第三课:人工智能,喧嚣背后的挑战有哪些?
小欣:这节课,王智勇老师会为我们讲解人工智能领域存在的挑战。
王智勇:谈到云计算,大家一定会谈到的另外一个话题就是关于人工智能,我感觉现在,如果大家觉得这家公司不是一家人工智能的公司或者是说宣传里面没有带上人工智能这几个字,感觉就不是非常时尚。其实我蛮想和大家谈一下我们的看法,就是在这种喧嚣背后它的现状是什么?它会遇到哪些挑战?
我觉得有理智分辨这里面的风险和机会其实是件蛮重要的事情。举例来说,站在我们的角度来看,我们可以把它简单的分解为计算机视觉、语音工程、自然语言的处理、规划决策的系统、乃至于大数据和统计分析这样几大类。其实我们现在能看到比较成熟的往往是认为是在计算机视觉和语音工程这样的领域,而对于自然语言处理来讲,目前这个技术很多方面都还不够成熟。
以计算机视觉领域为例,我们发现它现在其实存在一些技术瓶颈,比如受自然条件的影响,同时主体的识别和判断这样一个技术还是存在瓶颈,包括我们可能怎么去理解物理世界上的认知,其实这些问题目前来讲还都是一些迫切需要解决的技术问题。那针对语音工程来说,可能我们现在看到很多语音识别能力确实达到了一个很准确的地步,甚至比人类很多翻译还要更准确。
但是实际上在一些特定场合的噪音,或者说在一些原场识别上面,或者在一些口语化或者方言长尾内容识别方面还是存在非常大的瓶颈。包括我们看到像自然语言处理这块,可能是因为我们中国的语义确实相比英文来说更难理解。所以其实对自然语言处理来讲,就是我们怎么样建立一种文本含义和物理世界之间的映射关系,目前来讲这也是未来的一个研究方向。
那包括像我们说的这样一个规划决策系统,它往往可能会用在一些具体的场景里面,比如说可能我们人工智能在处理围棋的能力很强了,但是如果把这套算法沿用到象棋方面你就会发现非常不适用了,而且非常依赖于传统大量的模拟数据,所以怎么样能够做到通用的能力其实也是现在大家都在去思考和解决的问题。
当我谈到这些人工智能领域的时候,其实大家也可以看,像腾讯云上面我们开放了各种AI的能力,比如说语音处理的能力或者是语义分析的能力,其实大家可以尝试着去使用一下看看这些能力能不能和自己的业务进行一些结合,去解决一些具体的问题。
本身针对腾讯云来讲,可能现在更多的也是把这些能力用到几个大的场景里面,比如说像游戏里面,像我们的社交里面,以及像我们内容这些领域。以游戏AI为例,我们做围棋AI怎么让大家下围棋或者是打游戏的时候和这个对手会显得更加有趣。大家其实还是可以看得出来,目前这些AI开放的能力都是跟腾讯的业务进行实际的结合,将他们用在类似我刚刚谈到的包括舆情分析,翻译,语音识别,机器人,人脸识别,图象识别这些领域,所以现在这些能力,正在逐步的开放出来,让更多的合作伙伴可以基于它来使用。
我背后想跟大家讲的观点就是:不管看上去这个领域有多么的热闹,但是其实当我们将技术真正用于这些行业的时候,也会逐步去尝试这些人工智能和这些行业的一些实际结合点。
小欣:下节课,王智勇老师会为我们讲解技术驱动产业变革的那些机遇。
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