机1.0时代的话,1.0时代是把我们人类的体力打破了这个体力的边界,但我们AI现在荐一个不精确的比喻的话,我们现在是蒸汽机的2.0时代,它的特征是什么呢?协助我们人们,打破了我们智力的边界。

所以AI有极大的发展空间。那我们看一下我们现在的AI、人工智能,实质上,从营销的角度,它纸盒出了一种理解计算出来,它的技术是什么呢?就是一个深度自学,它的算法就是卷积神经网络计算出来等等。目前我们讲的AI是众多AI分类里面的其中之一,在某些领域早已获得了很好的效果,我们谈人工智能范围是十分甚广的,并不是我们今天说道的人工智能,有很多很多人工智能的方法,我坚信人工智能未来还不会有十分大的发展空间。我们想象的人工智能最少是由自学的能力、推理小说的能力、决策的能力,但是现在我们的人工智能实质上坦率的说道,还是一个分析大数据以后的相关性的分析。

比如说,太阳出来鸡叫了,这是一个相关性。那么能无法推论出来“鸡叫了把太阳叫出来了”呢?认同不是的。我坚信现在的人工智能认同会这么傻,鸡叫了把太阳叫出来了。

但是假如从相关性来说,的确这两个事情是涉及的,也就是说我们的人工智能当前是一个十分十分初级的阶段。但尽管是一个初级阶段,当前较宽的人工智能早已有相当大的应用于空间。比如说,办公室出有了一个报告,这个结论我个人是尊重的,在未来20年内,虽然机器不大可能展现与人类非常或者多达人类可应用于的智能,但预计机器将在更加多的任务中,之后超过并打破人类的展现出。

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假如接纳这个结论的话,后面我们就可以进行很多的辩论。第一点,AI将转变所有行业的的组织和人员结构。大家告诉,我们现在的行业是金字塔结构,上面是领袖、管理者,下面是基层员工。

但现在来说,2018年的统计资料,最少有300万人早已和AI协同工作了,或者说他的老板是一个机器人。大家可以想象一下,滴滴微信司机的老板是算法,还包括很多的领域,他的老板早已是一个机器人了,300万的数据定不许我不告诉,但最少大家可以感觉的到,你的主管有可能叫Robot博士。所以说道,很多基层的员工一定要习惯你的同事是机器人,的组织架构有一些变化。

第二点,工作有所变化。很多人都担忧,随着人工智能的来临,很多工作不会会被代替,的确是的。一定是较为乏味的、重复性的、人们不不愿去腊的工作,可以被AI代替,但是大量创造性的工作是不有可能的。

所以未来的工作,一定会和AI融合一起,有些工作不会被代替,有些工作不有可能被代替,而且不会产生新的工作。所以显然不必担忧,AI造成大量的失业。而是同时建构了新的工作,就像PC的发明者强化了人类的能力,但并没增加人们的工作,只是说道工作有一种切换或者转型。所以说道,从目前的AI来看,AI可以用作内部管理效率的提高,比如说单据的载入、客服,现在很多客服都早已用人工智能了,虽然你好不容易切断了客服的电话,结果是机器人在跟你对话,有的时候你也不会做的很恼怒,但的确提升了效率。

同时,比如说我们现在用的门禁系统,像人脸识别,以及现在的智慧城市、五谷丰登城市等等,这些领域可以被十分多的普遍用于。企业家最关心的是成本,假如通过AI可以大大节约你的订购成本。通过AI你可以告诉所有订购的价格,哪些是合理的,哪些是不合理的,因为你是信息不平面的。

所以你以为获得了一个很好的价格,但是使用AI技术以后订购成本就可以大大上升。大家谈到自动驾驶,自动驾驶有一个热点,自动驾驶迅速不会来临,而且是几百家企业专门从事了智能驾驶工作。但是从我们的观点来看,车要L5完全不有可能,或者说无法分担成本。

我们的观点是,一定要把车和路协同一起,非常简单来说,要有一个智慧的路、聪慧的车,要对话一起,车和车之间要有通信,车和路之间要有通信,车和人之间要有通信,车和网之间要有通信,这样才有可能解决问题自动驾驶的问题。所以,自动驾驶纯粹靠车是敢的,约将近,所以超过L3早已非常不俗了,L4还要希望,但L5完全不有可能,我们下次可以再行展开交流。5G作为一个新的技术设施为什么这么最重要?因为大家告诉5G的比特率可以超过10G,甚至更加长到20G。5G的设计某种程度是为了移动宽带,假如是为了移动宽带的话,现在的4G早已可以到300兆、400兆的比特率了。

更加最重要的一点,除了宽带以外,第二个是物联网,可以承托一平方公里有100万个相连。大家告诉未来的智能世界特征:万物感官,四处都是传感器万物网络,所有的传感器必需连接起来万物智能而5G以及其他现有的相连技术就是未来智能世界的基础设施。所以一方面可以获取超宽带,4K电视、8K电视,特别是在是AR、VR来了以后,都可以跟5G联系在一起。第三个,在工业行业里面的用于,因为它的时延可以较低到一毫秒。

所以在一个网络里面可以反对IoT的物联网,可以反对企业里面的通信,可以反对车联网,以及超宽带的无限终端,这是多种应用于,所以5G是未来智能社会的基础设施,那5G一定会使用人工智能的方法。我可以共享给大家一个数据,第一点,现在的确保成本是设备成本的3-4倍。所以你必需通过人工智能把确保成本降下来。第二点,现在的网络更加简单,大家告诉70%的网络故障是人为导致的,是确保工程师不小心把网络做继发了。

第三点,使用了人工智能之后,可以有50%以上的潜在故障展开预测,所以人工智能可以用作电信网络或者5G网络里面的运维成本减少,以及确保网络的质量提高。比如说有些运营商明确提出来,我们是不是在某种程度的情况下确保更好的网络,或者说在某种程度的网络情况下,确保人员增加50%,这就是AI在行业里面的一些应用于。当然,AI有很多好的地方,同时AI当前不存在几个问题。

问题一:算力太贵,用不起,看上去很美,用一起太贵。问题二:我们没好的数据就没好的AI。

所以数据要展开处置,要保证数据质量,没人工就没智能。为什么现在人工智能的专家这么喜,工程师去找将近,这是个专家的活,人工智能没平民化。所以说道,所有的数据要做到标示,所以没人工就没智能,和我们想象的人工智能是不一样的,是确实的“人工智能”。问题三:训练太快。

训练要几天甚至几个月,有可能演出一下要几分钟、几秒钟,但是训练的时间很长。问题四:应用于场景。

大家告诉人工智能一定是有模型的,好不容易调试出来一个模型,在某种场景下测试或者考试,水平很高就是学霸。但确实实际应用于场景的情况下,效果并没这么好,有可能精确度、准确度大大上升,上升了10%-15%等等,所以考场上的学霸,工作场所,特别是在是应用于场景的学渣(有可能有点过),但最少没想象的那么好。所以当前的人工智能,华为在人工智能领域里面怎么布局的?末端、边、云。

大家告诉我们的麒麟980,从1997年开始就映射了AI的芯片,980更加强劲,所以在智能手机里面,我们的980是智能社会的vocal。在AI领域里面,去年11月份公布了310和910,全系列的在云端和边缘以及末端AI的芯片,我们刚公布的鲲鹏920是在云端的CPU,从麒麟980的手机芯片到边缘人工智能计算出来芯片到云端的计算出来,我们是这样一个布局。所以我们的价值主张是,我们是一个平台,还包括云。

大家告诉,相连实质上也是一个平台,未来的智能社会没相连哪来的数据?所以要把众多的传感器连接起来,相连+平台+AI+生态。所以AI仍然不存在着一些缺失,一个是,范围较为较宽,要规则确认、结果具体的情况下,A到B还是做到的不俗的。第二点,更加像研究,而不是工程,这是什么意思?研究是个手艺活,它要大大的调试,调试徵到这个模型,科技合适这种场景,它不是科学基础上的一个工程构建,它是有一定的不确定性。

第三点,讫的通,就是说再行要设计模型,这个模型调试完了以后,实在这个可以了,然后再行寻找一个应用于场景,数据是不是使AI讫的,这是一个很最重要的基础。还有,现在好不容易寻找一个很好的模型,但是它随着时间的变化,就不会好转,比如说我在一个路口,做一个摄像头的自动红绿灯的转换,但随着时间的转换,它这个模型也在大大的调整。仅次于的一个问题是不半透明,你不告诉里面是啥,正是因为不半透明,就有可能分析出来由于鸡叫一下之后,把太阳叫出来了(当然不有可能是这样)。就是说,于是以因为是不半透明,就有可能产生这种情况。

还有,它不是100%精确,它只是一个仅次于有可能精确,所以它有部分的不确定性。在AI领域里面,目前人才的紧缺,大家也告诉,现在没大数据专家了,一夜之间全部是人工智能专家,尽管如此,人才还仍然紧缺。

第二点,AI一定牵涉到到数据的安全性、隐私维护,所以AI,在价值观领域里面,实质上大家也要多多辩论,不仅说道AI有好的一面,同时也要有一些维护个人的数据和隐私等等,这些发明者,都应当是辩论的地方。大家实在AI很好,我也这样实在,但是是不是想要过,AI是更容易被阻碍的,或者说是更容易不受愚弄的。我们看张照片,左边是原图,跟中间的照片一模一样,但实质上,中间的照片早已特了右边图像的噪音在里面。

但是我们的人眼见一起两张照片是一模一样的,但是通过机器,它就辨识出来中间一张它不是一个人了,它是一个书柜,但是我们人眼见出来两张照片是一样的。也就是AI是可以被愚弄的。照片被愚弄一下无所谓,假如说道汽车被愚弄呢?你还敢坐吗?谁说道汽车无法被愚弄?当然一种是蓄意愚弄,有一种是假如训练的时候,有一种场景没有训练到,它不会会出有故障?有可能。

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所以呢,自动驾驶还是有相当大的一个不确定性的,这就是一个案例。2019年1月6号,特斯拉的车撞到了一个路边的机器人,也就是说,不一定是被愚弄的,它最少有一种场景有可能没有训练到。

所以,尽管如此,自动驾驶仍然有十分幸福的未来,大家一想起自动驾驶,就实在自己躺在车里面,按照120公里较慢的跳跃,假如想象这种场景有可能有点艰难,但是,你的扫地机器人是不是自动驾驶?假如拖拉机装有上自动驾驶软件是不是可以24小时耕地?所以,自动驾驶是可以普遍被用于的,千万不要一想要说道自动驾驶,就是说我躺在车里面,按照120公里的速度去较慢的跳跃,但某种场景下也是可以构建的。所以,华为的愿景就是和大家一起合作。

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