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云端智能加速释放数据潜能

时间:2019-11-01 18:29:23 热度:2077

随着近年来互联网和数字经济的快速发展,人类社会中群体行为和个体行为的标准化和标注过程已经完成。直到今天,谁能真正找到让这些数据发挥价值的方法,谁就能享受工业红利。从这个角度来看,我们不难发现,人工智能应用较好的领域大多是信息化程度较高、数据密集的行业,如互联网、智慧城市、医疗卫生、金融等。人工智能时代的数据常被比作工业时代的石油,但数据与石油具有完全不同的再生特性。行业不断产生和积累的数据蕴含着巨大的应用价值,这就需要使用云计算、算法、平台等先进的技术工具来挖掘数据的潜力。

9月25日,阿里云人居会议在杭州开幕。在英特尔数据驱动特别会议上,阿里巴巴集团副总裁贾杨青、阿里云智能计算平台总裁兼高级研究员(华杨明清);易慧医疗集团惠英联合创始人兼首席运营官郭娜;北峰资本创始人、人工智能科学家闵万里(华明·山景);包括英特尔高级总工程师、大数据分析和人工智能创新研究所所长杰森在内的几位行业嘉宾就“加快云智能数据潜力的释放”进行了专题讨论。以下是圆桌会议的记录:

主持人:很荣幸能与您讨论云智能加速数据潜力释放的话题。2019年,中国的人工智能已经进入世界前列。杨青是人工智能算法和开源框架领域的领导者。他目前还在阿里从事人工智能研究。请解释中国在人工智能领域已经达到什么阶段,面临什么机遇和挑战。

贾杨青:我应该被视为阿里的新人。我刚加入公司6个月,有幸在开源(框架)领域做了一些有趣的工作。从人工智能之前的发展来看,它与开放的科学研究和工程紧密结合。中国的工程师和研究人员在人工智能的发展中发挥了非常重要的作用。例如,在tensorflow和pytorch的背后,有中国工程师的强大身影。mxnet也是由我们的中国研究生创建的。因此,我认为我们与世界非常一致,甚至在算法和工程能力方面处于领先地位。2019年,该算法的容量正在增加,或者变得相对稳定。当我们说两步,算法向前一步,应用向前一步时,我们今天最大的机会是如何将人工智能算法付诸实践。我们可以单独在科学研究领域训练深入的学习算法,但是在实际应用中,我们需要将算法与数据和业务逻辑非常紧密地结合起来。这是当前的趋势,也是人工智能能够进一步创造价值的一个点。

主持人:非常感谢,杨青。事实上,它呼应了今天的主题。人工智能已经进入工业登陆的关键时期。李克强总理在政府报告中提出了“智能附加”,强调促进人工智能和实体经济的结合,以增强行业的能力。我想问山景(闵万里)。你离开阿里去投资相关产业。在投资过程中,您对“智能+”在各个行业的应用有了更深的理解。请分享它。

闵万里:智能化是大势所趋。信息技术建设后,人类社会群体行为和个体行为的标准化和标签化工作今天已经完成。谁能找到从(数据)中创造价值的智慧和方法,谁就能享受这个行业的红利。朝这个方向看,你会发现很多数据密集型的行业,比如自然数据密集型的互联网、智能城市(这么多摄像头)、医疗保健(各种传感器、ct扫描)等等,所有这些都是数据密集型的行业。基本上,可以说数据密集型产业和产业是今天需要回收的金矿。在智能手段的浪潮下,利用云计算的计算能力,利用算法平台等工具作为新时代挖掘石油的工具,我们正在挖掘行业更深层次的价值。所以我说智能刚刚开始,潜在的空间非常大。更重要的是,用于智能的原材料是数据+计算能力,而数据正处于一个不断被创造的数据膨胀时代,这自然不同于石油。今天早上我们的主要论坛说数据是石油,但是数据不同于石油。石油是不可再生的,是一种有限的资源,而数据每分每秒都在产生。在数据膨胀的时代,智能的发布需要智能技术。十年前,没有云计算,只有想法无法实现,没有人工智能,也无法实现。如今,有了云计算、人工智能算法和caffe等平台,以及源源不断的新数据作为原材料,价值创造几乎没有成本。这与最初严重依赖资本的工业革命完全不同。所有操作都在生成数据。那么,计算能力,今天的云,是现成的,普通人可以负担得起超级计算。此时竞争的不是资本,而是智商。任何有创造力、行业经验和勇气的人都将首先发现行业的深层价值,所以我说人工智能才刚刚开始。

主持人:我看过纪录片《你好,艾》。医生易慧在心脏手术中使用英特尔产品进行数据切片。惠英也是云智能释放数据潜力的一个特别成功的案例。请与郭先生分享惠英医生如何利用人工智能开发医学领域大数据的巨大潜力。

郭娜:易慧惠英目前在爱医学影像公司工作。图像数据ai在阿里云上的应用是阿里云在世界上最大的客户。这就是与阿丽云的关系。其次,惠英也是世界上唯一一家由英特尔投资的医学影像人工智能公司。当杨青谈到算法的逐渐成熟时,今年是应用程序开发和商业登陆的特别好的时机。我们和英特尔制作了世界上第一部关于“你好,人工智能”的人工智能纪录片,该纪录片讲述了主动脉夹层和副主动脉瘤这两种严重疾病。通过人工智能算法,我们可以在两分钟内计算出最初的两三天运营计划。因此,我们可以看到,当我们谈论算法时,我们谈论的是计算能力。说到应用行业,我们所有的医疗数据潜力都已得到最大程度的释放和激发。因此,医疗不是传统行业。我们看到,无论是癌症药物还是癌症药物,医疗一直处于最前沿,因为我们不断探索生命。

特别是,我对人工智能数据和医疗保健是如何结合的有着深刻的感受。去年,我们与英特尔联合发布了一款乳腺癌人工智能诊断产品。当时,标志在英特尔历史上第一次被改成粉红色以支持这个项目。我认为它具有特别好的公共福利性质,因为乳腺癌是妇女中最大的癌症。此外,我们从未预料到的是,这件事不仅在算法、我们的市场推广和公共福利方面取得了非常好的结果,而且在今年上半年,美国乳腺癌肿瘤临床治疗nccn指南(nccn guidelines for clinical treatment of乳腺癌肿瘤)写了关于ai关于新辅助化疗的决定。我们可以看到,算法发展迅速,垂直行业作为一种新的范式,其应用的突破也与原有行业的变化同步。

主持人:请杰森(戴金泉)介绍英特尔还有哪些其他战略布局?

戴金泉:我们与惠英惠英有着非常密切的合作,不仅是英特尔资本的投资,还有很多技术方面的合作。演讲中还提到英特尔最新的处理器通过计算能力加速人工智能计算。同时,在阿里云平台上,英特尔最新至强处理器上的最新推理加速在阿里云平台上有很好的支持,所以他们(易慧惠英)可以在阿里云上高效计算。

主持人:郭先生,你能分享一下吗?

郭娜:英特尔是一家伟大的公司,所以在被英特尔投资后,我们也应该让自己成为一家非常好的科技公司。多亏了英特尔,我刚才不仅谈到了营销,英特尔的最新技术,无论是云计算还是边缘计算,所有最新的东西实际上都是美国和中国的技术结合在一起,使我们的算法运行得更好,适应得更好。

也许天池这样的比赛对开发商有很大的激励。例如,我们刚刚在“你好艾”中谈到主动脉产品。我们还与英特尔一起入选了2019年国家科学技术前沿创新奖。这是在更大的社会意义上完成的。易慧医生惠英一方面也愿意在技术潮流中将最好的技术应用到垂直行业,另一方面也努力跟上最先进的平台和算法。所以事实上,有很多合作,从市场、销售、技术支持到整个社会的影响,让我们一起向前推进。

主持人:刚才我听说阿里云的很多客户都在医疗领域,对吗?

郭娜:事实上,云人居会议并不是第一次,但是两者的结合更加亲切。每年在云居会议上,医生惠英都会联合发布一种新的算法作为医学图像ai和阿里。例如,今年3月,我们和阿里联合发布了一种新的肺结核人工智能诊断算法。我们可以看到,在新疆、西藏和一带一路的许多地方,结核病的感染率仍然很高。我们基本上可以一张一张地筛选出肺结核x光片,准确率超过96%。事实上,登陆这个地区的好处是显而易见的。

主持人:云智能现在确实已经成为一种核武器,挖掘了数据的巨大潜力。正如山形(闵万里)刚才所说,阿里和英特尔已经解决了数据智能行业的许多棘手问题。请与杨青和杰森分享阿里和英特尔挖掘数据潜力的力量。

贾杨青:我认为山景先生(闵万里)提到了一个很好的观点。今天,越来越多的人利用数据的力量从无限中挖掘价值。山景老师作为我们数据平台的重要用户,对我们提出了越来越高的要求。这让我想起了我以前在软件和硬件领域说过的一个定理。这叫做安迪·比尔定理。安迪付出的,比尔接受的,安迪是英特尔的首席执行官,比尔是微软的首席执行官。基本上,我们提供的硬件或系统能力永远不够,因为软件总是会提出更高的要求。正如我刚才所说,阿里云的最大用户是阿里巴巴。我们自己的数据呈指数级增长,我们的应用也呈指数级增长。然而,对于有这些问题的基础设施和系统,我们不能光烧钱,因此有许多与系统优化相关的问题。此时,软件和硬件的协同设计能力是非常需要的。在构建大数据和人工智能系统时,我们应该利用我们观察到的计算模式的差异,例如,有些对存储有更高的要求,有些对计算有更高的要求。通过所谓的优化性能向导,我们可以进行更深入的优化。我们与英特尔有很多合作,从我们的工作场景开始,我们就非常深入地进行端到端优化。最近,我们推出了tpcx-bb等基准测试。总之,我们的速度是第二名的两倍,价格是第二名的一半,这在某种程度上反映了软件和硬件协作的价值。

戴金泉:我们和阿里云有很多软硬件优化合作。每当硬件提高一个数量级的性能时,软件就可以达到另一个数量级的性能。我们在tpcx-bb大数据处理和分析的端到端基准上的世界记录,包括flink与Ali的下一代的实现和计算,特别是与大数据和人工智能的结合,我们有很多工作要优化和合作。刚才,我提到许多英特尔硬件产品,如第二代至强处理器,在阿里云上已经表现非常好。我们可以通过软件和硬件的合作大大提高效率,从而通过大数据和人工智能给每个人带来更多的计算和能力价值。

主持人:山景(闵万里)你也是阿里云的用户吗?

闵万里:应该说城市大脑是阿里云的使用者。因为基本上,城市交通信号和交通信号的实施控制是基于多源异构实时数据流的融合,然后这些数据流被映射到空间中的不同部分。计算量很大,尤其是当高德的每个用户都贡献数据时,没有云是很难做到的。十多年前,当我还是一个聪明的城市时,我做了一些每周分析和事后分析的报告。今天我们谈论的是实时分析和早期干预,所以我越来越机敏,没有滞后。

主持人:城市大脑也是一个超级计算机集群吗?

闵万里:不止一个,可能还有很多。城市大脑接收到的一组信号可能是由另一个超级计算机集群计算出来的。例如,我们知道的天气预报是一个巨大的计算量。天气预报说杭州将在5点钟开始暴雨,这只是给城市大脑的一个信息,但这个信息需要城市大脑迅速传播,并计算交通应该如何组织。这只是一条信息,但中国气象局在背后用了大量的计算力来计算。这就像一场接力赛,一个接一个地连续接力。如果追溯到源头,城市大脑使用的集群可能远远超过当今狭义大脑的计算平台,包括用于其他领域的数据处理、分析和收集的集群,这些集群可能不属于城市大脑的范畴,但有着密切的联系。

主持人:我想请所有老板给我们画一些要点。2019年我们应该注意什么,实践的方向是什么,我们应该如何去做?从山景开始(闵万里)。

闵万里:我先谈技术趋势,然后谈非技术趋势。我认为,最值得注意的技术趋势可能是对流式和批处理混合计算的日益增长的需求。有许多商业场景,尤其是在工业控制领域,相当多的场景混合了流和批处理计算。因为在过去,工业控制被认为是一个非常传统的领域,门槛太高而无法触及,所以基本上被遗忘了。但是今天,当第二次和第三次工业互联网浪潮在那里蔓延时,人们会发现在这一领域的应用仍然会产生许多技术问题。我们知道机器生产线每年生产多少国内生产总值。一点点工作可以产生巨大的价值。因此,我认为这是一个大家都应该注意的趋势,即流量计算和批量计算的混合。

其次,有一种趋势是,技术领域的投资或研发进展越来越受到非技术因素的控制。你如何解释这个句子?在过去的几年里,我们已经看到许多创业团队写了一份商业计划,几个cnn深入学习神经网络可以赚很多钱。因为当时,投资者并不理解。他们都认为高大是个好候选人,斯坦福的医生也投了票。但是今天,当这些年的结果基本清晰时,每个人都会知道谁在裸泳。作为回报,当资本市场和行业变得平静和理性时,每个人都会重新思考任何技术最终创造价值的闭环在哪里?如果你在为未来做计划,你应该问一个基本问题:计划中的技术有可能进入这个行业吗?你解决这个问题的目标是什么?还是比我过去三年的版本高20%和30%呢?有什么计划?我经常用开车时看后视镜的比喻,因为看过去就是为未来做打算。今天,有人需要展望未来,告诉我如何开车。因此,在制定战略规划时,更有必要脱离技术的范围,在更广阔的行业空间中寻找未来的方向,这样,在下一波浪潮中,它可能是在浪潮的顶部,而不是在浪潮的底部。这一点,尤其是当资本市场在世界上变得越来越理性的时候,需要技术专家的特别关注。此外,资本变得越来越理性,它会在受到伤害后从错误中吸取教训。因此,在未来的商业计划中,将使用更少的cnn,更多的创造技术价值的基本逻辑将用于澄清一件事,技术逻辑和商业逻辑闭环将以方言和非技术语言来澄清。有了这样的能力和意识,我认为从人工智能和云计算到工业的结合将会加快,我们工业的数字化转型将会全面升级。

贾杨青:我想说两个趋势,一个是外部的,另一个是内部的。我们今天说过github能为我们创造什么样的能力。github做三件事:查找代码、使用代码和管理代码。今天,我们在思考数据。很多时候我们都在思考如何找到和使用数据,但是如何控制数据是一个综合管理的问题。今天我们说数据丢失了,明天我们说数据的哪个版本在最后一次培训中被使用了。事实上,当我们考虑管理数据处理流程时,我们没有像管理代码那样管理它。代码管理,只要一个版本控制,一切都会被记录下来。在处理数据时,大部分时间它们都不是作为代码或知识产权来管理的。因此,我们在如何进行全面的数据管理方面有很多精力。我们过去常说“数据湖”和“如何从湖中发现价值”。这是一种需要像代码版本控制那样进行全面数据管理的能力。这是一种外国趋势。

此外,关于内部趋势,我们说人工智能正在解决各种问题。它可以从数据中挖掘法律和决策。在计算机系统中,系统本身的运行会产生大量数据。人工智能能否在这个地方的系统的进一步发展中发挥作用。我们今天的许多系统设计都是基于规则的。例如,当存储大量数据时,有必要考虑哪些数据存储在冷存储器中,哪些存储在ssd中。我们可以设计一个相对简单的规则。如果是昨天的数据,它将被存储在热存储器中。这是我们通过自己的人脑观察简单的数据统计数据而做出的决定。如果我们相信人工智能,我们应该相信在大量统计数据的背后,可以有一个更智能的算法驱动的决策过程。我们非常相信,在今天的计算机系统中,人类决策的编程或设计方法将在五年内成为由数据驱动的智能决策过程。我认为这是一个需要特别关注的趋势。

主持人:automl在哪里?

贾杨青:汽车开始有不同的解释。一种解释是,例如,通过神经网络结构搜索来搜索更灵活和有效的神经网络。这是一个相对预测的发展方向。为什么?我们发现automl学习的网络有时不太容易解释,但我们可以从大规模搜索中找到一些规律,并指导我们依次进行网络结构设计。当今网络设计的实际应用更多的是手工设计,但是在大量计算的背后,通过自动化提炼的人可以进一步发挥规则,我想这就是自动化的解释。

主持人:我认为英特尔是一座特别强大的桥梁。杰森也在2019年介绍了如何去。

戴金泉:刚才,我谈到了一些趋势。让我也谈两点。从技术角度来看,第一点是软件和硬件的结合带来了计算能力的提高。就未来计算而言,我认为它必须是一个异构或超异构的架构,包括英特尔(intel),它通过在标量、矢量、矩阵、空间和其他不同计算架构上的软硬件合作和软件层优化来增强计算能力。

第二点是,刚刚提到,我们今天说我们将在实验室开发人工智能模型,但实际上阈值并不高,不能做到这一点。然而,如何将人工智能模型和深度学习模型应用到生产环境中,结合现有的软硬件架构和大数据处理架构,将人工智能大数据分析统一在一个架构下,体现端到端的价值,实际上不同于一些科研界在实验室所做的工作。阿里和英特尔,包括与芬克的合作,都应该整合批处理和流。Flink本身是一种新的实时计算。它希望做的是实时集成批处理和流处理数据。英特尔与阿里和弗林克的合作,包括天池大赛,实际上是在考虑如何与下一代大数据实时处理和人工智能算法相结合。这也是这些领域的一些努力和尝试。包括英特尔和阿里在内,易慧惠英也意识到我们需要将人工智能与真实的生产环境相结合。

主持人:请惠英的郭娜给我们发一份总结。

郭娜:我一直在认真听今天的论坛。我觉得人工智能充满干货的原因是因为我认为我们中的一些人实际上是在人工智能领域,不断优化模型和产品,在这个过程中发现我们自己的边界和我们合作伙伴的边界。事实上,我认为人工智能在过去的三年里谈论了太多的算法和概念。事实上,我认为未来今天就在你的脚下。你会发现“易慧惠英”是否应该更加注重对领域知识的投资。因为很早的时候,我们还必须提供算法,制作数据,甚至每天互相合作,以使数据的能力发挥作用。今天,我感到特别高兴的是,每个人都在走向成熟,在这个过程中,他们正在把自己的竞争优势和专业知识转化为更商业化、更面向产品、更高效和更快,这样自然生态就出现了。我相信,如果明年还有机会,当三四个家庭都坐在一起的时候,你可以看到人工智能应用程序正在全面展开。因此,我一直相信技术在不断释放新的需求,我相信当人们感觉不到技术的时候,就是技术真正成熟的时候。如果我们,一家成像公司,每天讨论框架和算法的问题,公平地说,我们实际上没有把我们最大的注意力放在客户身上。所以我认为,至少今年,我们可以看到所有的业务中间站都在向数据中间站过渡,因为最初它们都在解决流程效率,现在它们都在解决以病人和疾病为核心的数据重建和重组。此外,我们看到了云计算和边缘计算的结合,因为我们与英特尔和阿里合作,实际上有很大的场景需求。你不可能把前三名的数据都云起来。私有化部署显示了大医院自身数据的安全性、重要性和保密性。全世界都是这样,顶级医疗机构越多。但是,我们也做了大量的基层项目。例如,400家基层医院希望进行胸片、骨折和结核病筛查。目前,云计算显示其成本低、部署快,可以将包容性医疗保健辐射到更广、更远的地方。因此,结合云和边缘,算法可以在两端快速更新,数据可以继续返回进行迭代。我认为将来任何一家公司都将是人工智能公司,因为就易慧惠英而言,虽然我们是人工智能公司,但刚才提到的部分仍然是手工完成的。所以明年这部分大量的数据替换,算法替换,降低人工成本,这是非常值得期待的。

主持人:人工智能是基于数据的,普惠人工智能应该以人为本。中国是一个拥有大数据的大国。如何充分利用数据的优势,释放数据的潜在价值需要共同努力。

我要感谢几位嘉宾的精彩分享,英特尔、阿里、“易慧惠英”和山景(闵万里)为行业发展所做的努力。让我们充分利用云智能在数据时代赢得胜利,赢得金牌。

谢谢你。

资料来源:36克朗

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