3月29日,IBM全球副總裁、IBM大中華區(qū)首席技術(shù)官、IBM中國研究院院長沈曉衛(wèi)出席2018新智元AI產(chǎn)業(yè)躍遷峰會(huì),做了題為《預(yù)見人工智能時(shí)代的創(chuàng)新與躍遷》的報(bào)告。IBM集當(dāng)下最前沿的人工智能、量子計(jì)算和區(qū)塊鏈技術(shù)于一身,悄然改變計(jì)算與商業(yè)的格局,前瞻人工智能時(shí)代技術(shù)創(chuàng)新趨勢。
人工智能、區(qū)塊鏈、量子計(jì)算是當(dāng)下三個(gè)最有潛力的技術(shù)。在這個(gè)地球上,能同時(shí)研究這三種技術(shù)的公司并不多,能夠逐漸實(shí)現(xiàn)這三種技術(shù)商業(yè)化的公司,更是鳳毛麟角。
“藍(lán)色巨人”IBM將這三種技術(shù)集于一身,把企業(yè)人工智能成功應(yīng)用到醫(yī)療、教育等行業(yè),并研發(fā)出50位的量子計(jì)算原型機(jī),悄然改變計(jì)算與商業(yè)的格局。同時(shí),IBM已經(jīng)成為企業(yè)級區(qū)塊鏈?zhǔn)袌錾系淖畲笸婕遥^(qū)塊鏈技術(shù)和人工智能技術(shù)結(jié)合,在合適的行業(yè)中做應(yīng)用。
3月29日,IBM全球副總裁、IBM大中華區(qū)首席技術(shù)官、IBM中國研究院院長沈曉衛(wèi)出席2018新智元AI產(chǎn)業(yè)躍遷峰會(huì),做了題為《預(yù)見人工智能時(shí)代的創(chuàng)新與躍遷》的演講,預(yù)見AI的升級與躍遷。
全球百位CEO關(guān)注的三個(gè)話題:企業(yè)專長、數(shù)據(jù)、平臺(tái)
不久前,IBM與全球的一百位CEO舉行了一次對話,這些CEO來自不同的行業(yè),他們企業(yè)的業(yè)務(wù)涵蓋了全球超過兩百個(gè)國家和地區(qū)。每一位CEO都被問了三個(gè)問題:第一,作為CEO,你最想賭贏的是什么?第二,你對于未來世界的看法是什么?第三,你的賭注是什么?
我們總結(jié)出CEO們一些共同關(guān)心的話題。
首先是關(guān)于企業(yè)的專長。CEO們意識(shí)到,公司的專長可能比我們想象的更有價(jià)值。CEO們希望理解自己公司的專長是什么,面對未來如何定位企業(yè)。
你可能是一家保險(xiǎn)公司,但與此同時(shí),你可能具有風(fēng)險(xiǎn)管理的專長;你可能是一家出版商,但也許你擁有創(chuàng)作和提供內(nèi)容的專長;你可能是一家零售商,但與此同時(shí),你可能具有時(shí)尚或者服裝設(shè)計(jì)的專長;你可能是一家汽車制造商,與此同時(shí),你的專長可能還包括了車隊(duì)管理與交通管理方面的能力。理解公司的專長,對于一家企業(yè)面對未來和重新定位非常有價(jià)值。
第二,關(guān)于數(shù)據(jù)。對于企業(yè)來講,最核心的資產(chǎn)或者最有價(jià)值的資產(chǎn)是數(shù)據(jù),但是今天我們從數(shù)據(jù)中挖掘到的價(jià)值可能還不到2%。談到數(shù)據(jù),包括企業(yè)的商業(yè)數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù),也包括社交媒體的數(shù)據(jù)。特別重要的一點(diǎn)是,今天的數(shù)據(jù)80%是在防火墻之后的企業(yè)數(shù)據(jù),靠搜索是搜索不到的。面對未來我們?nèi)绾卫眯碌募夹g(shù),來挖掘出數(shù)據(jù)中的核心價(jià)值,是非常重要的課題。
第三,關(guān)于平臺(tái)。今天,商業(yè)世界正在建立可能從根本上改變游戲規(guī)則的平臺(tái),也許我們沒有完全意識(shí)到這一點(diǎn),也許我們還不完全清楚會(huì)是什么樣的平臺(tái)。通過平臺(tái),我們利用算法更好地了解我們的用戶,隨著新的節(jié)點(diǎn)與新的用戶的加入,產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)。
我們看到有一些企業(yè)本身就在成為一個(gè)平臺(tái)的提供商,或者本身就是平臺(tái),無論它是移動(dòng)支付的平臺(tái),還是基于區(qū)塊鏈的交易的平臺(tái)。我們也看到一些企業(yè)在保證數(shù)據(jù)安全的情況下,用到第三方提供的平臺(tái),而產(chǎn)生更好的競爭力。還有一種的情況,我們把它稱之為重新的平臺(tái)化,我們需要重新平臺(tái)化來對我們的數(shù)據(jù),對我們的資源進(jìn)行新的整合,使得我們在新的情況下能夠更快速地對市場做出反應(yīng),更快速地設(shè)計(jì)出新的產(chǎn)品或者服務(wù),或者降低成本提高效率。
IBM預(yù)測未來五年五大技術(shù)突破;企業(yè)人工智能要求創(chuàng)新領(lǐng)軍人物具備AI、行業(yè)和商業(yè)能力
在這樣一個(gè)背景下,我們看一看,未來關(guān)注的是哪些技術(shù)。
首先看到的是無所不在的人工智能。人工智能正在從云端逐漸向邊緣端擴(kuò)散,當(dāng)我們把云計(jì)算和邊緣計(jì)算結(jié)合的時(shí)候,我們在某種意義上就是把人工智能與物聯(lián)網(wǎng)做了一個(gè)結(jié)合,這使得我們能夠更好地對物理世界進(jìn)行分析和管理。
接下來,我們需要更深入的洞察力,這一點(diǎn)很多時(shí)候需要強(qiáng)大的計(jì)算能力。比如我們用很多并行使用的加速器,來實(shí)現(xiàn)分布式深度學(xué)習(xí)。人工智能的發(fā)展也使得大規(guī)模的個(gè)性化變成可能,無論是個(gè)性化的教育還是個(gè)性化的醫(yī)療。
IBM每年會(huì)做一個(gè)發(fā)布,預(yù)測未來五年可能改變世界的五項(xiàng)技術(shù),我們稱之為"5 in 5"。不久前IBM發(fā)布的未來五年的五項(xiàng)科技預(yù)測,包括:
1、密碼錨定和區(qū)塊鏈聯(lián)手讓冒牌貨無處遁形。
2、全新格加密技術(shù)瓦解黑客攻擊。
3、人工智能機(jī)器人顯微鏡讓海洋重現(xiàn)蔚藍(lán)。
4、新手段將消除AI偏見。
5、量子計(jì)算將成為主流。
從某一個(gè)維度來講,人工智能迄今為止還是比較專用的或者比較狹窄的。圖像處理、語音處理,這些問題本身非常具有挑戰(zhàn)性,但這些問題還是在解決單一領(lǐng)域的單一問題。大家希望得到的所謂通用人工智能,從今天技術(shù)的角度來看,還是有非常遙遠(yuǎn)的距離。我們今天正在邁入一個(gè)比較寬泛的人工智能(Broad AI)時(shí)代,這個(gè)時(shí)代重要的標(biāo)志就是人工智能技術(shù)開始解決一個(gè)領(lǐng)域或者跨領(lǐng)域的多個(gè)問題。
在這樣的背景下,談企業(yè)人工智能(Enterprise AI)顯得很有必要。今天的人工智能大多數(shù)情況下還是消費(fèi)者人工智能(Consumer AI)。我們接下來會(huì)看到人工智能在越來越多的垂直領(lǐng)域創(chuàng)新。這里最大的挑戰(zhàn),除了數(shù)據(jù)、算法、計(jì)算,還有應(yīng)用場景。行業(yè)專家并不完全理解人工智能技術(shù),包括未來的發(fā)展。IT技術(shù)人員并不完全理解行業(yè)。如何選擇應(yīng)用場景,使得今天的技術(shù)或者我們預(yù)計(jì)未來三年五年可能出現(xiàn)的技術(shù)能夠?qū)@個(gè)場景提供合適的解決方案,是一個(gè)很大挑戰(zhàn)。這種情況就對人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物可能有著與過去不一樣的要求,不僅需要是人工智能專家,還需要對行業(yè)有一定的理解,并對商業(yè)創(chuàng)新有一定的感覺。
算法對小數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與可解釋結(jié)果提出要求;構(gòu)建可重復(fù)使用的基礎(chǔ)人工智能模型
人工智能的算法層面,應(yīng)該說,在未來幾年尤其是人工智能應(yīng)用在行業(yè)中,還是有一些問題需要得到很好的應(yīng)對。一是如何從小樣本、弱標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)。相對每一個(gè)要解決的行業(yè)問題,數(shù)據(jù)往往不是那么多,或者標(biāo)識(shí)好的數(shù)據(jù)往往不是那么多。那么在這種情況下,我們?nèi)绾文軌蚝芎玫貜男?shù)據(jù)中來進(jìn)行學(xué)習(xí)就變得非常重要。另外一點(diǎn),人工智能的模型或者人工智能的解決方案需要能夠?qū)Y(jié)果進(jìn)行解釋。比如我們把人工智能應(yīng)用在醫(yī)療中,不但要給醫(yī)生提供建議,還要能夠給醫(yī)生解釋為什么給出這樣的建議。人工智能模型的開發(fā)者也需要理解這樣的模型是如何工作的。
并且,我們需要構(gòu)建更多的可以重復(fù)使用的基礎(chǔ)人工智能模型。這是經(jīng)過數(shù)據(jù)訓(xùn)練的,能夠獨(dú)立完成一些基本功能的模型。用這樣的模型來構(gòu)建更復(fù)雜的人工智能模型,再往上一步步構(gòu)建行業(yè)的應(yīng)用。我們可以設(shè)想一個(gè)人工智能模型的交易市場(Marketplace),人工智能模型的開發(fā)者和使用者,能夠在這樣的平臺(tái)上對模型進(jìn)行交易。
我們也想特別談一下人工智能時(shí)代的安全和倫理。人工智能技術(shù)本身的發(fā)展可能會(huì)給我們帶來全新的挑戰(zhàn)。一方面,人工智能技術(shù)可能被用來對我們計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行攻擊;另一方面,數(shù)據(jù)可能被污染,如果我們使用了被污染的數(shù)據(jù),可能使構(gòu)建的人工智能解決方案產(chǎn)生偏差。比如說,如果我們用被惡意改變了的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練交通標(biāo)志識(shí)別解決方案,它可能會(huì)對一些重要的交通信號產(chǎn)生錯(cuò)誤的解讀。再比如說,我們構(gòu)建一個(gè)信用卡申請審核解決方案,如果數(shù)據(jù)是有偏見的,無論是有意還是無意,可能對某一類申請人給出不合適的判斷。如何一方面保護(hù)我們的數(shù)據(jù),另一方面保護(hù)人工智能的模型免于受到攻擊就變成一個(gè)非常重要的技術(shù)問題。與此同時(shí),我們也需要新的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),可以對人工智能模型進(jìn)行安全和倫理的測試與鑒定。
剛才談到人工智能與行業(yè)結(jié)合,應(yīng)該說人工智能的成功是需要商業(yè)的成功,而人工智能商業(yè)的成功必然需要與行業(yè)結(jié)合。在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代很多新興企業(yè)是顛覆者,而傳統(tǒng)的企業(yè)往往受到很大的沖擊。在人工智能時(shí)代,在企業(yè)人工智能的時(shí)代,今天的很多傳統(tǒng)企業(yè)有可能成為全新的創(chuàng)新者和顛覆者。今天的數(shù)據(jù)80%是企業(yè)數(shù)據(jù),人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的結(jié)合,給傳統(tǒng)企業(yè)提供了全新的機(jī)會(huì),使得他們能夠成為這個(gè)時(shí)代新的顛覆者。
以人工智能在醫(yī)療行業(yè)的應(yīng)用為例。醫(yī)療本身是人工智能應(yīng)用非常重要的領(lǐng)域,IBM也花費(fèi)了大量的努力在這個(gè)領(lǐng)域。人工智能在醫(yī)療行業(yè)有著非常廣泛的應(yīng)用場景,我們的用戶可能是醫(yī)院,可能是醫(yī)生,可能是政府監(jiān)管部門,可能是制藥公司,也可能是醫(yī)療保險(xiǎn)公司。就醫(yī)院為來說,我們可能為醫(yī)生提供腫瘤診斷的建議,也可能為社區(qū)醫(yī)生提供幫助慢性病診療和管理的解決方案。以慢性病管理為例,如果沒有技術(shù)的支撐,就難以實(shí)現(xiàn)我們希望達(dá)到的分級診療的目標(biāo)。從技術(shù)的角度來看,我們需要構(gòu)建基于醫(yī)療指南知識(shí)的人工智能系統(tǒng)。在這個(gè)基礎(chǔ)之上我們分析大量的醫(yī)療電子病歷,通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)得到新的洞察力,并把知識(shí)驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)做一個(gè)很好的整合。
量子計(jì)算將成為主流并產(chǎn)生商業(yè)應(yīng)用前景
我們接下來談新的計(jì)算力,而計(jì)算力包括在終端的,也包括在云端的。IBM最近發(fā)布了一個(gè)最小計(jì)算機(jī),大小1平方毫米,但是它有幾十萬個(gè)晶體管,包含了靜態(tài)存儲(chǔ)器。這個(gè)芯片的成本不到10美分。這樣的計(jì)算機(jī)可以和區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合,來跟蹤產(chǎn)品從生產(chǎn)到最終消費(fèi)的全過程。
IBM研發(fā)的世界最小計(jì)算機(jī)
我們再看幾個(gè)可以幫助我們提升計(jì)算力的技術(shù)。今天的計(jì)算機(jī)計(jì)算和存儲(chǔ)是分開進(jìn)行的,數(shù)據(jù)要在存儲(chǔ)器和計(jì)算單元之間傳遞,耗費(fèi)能量,也耗費(fèi)時(shí)間。模擬計(jì)算技術(shù)運(yùn)用器件的物理特性,使得它在做存儲(chǔ)的時(shí)候能夠做一些合適的邏輯運(yùn)算。雖然模擬運(yùn)算不像數(shù)字運(yùn)算那樣準(zhǔn)確,但是它對于很多的人工智能算法,比如圖像識(shí)別,還是提供了足夠的精度,而效率有了極大的提高。
談到未來的計(jì)算力,我們需要談一下類腦計(jì)算。幾年前IBM宣布的TrueNorth芯片,是這個(gè)領(lǐng)域非常重要的探索。這個(gè)芯片可以模擬100萬個(gè)神經(jīng)元,2億5千個(gè)神經(jīng)突觸,僅需70毫瓦的能量。我們遠(yuǎn)期的目標(biāo)是希望構(gòu)建能夠模擬100億個(gè)神經(jīng)元,而功耗不超過1千瓦的類腦計(jì)算芯片。
量子計(jì)算在過去的10年取得了非常重要的進(jìn)展,在座的如果沒有經(jīng)歷過計(jì)算機(jī)科學(xué)或者傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)發(fā)展的整個(gè)階段,將有幸看到量子計(jì)算從誕生到實(shí)用的過程。IBM在這個(gè)領(lǐng)域做了很多的探索,2016年5月,我們發(fā)布了5個(gè)量子比特的量子計(jì)算機(jī)。2017年又發(fā)布了20位的量子計(jì)算機(jī),及50位的量子計(jì)算原型機(jī)。與此同時(shí),我們提供了基于云的量子計(jì)算訪問平臺(tái),也在構(gòu)建一個(gè)軟件環(huán)境,幫助程序開發(fā)者方便地構(gòu)建在量子計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的程序。
談到量子計(jì)算,我想談一個(gè)概念,姑且把它翻譯為量子容量(Quantum Volume)。我們?nèi)绾蝸斫缍孔佑?jì)算機(jī)的能力?傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)有很多參數(shù)與性能指標(biāo),無論是計(jì)算機(jī)的位數(shù),還是計(jì)算機(jī)的主頻,還是每秒執(zhí)行的指令數(shù)或者每秒執(zhí)行的浮點(diǎn)運(yùn)算數(shù)。量子計(jì)算機(jī)的能力或者速度不僅僅取決于量子比特位的數(shù)量,還跟其它一些因素比如錯(cuò)誤率是相關(guān)的。
我們今天處在量子準(zhǔn)備時(shí)代,已經(jīng)可以構(gòu)建相對來說還是比較小的量子計(jì)算機(jī),在不久的將來,我們可以構(gòu)建更強(qiáng)能力的量子計(jì)算機(jī),它能夠解決一些傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)所不能解決的問題。我們的目標(biāo)是構(gòu)建具有容錯(cuò)能力的通用的量子計(jì)算機(jī)。量子計(jì)算機(jī)不是單獨(dú)運(yùn)行的,而是要和傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)做一個(gè)結(jié)合,一起解決我們今天需要解決的問題。
人工智能時(shí)代技術(shù)創(chuàng)新的戰(zhàn)略,我們看到四個(gè)大的方向:人工智能的核心技術(shù);人工智能和區(qū)塊鏈技術(shù)的融合;構(gòu)建全新的計(jì)算能力;人工智能與行業(yè)的結(jié)合。可以這樣講,人工智能改變世界,還是要從改變每個(gè)行業(yè)開始。
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原文標(biāo)題:沈曉衛(wèi):AI、量子計(jì)算、區(qū)塊鏈三大浪潮,人工智能時(shí)代的創(chuàng)新戰(zhàn)略前瞻
文章出處:【微信號:AI_era,微信公眾號:新智元】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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