AIR020|人工智能大拿:在工业界干,与在学术界干有什么不同?

日期:2021-09-29 01:38:01 | 人气: 15723

AIR020|人工智能大拿:在工业界干,与在学术界干有什么不同? 本文摘要:多机多GPU的深度自学系统。

多机多GPU的深度自学系统。2014年,颜水成博士曾选入汤森路透(THOMSON REUTERS)公布的“2014年世界最不具影响力科学家”,后来,他还被颁发新加坡青年科学家奖 (YSA)和青年教授研究成就奖。事实上,即便学界泰斗,对于转型重新加入工业界参予应用于研究也不免心碎——我去了以后能无法活下来?论坛上,主持人就向颜水出抛了这样一个问题:“你实在360做到人工智能有哪些制约或者是你不失望的地方?”面临如此锐利的发问,颜水成回应:我想要从武器的角度说明这个问题。

人工智能在学术界和工业界的玩法可以借出武术的方式打个比方。武术大家都崇向于名门正派,你不仅能把别人击败了而且还能提炼出一些招式来,期望这些招式能协助别人在格斗的时候获得胜利。

在学术界的人工智能研究与武术这一点就很像。而在工业界,这些招式就显得不那么最重要,最重要的是——你能有一种武术,或者一种作合的方式能把别人击败,把一个问题解决问题掉,这就是好的人工智能。比如说,我们在解决问题工业界的人工智能时,凭借人工智能以152次把别人击败,或者1000次都无所谓。

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重点是,你要有人工智能的思想和方法把这个问题解决问题。这是我实在他们两个的差异。我重新加入360时因为它有其自身的优势,在当前的类似时期,我们可以说道是网络在人工智能界略为领先于学术界。

人工智能的竞赛有什么变化?直到2013年,学术界还有有可能在人工智能的竞赛获得第一名或者是很好的成绩,但是到了2014、2015年,我们不会找到很好的成果都就是指互联网出来。只不过互联网也没那么多计算力的资源,但是学术界一般的实验室大约是十几块或者是二十几块,能到几百块的话就是奉令承教。我当时转入360的时候,智能硬件是十分关键的业务,现在直播也是十分关键的业务,这些事情刚好是我想要做到的,所以360是十分好的自由选择。

从学术界到工业界如果说什么弊端,那就是首先不会遇到互联网的节奏比学术界要慢很多这样的问题。在学术界半年或者是三个月有很好的成绩出来,能有一篇很好的学术论文,这也说道不俗的。而作工业界,提早一个小时都是很有价值的。这对于学术界并转工业界的话来说就是相当大的挑战。

那么,“研究院更好的是看未来,你的老板是不是给你明确的指标?”“我个人的关键是因为在中国名企。像微软公司亚洲的研究院这一类是没标准的。在中国,要一个好的研究院尼克是有两个路径同时三路——一方面,要有成果能较慢反对现有业务,让人工智能的算法或者是思想在业务中发挥作用;此外,要有将来的点子——一年半或者一年以后产品必须怎样的人工智能技术,或者自己去产卵短时间就能上线的业务。

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这是需要能确保研究院在名企内部存活下来的较好方式。”最后,用一句话总结其对人工智能发展的观点的话,颜水成博士回应,人工智能让学术界和工业界的人有了共同点,这是十分好的。原创文章,予以许可禁令刊登。

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