主页 > 新闻星空 >微软亚研院院长洪小文:我们是第一世代与AI共同生活的人类 >

微软亚研院院长洪小文:我们是第一世代与AI共同生活的人类

2020-07-09


微软亚研院院长洪小文:我们是第一世代与AI共同生活的人类

AI 已来!微软今天在台首度举办 AI DAY 讲座,邀请国内各大产业代表来谈谈 AI 到底怎幺落实在各行各业。而这场讲座最令人瞩目的地方,就是微软亚洲研究院院长洪小文现身说法,以「Intelligence Hierarchy」为题,分享微软人工智慧在每个阶段的发展与成果。INSIDE 从演讲内容与会后媒体访谈中,为您整理出几项重点:

数位转型有四大转型机会

洪小文认为以 AI 驱动的数位转型浪潮,已经是每间企业不得不面临的趋势。它会为企业带来四个机会:了解客户、助力员工、优化营运、创新产品。举个最简单的例子,以前消费者若有客服需求,一遇到下班时间打电话、寄 Mail 都没用,但有了 AI 为基底的智慧对话助理,24 小时都能即时回应客户需求。或是在社群网路上,怎幺把把粉丝变成行销的一部分?现在这方面大数据与 AI 的技术也都很成熟,用得非常广。

微软目标是让 AI「普惠化」

洪小文强调,微软面对 AI 的精神就是「每个人都能用」,体现在产品面上就是微软的认知服务 API。他解释每个开发者或公司不可能全部从头训练一套 AI,因此微软已经把常用 AI 技术放在平台 API 化,有需求的使用者直接来串 API 就可以了。

AlphaGo 很厉害却也有其极限

谈起 AlphaGo,洪小文认为 AlphaGo 当然很了不起但也有其极限,就算它已经达到非监督学习,但是下棋是款游戏,它一定会停,最后也一定止于输赢,其中每一步都能成为资料,好棋跟坏棋都能被记录,深度学习正是藉由这种大量学习而来。而且 AlphaGo 要出动这幺多资源运算,却只能用在下围棋,无法複製到其他游戏或事情上。

为什幺微软要强调「AI+HI」?

洪小文说明今天 AI 在众多人眼里都是「黑箱」,就连机器学习也是,而且 AI 现在很多资料还不能呈现完整的因果关係。但人的学习历程反而是「白箱」,人脑需要因果关係才能深刻学习、理解一件事,所以真正有用的是「AI+HI」。拿微软买 LinkedIn 当例子好了,AI 跟大数据可以给出很多有用的建议,但最后商业决策的结果无法重複,自然无法用 AI「去训练」,所以还是要靠人类下决策。

而且演算法终究全都还是人类写的,洪小文提醒大家,如果现在有人跟你说已经有电脑自己会写新演算法,大多是唬烂或是噱头,技术还没进展到那个地步。至于未来,洪小文还是认为自动化演算法产生器出现的机率很小,而且是非常哲学式的问题,因为万一真的出现了,理论上就代表宇宙所有问题都能被电脑自动解决。

「机器以繁制繁,但是人以简制繁。」洪小文解释在 AI 出现之前电脑记忆力老早就比人脑好,但人类智慧不是用大数据算出来,是用小数据甚至是零数据推测出来的。「就像爱因斯坦当年是用理论推论出引力波,当时哪有资料或数据证明引力波存在?」

怎幺看 A I 未来主战场是「软硬整合」这议题?

洪小文认为硬体当然重要,但对台湾大环境脉络来说,还是比较偏重硬体,忽略软体。的确现在世界上已经有很多开放资源供开发者使用,但反过来说,AI 的技术门槛还是很高,所以微软面对 AI 的核心战略还是让它加速普及化。

但他预测,「终端运算」将会变成台湾与中国厂商的兵家必争之地。拿资料来说,现在由 IoT 产生的「流数据」是很重要的资料来源,但光是让 IoT 不会漏掉资料,就必须考虑晶片的耗能与传输方式,这就需要高度软硬整合。但高端的计算晶片他预测可能还是 GPU 一支独秀,包括微软自己也是用 GPU 训练 AI。这部分微软已推出开发交换模式 ONNX,支援 TensorFlow、Caffe2、Cognitive 等不同 Frame Work,而 Intel、AMD、ARM、IBM、Qualcomm 等晶片商也加入该模型,微软正在与这些晶片商讨论框架细节。



上一篇:
下一篇:


推荐文章

期刊头脑科技|时代每日|大全各类|网站地图 博亿堂b8et98app_竞博app下载地址 九州bt365体育投注_e乐彩APP注册旧版 新时代赌场手机_mg游戏账号中心 新濠娱乐三元_极彩在线app下载 狗万·首页_游戏娱乐平台注册送礼金 申博sunbet代理_环球体育下载ios 万家乐国际app_众盈娱乐下载 2020下载app送38元彩金_星河网上娱乐 金沙电子app_sunbeAPP下载菲律宾 葡京网站大全app_上葡京体育app