“技術試錯會創(chuàng)造增量價值?！?/p>

作者｜涂鴉君

編輯｜tuya

據(jù)公司情報專家《財經涂鴉》消息，7月10日，2020世界人工智能大會戰(zhàn)略合作伙伴商湯科技舉辦了“大愛無疆·致遠”人工智能企業(yè)論壇。來自國內外科技、政治、文化、經濟、醫(yī)療、娛樂、游戲等多個領域的嘉賓分享了AI的新進展和AI賦能各行各業(yè)的更多可能。

AI創(chuàng)新三大策源力

在本次論壇中，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官徐立發(fā)表了題為《人工智能創(chuàng)新策源力》的主題演講。徐立介紹了AI創(chuàng)新的三大策源力：包容、長尾應用和開放。

徐立首先表示，技術試錯會創(chuàng)造增量價值，AI在面對質疑的同時不斷落地，迭代優(yōu)化，“我們對算法不能求全責備，還應有一定包容的態(tài)度?！逼浯危岬揭恍┥虦獳I在城市治理應用中的例子。

其一是如何應對糞車偷排問題，即有些糞車找到井蓋，沒有在規(guī)定位置排放，這會引起較大的環(huán)境污染。這里遇到的難題是我們無法判斷車輛管道內到底是抽還是排，商湯工作人員則認為，只要井蓋異常、車輛在不該停車的地方停留時間過長，就可以觸發(fā)違規(guī)報警。所以這里的算法是將時間、地點、人物的整個關系串聯(lián)后，做出的一些長尾、細小的監(jiān)測型應用。

另兩例是模擬的上海社區(qū)共享單車亂停放和垃圾亂扔現(xiàn)象檢測及處理。記者分別模擬了違規(guī)停放以及將垃圾扔在隱秘處的場景，商湯的智能探頭發(fā)現(xiàn)后，信息同步傳到指揮中心處，從兩次違規(guī)現(xiàn)象發(fā)生到社區(qū)志愿者前去處理，分別只用了12分10秒和9分38秒。

徐立總結到，相對于應用頻次高的頭部應用，這些應用頻次較低的應用可被理解為長尾應用。AI在長尾應用上有了不斷突破后，才能更好地形成價值。真正做到效率的提升，是要解決大量細節(jié)的問題。

商湯OpenMMLab戰(zhàn)略升級

徐立在演講中正式宣布OpenMMLab戰(zhàn)略升級，成為由商湯科技發(fā)起的“人工智能算法開放體系”，以順應人工智能領域的開源趨勢。

OpenMMLab 是香港中文大學-商湯科技聯(lián)合實驗室（MMLab，MM代表多媒體）自2018年啟動的開源計劃，以提高學術界算法的可復現(xiàn)能力以及推動行業(yè)學術交流。在過去兩年中，MMLab陸續(xù)開放了多個開源算法庫和工具箱，得到了越來越多AI研究人員的使用和回饋，迄今已在GitHub收獲16895個星標，是中國所有的開源框架當中技術最多的。

戰(zhàn)略升級后，全新的OpenMMLab人工智能算法開放體系將涉及超過10種研究方向，覆蓋超過100+算法和超過600個預訓練模型，后續(xù)還將陸續(xù)開源更多算法。

徐立表示，框架的開源使許多優(yōu)秀的算法都能在框架內完成，讓研究人員更好地與傳統(tǒng)算法作比較，讓工業(yè)界能很快上手來完成他們的第一步啟動，這是推出開源框架的一個核心作用。

“腦王”論劍：從電競到決策型AI

“從電競到AI”的圓桌對話環(huán)節(jié)中，復旦大學副教授、江蘇衛(wèi)視《最強大腦》主持人蔣昌建領銜對話，分別與曾獲得8次《星際爭霸II》全國比賽冠軍的中國頂尖選手、商湯科技研究員周航，被稱為“腦王”的《最強大腦》2019全球總冠軍、商湯科技見習研究員鄭林楷，商湯科技副總裁、商湯研究院副院長閆俊杰博士，以及商湯科技研發(fā)執(zhí)行總監(jiān)石建萍博士，分別從 “人腦與AI”、“AI與電競”、“感知型AI與決策型AI”等話題切入，共同討論決策型AI的應用價值和未來發(fā)展。

作為中國頂尖職業(yè)選手，周航一直有一個未曾實現(xiàn)的“世界冠軍夢”，如今跨界加入商湯，正是想以另一種方式圓夢?！拔蚁胍约河柧氁惶譇I系統(tǒng)，戰(zhàn)勝以前沒有戰(zhàn)勝過的對手?！?閆俊杰表示，引入電競玩家體現(xiàn)的是商湯的人才觀，因為“很多領域到了技術攻堅階段，只有不同背景的人交織在一起，才能實現(xiàn)更大的突破”。

對于決策AI，鄭林楷坦言“其實人做決策經?？康氖侵庇X，而這方面AI仍有很多進化空間?！笔ㄆ紕t從研究角度分享了自己的經驗“讓AI學習電競，能夠很快獲得決策的反饋，這對我們探索決策AI的場景應用有很大幫助”。

決策AI將駛向何處？周航展望，它將拓展我們的認知，從現(xiàn)在的“AI模仿人”發(fā)展到“人類模仿AI”，為我們開發(fā)出更大想象力。蔣昌建總結到，人經常能敏銳地感覺到自己的弱點，并很快地加以彌補，但AI則很難察覺到自己的不足，這也是AI未來的進化方向之一。