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WAIC溫故而知新 | 摘得 2020SAIL獎的為何是它們,AI的未來會因它們而改變嗎?
2020.07.31

中國,已經成為世界AI發展的前哨站。無論是論文、專利,還是AI專家數量都位于世界第一梯隊。一個更明顯趨勢是,AI正在深入各個垂直場景加速賦能。

今年7月上旬舉行的2020世界人工智能大會云端峰會上,被譽為人工智能界“奧斯卡”的卓越人工智能引領者獎(SAIL獎)揭開面紗,卡內基梅隆大學、IBM、百度、聯影以及清華大學等五家企業和機構摘得最高榮譽,獲獎項目涉及AI基礎理論、語義理解、AI醫療、智能芯片等領域,這似乎正暗示著,一個泛在智慧時代的到來。

 

2020SAIL獲獎項目

它們為何能在全球數百個項目中脫穎而出,將會給行業乃至全社會帶來哪些改變?近日對獲獎項目方相關負責人進行了采訪,尋求答案。

讓機器學會“因果”,聽懂“人話”
 

 

 

卡內基梅隆大學的獲獎項目“Tetrad因果關系自動發現智能平臺”,聽起來比較抽象。

 

但在卡內基梅隆大學哲學系以及機器學習系教授理查德·舍恩斯看來,因果關系是實現通用人工智能過程中不可或缺的一環。“各個領域對因果關系的理解給了我們恰當地控制和改變系統的能力。在AI領域,人們逐漸意識到賦能機器在各種場景中學習和使用因果關心的能力,可幫助機器獲得更通用的智能。”

卡內基梅隆大學因果關系發現原創平臺

 

機器的“認知”與人類的“理解”之間有需要跨越的巨大鴻溝。以一個通俗的例子來講,比如“打開衣柜,取出衣服”。孩子看到后,很快就會明白,要取出衣服就必須打開衣柜。但對機器來說,需要經過多次學習才能從概率上發現,“下雨和地上濕”兩件事情的相關性很高??烧l是因誰是果?它不知道。

 

理查德·舍恩斯表示,過去發現因果關系的方式是人為干涉和隨機試驗,這樣的實驗成本過高,很多時候并不可行。使用因果關系推理,可以使機器擺脫對于大量數據的依賴,甚至可能開辟一條全新的人工智能發展方向。

 

另一獲獎項目,百度文心知識增強語義理解技術與平臺,則開創性地將大數據預訓練與多源豐富的知識相結合,通過持續學習海量數據中的知識,將機器語義理解水平提升到一個新高度,極大促進自然語言處理前沿研究和產業智能化變革。

 

百度文心知識增強語義理解技術的工作原理

 

作為學界與業界關注的焦點,自然語言理解究竟難在哪里?

 

北京百度網訊科技有限公司架構師孫宇解釋說,在口語中,詞與詞之間是連貫的,機器在識別的過程中需要界定字詞之間的邊界,而很多字詞不是單一含義,需要消除歧義。而人類講話往往與其行為相關,比如當聽到:“你能把筷子遞給我嗎?”人類的第一反應是找筷子,或者拒絕,那就極有可能講出“給你”或是“我沒空,自己拿”等。而回答“能”,往往不是最好的回應。在國際權威的通用語言理解評估中,百度文心項目得分首次突破90分,超過人類水平3個百分點,獲得全球第一。

不止于技術進步,更要賦能現實
 

 

 

當機器能夠聽懂、理解人類的語言,距離“表達觀點”還有多遠?

 

辯論,具有極高的對話頻率、語言邏輯和內容輸出,AI是否能夠涉足這個領域?這次奪得SAIL獎的IBM公司的AI“辯手”Project Debater給出答案。

 

2018年6月,IBM Project Debater向以色列國際辯論協會會長及以色列全國辯論冠軍發起挑戰。辯論中,它可以實時聽懂對手的發言,能快速生成自己的觀點,并對人類辯手觀點作出回應,而且發音清晰、語法正確。辯論中,它甚至會開玩笑,幽默風趣。

IBM Project Debater與以色列國際辯論協會會長及以色列全國辯論冠軍進行辯論賽

 

但在IBM AI Tech副總裁阿雅·索弗看來,人機辯論的重點不在輸贏,而是為了展示AI掌握人類豐富語言的能力。Project Debater實現辯論的背后離不開三大技術的支撐:數據驅動的辯論文稿的生成和表達能力、口語理解能力,以及模擬人類困境。“當人工智能的推理越透明、有理有據,我們就越能信任它,從而就越能利用它幫助我們做出正確的決定。”

 

讓AI掌握人類語言和思辨是極具意義的“進化”。按照SAIL評審專家預計的路徑,未來AI發展不僅僅是學習能力的提升,更是自我推理能力的開發。

無論是基礎理論還是實際應用,SAIL獎的終極目的不止于推動技術進步,更在意如何讓技術實實在在賦能現實。

 

突發的新冠疫情讓世界措手不急,AI則在疫情救援中大顯身手。就像這次SAIL獎項目——聯影智能“uAI新冠肺炎醫學影像智能化診斷全棧解決方案”,充分體現了“AI向善”的理念。

 

聯影智能新冠肺炎智能輔助分析系統

 

聯影智能研發副總裁高耀宗說,聯影智能化方案解決了CT檢查中兩大問題:一是降低并控制了醫護人員的感染問題。相比傳統掃描,醫生只要按一個鍵,其他掃描步驟如掃描范圍、掃描床的高度都會自動進行調節。二是提高讀片效率。該方案通過AI對胸部CT進行快速預讀,判斷哪些CT片是疑似新冠病例,客戶端會提示醫生優先閱讀,幫助醫生提早發現這些患者。

 

SAIL獎評審專家表示,這次疫情的發生,也恰恰給了AI一個最好的證明——獎項、技術不應是束之高閣的花瓶。

劍指“人工大腦”,算力能效迎來雙突破
 

 

 

AI在算法、應用上的發展如火如荼,而算力、硬件的突破同樣重要。

 

今年初,阿里巴巴達摩院就做出預測,“馮諾依曼架構”的存儲和計算分離,已不適合數據驅動的AI應用需求。頻繁的數據搬運導致的算力瓶頸以及功耗瓶頸,已經成為更先進算法探索的障礙。借鑒大腦神經結構和計算方式的“存內計算架構”,將存儲單元和計算單元融為一體,或可破解這一難題。

 

今年SAIL獎組委會首次把優秀論文納入SAIL獎,旨在鼓勵探索一些前沿性問題。清華大學一篇發表在《Nature》上的論文因清晰回應了上述問題而獲獎。這篇文章闡釋的“基于憶阻器的存算一體智能系統”,可使硬件算力和能效的提升達到指數級。

 

憶阻器卷積網絡

 

什么是“憶阻器”?它的全稱是記憶電阻器,由惠普實驗室于2008年研制成功。2013年,比勒菲爾德大學物理學系高級講師安迪·托馬斯研制的憶阻器,放置在比人類頭發薄600倍的芯片中,利用這種憶阻器作為人工大腦的關鍵部件。

 

單個憶阻器可以做到2納米尺寸,將來把大量憶阻器集成、連接起來,就有機會制造出一套在結構、功能上與生物大腦相似的系統。

 

論文的第一作者姚鵬博士說到:“基于憶阻器的多陣列存算一體智能系統,利用物理規律實現新型計算范式,克服了傳統智能硬件的架構瓶頸,具有超高能效和面積效率,為下一代智能芯片和系統的發展指明方向,有望成為手機等設備的全新人工大腦。”

 

不可否認,AI將帶領人類向更高層級的智慧演進。但當底層邏輯發生變化時,更需要冷靜:如何保證當下世界在穩定中進化,傳統與創新究竟要如何取舍。這些都是人類面對AI帶來的不確定性時需要思考的問題。

 

 

2020世界人工智能大會云端峰會盛大召開,促進了全球頂級專家、企業的交流與合作,而SAIL獎的發布,給整個AI產業注入了一劑“強心劑”,為全球AI發展開疆拓土。在SAIL的引領下,泛在智慧的時代已經拉開帷幕。

 

2020年,SAIL獎項重磅發布——

 

序號

項目名稱

單位名稱

1

IBM Project Debater

IBM Research

2

uAI新冠肺炎醫學影像智能化診斷全棧解決方案

上海聯影智能醫療科技有限公司

3

文心(ERNIE)知識增強語義理解技術與平臺

北京百度網訊科技有限公司

4

Tetrad因果關系自動發現智能平臺

卡內基梅隆大學(CMU)

5

憶阻器卷積網絡的全硬件實現

清華大學 姚鵬(第一作者)

 

AI技術不是目的,而是實現未來途徑。SAIL評估任何一項新技術的價值,都要平衡其風險與收益。“超越、賦能、創新、引領”四大內在標準致力于從全球范圍發掘在人工智能領域中具有高度認可和美譽、并具有提升人類福祉意義的項目。2020年,SAIL有近800個項目參評,這些項目不僅包括來自于亞馬遜、IBM、百度、騰訊、京東、小米、華為等頭部企業,更有來自德國、以色列、新加坡、美國等國家的國際項目,占總數近10%,為歷年之最。

 

 

經過多輪評審,組委會遴選出具有突破性創新,廣泛應用價值的項目,集結成SAIL榜單項目,希望以此為鑒,引領AI產業在最大程度上普惠人類,引領行業乃至社會的變革。最終入圍SAIL榜單的項目,涵蓋了醫療健康、交通、金融、教育、零售、制造、服務等領域,無一不是能夠深入影響未來走向的關鍵技術——

 

 

由此可見,在SAIL的引領下,我們正在向更高層級的智慧演進,而當底層邏輯發生變化的時候,我們更需要思考——如何保證當下世界在穩定中進化?傳統與創新,該如何取舍?未來,AI將引領我們走向哪里?

 

SAIL與眾多前沿研究,無疑是最好的風向標。

 

未來,唯一不變的就是變化,科技與人性,將共同引領未來世界的進化與躍遷。

 

SAIL詮釋AI,AI改變未來。

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