人工智能正在改變商業(yè)。從自然語言處理和智能語音,到物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算,人工智能正在為人類提供重要的戰(zhàn)略和實(shí)踐機(jī)會(huì)。
盡管科技已經(jīng)逐漸民主化,任何規(guī)模的公司都可以從中受益,但一些公司和創(chuàng)新者正在引領(lǐng)潮流——他們將于今年7月10日和11日在舊金山舉行的變革大會(huì)上亮相。和我們一起進(jìn)入這個(gè)論壇,看看他們是怎么做的。這些大牛們將提供鼓舞人心的觀點(diǎn)和實(shí)際的可操作化建議,這一些對(duì)你的業(yè)務(wù)至關(guān)重要。
讓我們來看看部分具有影響力的意見領(lǐng)袖吧:
Andrew Moore,谷歌云人工智能的負(fù)責(zé)人在競爭日益激烈的云市場中,谷歌將自己定位為從初創(chuàng)企業(yè)到成熟企業(yè)的首選合作對(duì)象。谷歌擁有數(shù)十種新的人工智能產(chǎn)品和服務(wù),即使是非數(shù)據(jù)科學(xué)家也可以輕松訪問。讓我們來看看谷歌云平臺(tái),它為人工智能創(chuàng)建者提供了一個(gè)新的、共享的端到端環(huán)境,供團(tuán)隊(duì)測試、培訓(xùn)和部署從人工智能策略的雛形一直到發(fā)布的模型。谷歌Cloud試圖通過向依賴于云提供商技術(shù)的小型企業(yè)或初創(chuàng)企業(yè)提供機(jī)會(huì),讓它們?cè)贕CP上運(yùn)行自己的模型,從而將自己與競爭對(duì)手區(qū)分開來。
此外,AutoML和AI Platform也是新的秘密武器。AutoML是一個(gè)預(yù)制件零售和呼叫中心人工智能服務(wù)的集合,AI Platform是一個(gè)協(xié)作模型制作工具。任何一個(gè)幾乎沒有任何編程經(jīng)驗(yàn)的開發(fā)人員都可以輕松使用AutoML,而AI Platform是為數(shù)據(jù)科學(xué)家提供的,這也是谷歌嘗試跨經(jīng)驗(yàn)范圍交付AI工具的一部分,谷歌試圖將有用的AI帶到所有行業(yè)垂直領(lǐng)域。
Swami Sivasubramanian,亞馬遜人工智能副總裁如果你想在降低成本的同時(shí)大規(guī)模培訓(xùn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型,亞馬遜的AWS還為開發(fā)者和企業(yè)高管提供了各種各樣的人工智能產(chǎn)品。亞馬遜希望你能利用它的SageMaker AI服務(wù),該服務(wù)使用創(chuàng)新技術(shù),在提供類似性能的同時(shí)鎖定所需的計(jì)算能力。通過SageMaker的流媒體算法輸入的數(shù)據(jù)越多,系統(tǒng)的訓(xùn)練就越多。但隨著時(shí)間的推移,這樣做的計(jì)算成本保持不變,而不是呈指數(shù)級(jí)增長。
這意味著他們已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)系統(tǒng),這個(gè)系統(tǒng)可以處理全球范圍內(nèi)運(yùn)行的難以置信的大數(shù)據(jù)集,其精確度與更傳統(tǒng)的人工智能系統(tǒng)訓(xùn)練方法相當(dāng)。這不僅對(duì)亞馬遜自己的人工智能項(xiàng)目很重要,對(duì)客戶的需求也很重要。
企業(yè)需要投資于NLP技術(shù),以跟上搜索和參與領(lǐng)域正在發(fā)生的革命,而亞馬遜人工智能(Amazon AI)正與谷歌等領(lǐng)軍企業(yè)一道,快速進(jìn)入NLP領(lǐng)域??茖W(xué)家在亞馬遜的Alexa部門最近使用跨語言遷移學(xué)習(xí),這種技術(shù)需要訓(xùn)練一個(gè)人工智能系統(tǒng)在另一個(gè)語言培訓(xùn)之前,德國適應(yīng)英語語言模型,在一篇新論文中他們擴(kuò)大他們的工作的范圍,準(zhǔn)備將英語語言模型實(shí)用到日本語上。
希拉里·梅森(Hilary Mason),通用汽車公司,Cloudera的機(jī)器學(xué)習(xí)和Fast Forward Labs的創(chuàng)始人希拉里·梅森(Hilary Mason)是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最引人注目的女性之一,也是Cloudera的總經(jīng)理。她在今年早些時(shí)候表示,人工智能領(lǐng)域最大的趨勢是人工智能系統(tǒng)的倫理含義。企業(yè)需要更廣泛地認(rèn)識(shí)到建立某種道德框架的必要性,技術(shù)和商業(yè)領(lǐng)袖都需要接受無偏見地創(chuàng)造產(chǎn)品的責(zé)任。
此外,正如用戶期望業(yè)務(wù)經(jīng)理使用電子表格進(jìn)行簡單建模的能力最低一樣,用戶也需要期望他們?cè)谧R(shí)別自己產(chǎn)品中的人工智能機(jī)會(huì)方面的能力最低。
梅森還認(rèn)為,越來越多的企業(yè)將需要形成結(jié)構(gòu)來管理多個(gè)人工智能系統(tǒng)。一個(gè)系統(tǒng)可以使用手工部署的自定義腳本進(jìn)行管理,cron作業(yè)可以管理幾十個(gè)系統(tǒng)。但是,當(dāng)用戶在一個(gè)具有安全、治理和風(fēng)險(xiǎn)需求的企業(yè)中管理數(shù)以百計(jì)的系統(tǒng)時(shí),他需要一個(gè)專業(yè)的、強(qiáng)大的工具,以及從擁有大量的能力甚至厲害到擁有系統(tǒng)的方法來追求機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能機(jī)會(huì)的轉(zhuǎn)變。
Greg Brockman和Ilya Sutskever,OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人游戲一直是人工智能研究的基準(zhǔn),OpenAI一直在創(chuàng)造一種能夠比人類更好地玩許多最復(fù)雜游戲的人工智能方面處于領(lǐng)先地位。該技術(shù)建立在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,可以說是在向通用人工智能邁進(jìn)的早期階段,而且這種技術(shù)也可以應(yīng)用于游戲之外。
事實(shí)上,他們將討論NLP和文本生成背后的最新人工智能,這是許多企業(yè)正在用他們的客戶參與消息應(yīng)用程序進(jìn)行的工作。這一切都源于OpenAI在游戲領(lǐng)域的工作所獲得的成功,它家的機(jī)器人被扔進(jìn)了迄今為止最大的斗獸場里。4月18日至4月21日,該公司進(jìn)行了一項(xiàng)大規(guī)模實(shí)驗(yàn),以測試它對(duì)dota2最佳玩家的表現(xiàn)。
OpenAI 5的勝率為99.4%,沒有人能夠發(fā)現(xiàn)人類編程的游戲機(jī)器人所遭受的那種易于執(zhí)行的攻擊。
能夠駕馭復(fù)雜策略游戲的機(jī)器人是一個(gè)里程碑,因?yàn)樗呀?jīng)開始捕捉現(xiàn)實(shí)世界的各個(gè)方面。這是向能夠處理復(fù)雜性和不確定性的人工智能邁出的一步,為開發(fā)在最具經(jīng)濟(jì)價(jià)值的工作上超越人類的自主系統(tǒng)提供了一條更清晰的道路。
Kevin Scott,微軟首席技術(shù)官現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)不僅建立在計(jì)算能力的進(jìn)步上,也建立在開源項(xiàng)目上。正是這種體系結(jié)構(gòu)使機(jī)器智能得以突飛猛進(jìn),科技巨頭微軟正在率先發(fā)布旗下新的Azure機(jī)器學(xué)習(xí)和Azure認(rèn)知服務(wù)聲明。
微軟的業(yè)務(wù)領(lǐng)域充斥著大量與企業(yè)相關(guān)的工作,包括機(jī)器人和制造公司的人工智能,它還為機(jī)器模型訓(xùn)練和推理提供了通用的FPGA芯片。此外,開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換(ONNX)也充分發(fā)揮了微軟的優(yōu)勢,ONNX允許微軟客戶使用其他非微軟技術(shù),這也預(yù)示著一個(gè)開放的新時(shí)代正在來臨。ONNX現(xiàn)在支持Nvidia的Tensorrt和Intel的Ngraph,用于Nvidia和Intel硬件上的高速推理。這是在微軟加入MLFlow項(xiàng)目,并在NX運(yùn)行時(shí)上開放源代碼的高性能推理引擎之后發(fā)生的又一件令人興奮的事情。
ONNX為不同框架、運(yùn)行流程、編譯器和其他工具的集合帶來的互操作性,使機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)更大。FPGA芯片多年來一直被用于為Azure運(yùn)行100%的數(shù)據(jù)加密和壓縮加速任務(wù)?,F(xiàn)在,用戶們可以隨意使用TensorFlow、PyTorch、Keras或任何他們喜歡的框架來構(gòu)建定制模型,然后通過硬件加速任何GPU或FPGA。
根據(jù)Github去年秋天發(fā)布的2018年10月海外公告來看,微軟現(xiàn)在也被稱為開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)者最大的雇主之一,Github是微軟去年收購的一家企業(yè)。(來源:獵云網(wǎng))
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