與非網 12 月 18 日訊,據外媒消息,日本軟銀集團首席執行官孫正義表示,日本學生“如果沒有被要求,就不學習(某個科目),讓我們把人工智能定為強制性科目,那么日本學生就會迎頭趕上。”孫正義指出,與美國等國家相比,日本國內生產總值和人工智能相關專利的(排名)差距越來越大,換言之,他認為日本人工智能的技術發展水平和日本的經濟水平并不相匹配,“日本已經失去了過去,但可能正在失去未來。”

 

 

AI 人工智能技術是最近幾年來的技術熱點,沒有之一,Intel 公司昨晚宣布 20 億美元收購一家創業僅 3 年的公司就是豪賭 AI。在 AI 技術上,美國、中國被公認有領先優勢,這也讓日本首富孫正義感到擔憂,他建議日本大學入學考試要把 AI 當必考測試,不然會更加落后。

 

孫正義日前呼吁日本重視 AI 人工智能技術,建議日本政府要把 AI 作為日本大學入學考試的必考科目,只有這樣才能讓日本在 AI 領域奮起直追。

 

孫正義指出,與美國等國家相比,日本國內生產總值和人工智能相關專利的(排名)差距越來越大,換言之,他認為日本人工智能的技術發展水平和日本的經濟水平并不相匹配。“日本已經失去了過去,但可能正在失去未來,”他說。

 

孫正義說,日本應該把重點放在兩個領域——自動駕駛和以基因為中心的醫學,來應對快速老齡化社會的壓力。他說:“即使是今天的自動駕駛技術也比老年人在街上開車要好。”

 

本月初,孫正義宣布將和日本東京大學合作,投資 1.84 億美元,推進日本國內的人工智能技術研發。

 

人工智能(AI)對于當今生活的現實意義有什么

人工智能是什么?它是計算機科學,統計學,知識工程里的傳統學科在生產實踐中,趨漸融合的一項綜合性學科。自然啦,它就成為了一項可以綜合運用的強大機器。

 

假如你是一名在不斷重復自己工作的普通勞動者。那么人工智能將解放你的雙手。同時,在人力成本不斷上漲的今天,也會降低人力成本,縮減生產所需要的成本。最大的好處就是提高生產效率,從而獲得最大的生產效益。在我國的東莞、深圳、浙江、江蘇等城市,生產機器人都得到了最廣泛的應用。

 

假如你是一名學生,那么人工智能的學習能力將遠遠超乎你的想象。我們都知道,學習是一個重復性的過程,需要堅持,最后實現輸入和輸出對等,才實現了學習的目的。但是相比起來,一來人們的意志力遠遠比不上機器的重復性運作。二來,相比起培養一個學生所需要付出的人力物力財力和時間周期,人工智能只是算法的輸入和操作的輸出,來的更加實惠劃算。精準有針對性的算法,使其應用更加趨向于現實,更加容易變現。

 

假如你是文學類,藝術類的研究者,那么人工智能的思考方式將會幫你解決許多疑難。首先,人工智能是直線型思維,相比起人類的思維,將會更加迅速做出判斷。其次,人工智能能排除各種環境,人為的影響,獨立的做出判斷,更加具有客觀性。

 

假如你是一位創業者或是一名企業家,那么我相信人工智能絕對會是你的好伙伴。人工智能的應用將催生出許多新產業,如人臉識別,無人駕駛,AR 虛擬技術。相應的人工智能也會幫助舊產業的更新換代,給予其新的動能,帶動其新發展:如傳統的汽車行業,在其制造中廣泛應用生產機器人,在其應用中,無人駕駛則成為新的產業贏利點。

 

人工智能的現實應用絕對不止以上幾點,更多的需要我們在生產生活中用智慧的眼睛不斷去發現,用智慧的雙手不斷去更新。

 

眾所周知,算力、模型和數據是人工智能的三個要素。但資本和媒體的關注點在算法和算力上,而作為三要素之一的數據一直被剝離在“人工智能”之外。但事實上 AI 數據在人工智能商業化落地中發揮著不可替代的作用。

 

當一個算法模型設計好后,就需要大量標注好的數據去訓練機器,從而使得機器更加“智能”,得以在實際應用場景中施展拳腳。若希望算法進一步提升性能,則需要更多精細化的數據加以訓練,不斷迭代。可以說,AI 的發展,數據是基礎,也是關鍵。

 

人工智能和機器學習領域國際的權威學者吳恩達曾發表過以“AI is the new electricity”為主題的演講,在其闡述 AI 的時候,重點強調了數據的重要性,“AI 的崛起正改變著公司的競爭格局。公司的壁壘不再是算法,而是數據,讓算法利用足夠的數據,使得產品運行起來 ......”

 

李開復在清華大學“清華學堂計算機科學實驗班”題為《人工智能的黃金時代》的演講中也講到了此類觀點:“如果你有壟斷性的大數據,你就會有很大的優勢 ...... 最好的數據是閉環的數據,所謂閉環的數據就是在你應用的時候可以捕捉到數據并且知道最終你根據數據做出的抉擇對或不對。”

 

作為領先的人工智能數據服務提供商,Testin 云測旗下 AI 數據服務品牌 --Testin 有數也認為,隨著人工智能商業化進程的加速,輔助駕駛、客服機器人等人工智能技術在各行各業的應用和落地,數據的種類、質量和場景匹配程度的要求也越來越高,人們對于 AI 的能力要求,以及在實際使用中產品穩定性、安全性的要求,也在逐漸提升,擁有數據將是 AI 企業的核心競爭力之一。

 

安全性、穩定性的提升,實際是在倒逼對標注數據精確度提升,這也就對數據精度有了更高的要求。如果說以前的算法模型使用的通用數據集是粗糧的話,那現在算法模型需要的就是定制化的營養餐。企業若想進一步提升模型的落地能力,必然要逐漸脫離原來的通用數據集和互聯網數據,積極投身于定制化數據采集當中,打造數據優勢壁壘。

 

Testin 有數為幫助其獲取更多特定場景數據,結合多年的項目流程管理能力,在全國多地自建了數據場景實驗室和數據標注基地,并配備多種采集軟、硬件設備,打造了一支專業的定制化采集和高質量的標注隊伍。

 

場景實驗室是 Testin 有數布局高度定制化、多模態的 AI 數據服務的重要組成部分,借此能使得 Testin 有數的交付能力與客戶需求平行,甚至領先客戶的需求一點點。而在自建的數據標注基地中,Testin 有數的技術和項目管理能力能夠迅速轉換,成為具體數據標注業務中的生產力,完成數據質量的跨越。

 

現在,人工智能正在逐漸從一些抽象的概念變成我們生活當中實際的應用,但階段性地來看,AI 數據數量和質量的瓶頸還將持續制約行業的發展。Testin 云測旗下 AI 數據服務品牌 --Testin 有數,將持續為 AI 進化提供著高質的數據燃料,助力 AI 場景加速落地。