2021世界人工知能大会が開幕しました。「人機物」の融合が加速されて、いろいろな話題があります。

      年に一度の世界人工知能大会が、流火の7月に開幕した。2020年のオンライン開催に比べて、今年の会場は上海万博センターが非常に賑やかになり、出展企業も訪問者も著しく回復しました。それと同時に、政府も学界も、業界に対して理性的な提案をしました。

7月8日、上海市委員会の李強書記は開幕式で挨拶し、人工知能はかつてないスピードで技術進化、先端突破を実現しています。これまでにない広さで万物をリンクし、世界を連結しています。人間は「人機物」という三つの要素が融合した万物知能の時代に入っています。

会議期間中に発表された「2020世界人工知能イノベーション指数報告」によると、中国の人工知能全体の発展レベルは現在、米国に次ぐ世界トップにランクされている。中国の人工知能革新指数の総合得点は、2019年の第3位から2020年の第2位に上昇し、人工知能革新指数のトップ10に入る唯一の発展途上国である。具体的な指標から見ると、中国は基礎的な支持、革新的な資源と環境、科学技術の研究開発、産業と応用などの面ですべて良好な態度を示しており、4つの一級指標はいずれも上位10位にランクインしている。

しかし、業界の急速な発展は同時に足を引っ張ることにも直面しています。ファーウェイの輪番会長の胡厚昆さんは講演の時、人工知能業界の当面のボトルネックは技術と応用の需要ではなく、開発の効率にあると指摘しました。基礎がしっかりしていて、技術がしっかりしていて、新しい技術を応用して速く走ります。人工知能産業の高い木と生態の持続的な繁栄があります。

AIは都市のデジタル化のモデルチェンジができます。

現在、AIは業界規模の応用普及の肝心な時期にありますが、より多くの時は潤物が細くて無声な状態です。先日、上海市が打ち出した「いつまでも党と一緒に歩く」黄浦江のテーマ光影秀刷は全国人民の友達の輪を爆発させました。一連の喝采の陰で、AIの支持を離れられません。

公式データによると、6月30日から7月4日までの5日間で340万人が来場し、瞬時の最高峰は11.7万人に達した。この間、平均で一晩70万人が河南路、南京路の南京ビルを通ります。この百年の古い建物はまさに典型的な科学技術治理の小さなモデルである。現在、南京ビルは窓を開けて、喫煙、消防通路の占用などの安全事件が百回近く検出されました。各種データを蓄積して百万件を超えて、メーデー、端午、党の百年の誕生日など何度もの大客流の試練を経験しました。

「今回の保障の中で、私たちは再び「一網統括」が重要な役割を果たしているのを見ました。関係責任者は毎日市城運センターで町の指揮をしています。公安、市容、気象、レール交通、電力などの部門が協力して、黄浦区、浦東新区、虹口区などの所属地区も全力を尽くして支えています。今回の映画の順調な進行を確保しました。上海市人民政府弁公庁の副主任、上海市都市運行管理センターの徐恵麗主任は21世紀の経済報道などのメディアに対し、最小管理ユニットは超大都市管理のモデルを創始しただけでなく、精密化関係をめぐって、より多くの管理力を粒度に集中させ、大衆により深い感銘を与えたと明らかにしました。

その中で、ダイナミックなデータとモバイル化の管理行為は、人工知能技術の背後にあるサポートから切り離せません。まず、都市知能体の参考構造に基づいて、ファーウェイ雲、ビッグデータ、AI、エッジ計算、5 Gなどの先進技術を融合させます。同時に、統一的なデジタル治理ベースを建設することによって、各種類の管理ユニットの海量データを集め、住宅、人口、感知、AI、水道、電気、12345ホットライン、客流などの十数種類の新規データを総合的に運用し、管理ユニットの接続面を実現する。

「上海の12345ホットラインを例にとると、このホットラインの応答速度は非常に速く、しかも答えられる問題が非常に多いです。これは、ホットラインシステムは昨年から人工知能技術を導入し、自動派単、意味認識、さらには感情感知などの機能を使っているからです。これらの技術を持って、ホットライン全体のサービス速度が速くなりました。これまではシングルを一枚送ると、数分の時間がかかります。今は数秒で終わります。去年の疫病の時、上海の12345ホットラインは平均的に一ヶ月で60万人以上の単市民の訴求を処理しています。このような効率がないのは全く想像できません。」胡厚昆はさらに紹介して、効率の向上以外に、このホットラインシステムはますますスマートになりました。積極的に危険事項を警告できます。例えば寒波が来たら、どこの水道管が爆発しますか？

「ビッグデータの父」、オックスフォード大学ネットワーク学院インターネット管理と監督専門教授の舎恩伯格氏は、知恵都市の核心はある具体的な技術やデータインフラではなく、より良い意思決定をすることにあります。その基礎は多様なデータがあり、技術の進歩だけではなく、技術的な進歩が必要です。組織とメカニズムの革新と進歩がもっと必要です。知恵都市の概念は大都市、第一線の都市にだけ適用されてはいけない。本当に影響を与えるには、知恵都市の概念が必要です。特に小さな都市に適用されます。しかし、小さな都市は資源が限られているので、実行経験も多くないので、挑戦になりました。

シーンが加速して業界に浸透する

上海の12345ホットラインはAIだけで変化をもたらします。一方、人工知能は都市のデジタル化転換の重要な駆動力である。一方、上海という巨大都市も最大の応用シーンであり、モデルチェンジの過程において、経済、生活、それともデジタル化のモデルチェンジにおいても、AI技術と産業発展にもっと多くの用地を提供しています。

現在、AIは空の雲から地下の雨に変わり、生産、分配、交換、消費などの経済活動を再構築しています。21世紀の経済報道記者が万博センターの近くで見ました。隣の世界博源百貨店で、「いらっしゃいませ」と熱弁しているのは礼儀嬢ではなく、ロボットを案内しています。会場のセキュリティーチェックセンターで、赤外線防疫ロボットが黙々と参加者の体温を監視しています。展示館では、様々な自動運転車が次々と登場していますが、優必が発表したマッサージロボットは、多くの視聴者を魅了しています。

また、統合情報のブースでは、甲骨文を「読み取る」ことができるスマートな文字認識技術が展示されています。現在の甲骨文は多く出版物に画像として登場し、文字検索に困難をもたらしています。

イメージの豊富な甲骨文を亀甲に復刻して並べ替えた後、シングル犬、ホワイト富美、それを買って買うなどのネット上の熱い言葉も一つ一つ認識されます。甲骨文認識の難点は甲骨の欠損が深刻で、素材の入手が困難で、拓本の解像度が低いなどの難点があります。これらは技術によって解決されます。例えばサンプルの素材が少ないです。技術的な面から、サンプルの少ないトレーニングの問題を解決する必要があります。情報関連の技術担当者は21世紀の経済報道記者の取材に対し、現在は主に初歩的な研究であり、今後は関連する考古学機関とより多くの協力を行うと述べました。

これらは画像認識、医療、交通、安全などの分野に浸透し、人々の生活を確実に変えてきました。ソフトバンクグループの会長兼CEOの孫正義氏は、98%の世界GDP構成は人工知能の応用によって転換を迎えると指摘した。情報革命の過程で、特に人工知能の発展と変革を支持します。過去を振り返ると、インターネットは二つの業界に根本的な変化をもたらしました。一つは広告業で、もう一つは電子商取引の影響を受けた小売業です。将来、交通運輸、医療、金融、教育などの業界は、人工知能の応用に従って転換を迎えます。」

しかし、彼はさらに、ソフトバンクビジョンファンドが投資した会社は90%を超えていて、甚だしきに至っては95%を超えています。

開発効率を向上させる

年前の人工知能大会に比べて、今回の大会は明らかに多くのハードウェアメーカーの声が上がっています。業界が急速に爆発するとともに、挑戦と難点もある。

中国科学院の梅宏院士は、人工知能の輝きは今日から開放されています。彼は、まず、オープンソースの革新を重視し、このような方式を通じて、自主的に制御できる情報技術の新体系の創建に役立ち、わが国のデジタル化の転換とデジタル経済の発展を促進することにも役立つと提案しました。同時に、オープンソースを真に理解し、オープンソース精神を大いに発揚し、オープンソースの本質を把握する。開放、共有、協同、生態。

Googleを例にして、Googleは最新の知恵都市の理念をカナダのトロントに応用しようとしましたが、長年の精力と大量の資金を投入して失敗に終わりました。この計画に参加したすべての人の出発点はいいですが、最終的に参加した組織と機関は協力していい目標を作ることができません。

これも十分に説明しています。都市がデータインフラを持っていても、データが政策決定を駆動できないなら、参加者はあまねく迷っています。相互不信です。インテリジェント化の発展は成功しません。

また、データの安全と使用についても、濫用ではなく統一基準が必要です。胡厚昆は人工知能産業の規模化発展をどのように促進するかについて、3つの提案を提出しました。第一に、人工知能計算センターを代表とする新型都市インフラを強力に発展させ、AIの計算力を水と電気のようにして、新型の都市公共資源になります。第二に、技術は根まで刺して、根は深くようやく葉茂ができます。第三に、大胆に技術手段を駆使して、AI応用開発モデルを変えて、AIプー恵のボトルネックを突破します。

彼のビューでは、技術の継続的な発展に伴って、需要の持続的な出現は、現在のアプリケーション開発の効率が最大のボトルネックとなり、これは深刻な技術と需要の結合を阻害している。現在、業界AIの開発は専門家とデータに依存しています。大量の時間をかけてデータを収集し、処理するだけでなく、専門家の精力を消耗してパラメーターを調整しています。短期間で製品化の要求を達成するのは難しいです。このモデルは「手作り工房モード」と呼ばれています。

このような開発方式を技術的に変え、開発効率を向上させます。今後、工業化AIは新しいモデルを開発し、AIの産業発展を大いに促進します。