2019世界創(chuàng)新者年會(World Innovators Meet 2019, 簡稱WIM2019),于2019年12月6日在北京·國貿(mào)大酒店拉開帷幕。本屆大會由中國企業(yè)聯(lián)合會指導,億歐·EqualOcean、工業(yè)和信息化科技成果轉(zhuǎn)化聯(lián)盟聯(lián)合主辦,以“科創(chuàng)4.0:共建全球化新未來”為主題,6000余名來自美國、英國、法國、澳大利亞、瑞士、以色列、俄羅斯、西班牙、葡萄牙、印度、新加坡等二十余個國家和地區(qū)的創(chuàng)新者齊聚一堂,共同總結2019年世界科技與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的成果,預測2020年最新創(chuàng)新趨勢。
本次大會為期三天(12月6日-8日),采用“9+1”的會議結構,即于8日舉辦的“1”場創(chuàng)新領袖峰會,于6日和7日舉辦的“9”場主題論壇。9場論壇分別圍繞當下最熱門的零售新消費、金融科技、投資新趨勢、智能硬科技、醫(yī)療大健康、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等領域,以及青年、女性和科學企業(yè)家等群體展開。
在12月8日舉辦的創(chuàng)新領袖峰會上,眼神科技創(chuàng)始人兼CEO周軍發(fā)表了主題演講。他的主要觀點如下:
(1)多模態(tài)不是非此即彼的組合替代,而是基于數(shù)據(jù)融合的算法融合,并依托平臺決策為支撐。
以下是周軍演講全文(部分有刪減)
感謝主辦方的邀請。今天又站在這里,和去年不同,去年是講人工智能,今天講的是“十年一顧多模態(tài)”。這個單模態(tài)是什么,兩模態(tài)是什么,三模態(tài)又是什么?多模態(tài)到底是什么?
人工智能發(fā)展了這么長時間,大家對他的預期越來越接近實際情況。剛剛一個朋友問我,人工智能到底發(fā)展到哪一步了?說實話,我不知道。我突然想講一個小故事。養(yǎng)寵物的人很多,當你回到家里面,小狗會根據(jù)你的情緒做出反應:你開心的時候,它會陪你一起開心;當你累的夠嗆在沙發(fā)上時,它會乖乖的呆在你的身邊。我們家有一個小狗叫天球,如果昨晚它把你的拖鞋叼走了,當你早上醒來的時候,它會立刻叼回來;當你走向衣櫥的時候,它會立刻跑到門口等著給你開門。這么簡單的一個小狗,它能根據(jù)你的表情、行為時間,能判斷出你是否開心并做出一系列的反應。
我想給大家說一下,就這么一個小狗的智商,人工智能需要花多長時間做到?按照現(xiàn)在的人工智能,或者弱人工智能時代,沒有20年很難做到這一步。這意味著,人工智能再過20年都很難達到小狗的水平,那么達到小孩的水平需要多少年?
那么人工智能接下來該怎么做?什么是多模態(tài)?
讓我講講多模態(tài),眼神科技從事人工智能20多年,十多年前就在從事多模態(tài)的技術的落地,我有一些感想感悟、落地的案例和經(jīng)驗想分享一下。
多模態(tài)在去年開始成為焦點,很多知名企業(yè)比如說華為、騰訊、百度,這樣的AI大廠,都開始逐漸的把目光瞄向多模態(tài),很多創(chuàng)業(yè)公司也在思考這個方向性的問題。華為投資多模態(tài)語義理解的公司,騰訊的AI Lab的俞棟博士有那么一句話“多模態(tài)是邁向通用人工智能的重要方向”。通用人工智能是弱人工智能時代需要走向的一個方向,弱人工智能是 “見多識廣”,解決的是感知的問題,通用人工智能具有幾個屬性:自學習、增量學習、增強學習,這些內(nèi)容結合在一塊,是強人工智能。從弱人工智能到強人工智能的奇點,截止目前還沒有突破。 “見少知多”、“不見而預知”的強人工智能時代,這是很多年國際前沿人工智能公司一直努力的事情,技術遇到了天花板。
多模態(tài)指的是多傳感器融合,不是非此即彼的組合替代。指紋識別、人臉識別、虹膜識別、指靜脈識別,每一個技術、每一個算法用一個傳感器解決一個問題叫單模態(tài)。隨著AI的發(fā)展、信息增加,AI被賦能被期待的模態(tài)越來越多,比如文本識別,圖片識別、文本和圖片組合識別、圖片和視頻組合識別等,各種信息從不同的方位,不同的傳感器到來,單一識別技術已經(jīng)很難滿足這樣的發(fā)展。
如何解決識別誤導和傳感器感知局限問題,如何讓機器像人一樣感知和理解這個世界,我認為是多模態(tài)才可以解決的問題。眼神科技致力于讓機器和人交流的時候,使機器具有像人一樣的眼睛,眼神科技因此而得名。
多模態(tài)市場需求旺盛,國外領軍企業(yè)堅持多模態(tài)。
國外知名的生物識別企業(yè)都在研究多模態(tài),多模態(tài)已經(jīng)成為生物識別發(fā)展趨勢,EBA(歐洲生物識別行業(yè)協(xié)會)告訴我一個數(shù)據(jù),到2023年歐洲生物識別的訴求達到115億美金。根據(jù)我們公司去年的情況,我們的人臉、虹膜、指紋三種技術在公司業(yè)務中已經(jīng)形成了“三分天下“的收入角色。
眼神科技在多模態(tài)生物識別領域已經(jīng)耕耘了20年時間。從1998年到2005年,公司一直在做指紋識別,在這期間也發(fā)現(xiàn)了指紋存在的問題,于是和人臉進行融合。這個階段是公司指紋技術發(fā)展、指紋和人臉融合的發(fā)展階段;2005年到2013年階段,這也是我來北京創(chuàng)業(yè)的階段。在這個時期,公司利用成熟的指紋識別技術,打開了全國50%的銀行市場。之后又開發(fā)人臉識別、虹膜識別技術,虹膜識別技術我們從2005年開始研發(fā),到了2009年已經(jīng)達到了全球頂級程度,這是整個基礎算法形成的過程。
在面向市場的推廣過程中,我們發(fā)現(xiàn)單一技術決策存在的一些問題,更需要打造分層決策,于是我們打造了ABIS多模態(tài)統(tǒng)一平臺。整個公司技術研發(fā)過程中,我們獲得了400多項發(fā)明專利,獲得了國家技術發(fā)明二等獎。多模態(tài)決策體制是如何形成的?包含了融合算法,平臺決策,ABIS平臺三個方面,是基于數(shù)據(jù)融合的算法融合,并依托平臺決策為支撐打造。
從AI應用最前線——金融行業(yè)看多模態(tài)
眼神科技的研發(fā)一直是陪伴一個行業(yè)長大的,這個行業(yè)就是金融行業(yè)。公司在1998年就開始研究指紋,2002年,我們開始定位銀行并且做試驗。指紋的發(fā)展存在的最大問題,就是有很多人天生指紋淺、經(jīng)常參加體育活動和體力勞動的人指紋也非常淺,舉例有一家公司有20萬人,其中1%的人指紋識別困難,用解決方案也無法解決?!翱萍疾粡纳啤白屩讣y識別技術遇到了巨大挑戰(zhàn),于是我不得不把人臉和虹膜結合在一起解決問題。解決了銀行內(nèi)部風控的問題后,如何降本增效,如何獲客成為銀行發(fā)展的第二階段。用人臉識別可以解決獲客問題,可以做到人臉聯(lián)網(wǎng)核查和VIP的識別。運營過程中又發(fā)現(xiàn),尤其手機遠端獲客,在幫著銀行降低成本和獲客的同時,會遇到防偽的問題,人臉識別不能作為獲客的單一的識別手段,于是我們把人臉和虹膜識別組合起來識別。隨著銀行開放和生態(tài)的建設,”追客”和”幫客”成為銀行重要的需求,這對生物識別和人工智能提出更大的挑戰(zhàn)。如何在場景中識別人、物、客,以及客戶需求的把握、精準營銷如何去做,讓銀行服務進入你的消費空間,進入你的生活,這個過程就需要生物識別技術的融合應用。今年,眼神科技中標了工商銀行人臉識別產(chǎn)品引入和虹膜、指靜脈算法提升服務項目,實現(xiàn)了指紋、人臉、虹膜、指靜脈四項核心生物識別技術與工商銀行全面合作。多模態(tài)是現(xiàn)在很多銀行都在努力探索的方式。
到目前為止,眼神科技通過多模態(tài)生物識別技術,服務全球2000多家客戶,渠道客戶1000多家。經(jīng)歷了二十年發(fā)展,在國內(nèi)可以說是陪伴金融成長,也可以說是被金融驅(qū)使,一刻沒有停過,過去二十年一直在創(chuàng)新??偨Y一下,眼神多年的發(fā)展過程中,遇到問題、解決問題,用多種生物識別技術融合決策、多種技術解決一件事情。
我認為多模態(tài)是長期發(fā)展的一個方向。希望更多的創(chuàng)新者,在各自領域的單模態(tài)上,好好的創(chuàng)新、耕耘,大家一起為人工智能未來的發(fā)展創(chuàng)造一個良好的環(huán)境,謝謝大家!
- 馬云現(xiàn)身支付寶20周年紀念日:AI將改變一切,但不意味著決定一切
- 萬事達卡推出反欺詐AI模型 金融科技擁抱生成式AI
- OpenAI創(chuàng)始人的世界幣懸了?高調(diào)收集虹膜數(shù)據(jù)引來歐洲監(jiān)管調(diào)查
- 華為孟晚舟最新演講:長風萬里鵬正舉,勇立潮頭智為先
- 華為全球智慧金融峰會2023在上海開幕 攜手共建數(shù)智金融未來
- 移動支付發(fā)展超預期:2022年交易額1.3萬億美元 注冊賬戶16億
- 定位“敏捷的財務收支管理平臺”,合思品牌升級發(fā)布會上釋放了哪些信號?
- 分貝通商旅+費控+支付一體化戰(zhàn)略發(fā)布,一個平臺管理企業(yè)所有費用支出
- IMF經(jīng)濟學家:加密資產(chǎn)背后的技術可以改善支付,增進公益
- 2022年加密貨幣“殺豬盤”涉案金額超20億美元 英國銀行業(yè)祭出限額措施
免責聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權或存在不實內(nèi)容時,應及時向本網(wǎng)站提出書面權利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實,溝通刪除相關內(nèi)容或斷開相關鏈接。