【中國安防展覽網 媒體導讀】從 2011 年開始，深度神經網絡學界發生的重要進展越來越多，促成了人工智能技術的又一次新浪潮。和之前上世紀 70、80 年代不同的是，這一次受益的行業不限于科技業，人工智能進入更多行業，和人們生活的更多方面的結合已經在發生。
日前，在 SYNC 2017 科技峰會上，計算機視覺創業公司 Orbeus(后被亞馬遜收購) CEO 李軼和美國科技人工智能科研公司的研究人員們，再一次就“人工智能從研發到應用”這個話題進行了討論。他們認為，快在今年年底、明年年初，人們就會在更多領域內見到人工智能釋放能量。
在 Google Brain 擔任 Staff Engineer 的劉小兵(Xiaobing Liu)指出，Google 經常有一些有趣的實驗想法，而他的工作就是證明想法的可實踐性。終，被證明了有價值的想法和技術，一些會進入 Google 的產品，也有很多會被 Google 公開給*使用。
他認為，在人工智能的助力下，“醫療健康會成為一個很有前景的行業。”這是因為新的機器學習技術讓計算機視覺變得更強大——它能替代醫生望聞問切中的“望”，能夠替代醫生完成一些重復的工作量。事實上，PingWest品玩幾個月前采訪了 Google Research，為了讓計算機能夠幫助眼科醫生診斷糖尿病性視網膜病變(發展中國家居民失明的主要致因之一)，該機構訓練了一種名為“深度卷積神經網絡”的復雜計算機算法，然后用數萬張人類視網膜眼底圖庫對其進行測試。結果喜人：算法發現癥狀的敏感度和判斷癥狀的準確性比人類高出四個百分點。
IBM 沃森杰出工程師 Rama Akkiraju 同樣認為，在短期來看人工智能的大意義就是提高人的工作效率，而醫療會是一個體現人工智能價值場景。醫學和我們每一個人都有關，因為我們都會生病，但即使是醫生都無法隨時和新的醫藥研究成果同步，更別提本身就受信息門檻和信息不對等制約的病人。
“在 IBM 沃森，我們把 AI 理解為‘增強人類智能’(Augmented Intelligence)。現在每天都有無數的醫學論文出來，討論病癥、病理、什么藥物有效等等。我們可以讓 AI 成為醫生的助理，用 AI 整合這些論文的信息成一個知識庫，什么樣的癥狀和什么病癥有關，幫助醫生讓他們把工作做得更好。”
參與到討論中的英特爾政府 AI 項目 (Federal AI) 負責人 Hanlin Tang，曾有多年從業和研究經驗。他發現這一波浪潮讓他感到激動的是，在人工智能熱潮的表面之下，那些不太熱門的，卻在實際生活中有著重要意義的問題，得到了更多研究者的關注。這些方面的人工智能研發進展很快，實驗室中的技術很快就會投入實際生產生活。
Hanlin Tang 在 SYNC 2017 上發言
“比如給機器人開發系統，讓它能替代人去高危場所進行安全檢查，比如輸油管道或者高速路。這些都是短期內很容易實現的目標，或許聽起來沒自動駕駛有趣，但我認為會帶來深遠的影響。”Tang 表示。
盡管人工智能投入實際應用的前景可觀，人工智能研究和工業連接處的一些無奈的制約，也讓每一名參與討論者感同身受。圣何塞州立大學的機器學習教授 Maya Ackerman 表示，不是所有大學的教授和研究者都像斯坦福一樣——對于絕大多數的高等院校研究機構，從實驗室成果到工業界的產品之間，技術的轉化缺乏基礎性的制度，而無法轉化意味著沒有商業利益作為研究的回饋激勵，長此以往學校很難持續做出的項目。硅谷幾乎每一個院校的研究人員都在被科技公司和業界追逐著，人才很難保留，Ackerman 自己也出來找投資，創立了自己的創業公司。
Hanlin Tang 則發現，以工業投產為終目的的學術研究，并非搭建、訓練、出論文、下一個項目這種流程一樣簡單。“比如我們為機場安保訓練一個計算機視覺系統，現實是季節會變化，人們穿的衣物有增減。所以在生產環境下，我們還要建立一個系統去監控已訓練好模型的性能，有時甚至還要調整甚至重新訓練一個模型。”這是他在從研究到實際應用的過程中，發現和之前純研究自己所做的事情大的不同。
作為大的企業服務提供商，IBM 每天在做的事情是獲取、計算和分析企業數據，提供更具智慧價值的分析報告。“我們越來越發現，從企業獲取的 80-90%數據都是非結構化的。直到 AI 到來之前，這些數據的價值因為數據本身無法分析而被擱置了。”
Rama Akkiraju 在 SYNC 2017 上發言
“現在有了機器學習和云計算技術，IBM 可以和這些客戶合作，提取非結構化的數據進行分析獲取智慧。比如在鉆探業，我們現在不僅可以用企業自己的數據，還可以外部信息源(比如天氣)，或者結合社交網絡上對鉆探的討論，結合所有這些在結構上不統一的數據。信息對我們更有價值了。”Akkiraju 說。(原標題：從實驗室到行業應用，人工智能的“進化”需要跨過這些門檻)
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