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四位IEEE Fellow从四个维度谈数据在人工智能的挑战与未来_TOM科技

发布时间:2019-04-22 15:39   作者: CC568568

[ 亿欧导读 ] 新一代人工智能产业技术创新战略联盟主办的IEEE Fellow专场分论坛在青岛市鲁商凯悦酒店举办。科大讯飞副总裁、新一代人工智能产业技术创新战略联盟联合秘书长李世鹏担任分论坛主席。

图片来自“亿欧网”

4月19日,由新一代人工智能产业技术创新战略联盟主办的IEEE Fellow专场分论坛在青岛市鲁商凯悦酒店举办。科大讯飞副总裁、新一代人工智能产业技术创新战略联盟联合秘书长李世鹏担任分论坛主席。其中,亿欧作为特邀媒体参与峰会进行现场报道。

在IEEE Fellow专场分论坛现场,悉尼科技大学人工智能研究中心主任路节发表了“Data - Learning - Decision: Innovation and Impact”主题演讲。路节表示,机器学习现在是非常热的一个研究领域,也是一个热的应用领域。大概是30年前的机器学习原理和现在相比并没有本质的区别,为什么这么多的新算法、新模型在机器学习领域被广泛的开发在最近这两年?这一切,我们感谢大数据,因为有了大数据使得机器学习的算法得以伸展。

上海大学特聘教授兼上海先进通信与数据科学研究院院长徐树公发表了“机器学习在无线通信中的应用进展”主题演讲。徐树公在演讲中提到,无线通信系统、移动通信的飞速发展改变了生活,未来5G更会改变社会。在成立GREAT团队的时候,当时我们希望把人工智能的发展应用到无线里面去,但是非常困难,因为这两个领域都非常深,需要的知识背景都非常多,每个领域都需要相当长时间的学习过程。于是,我们成立了无线通信和人工智能两个研究方向。希望可以将AI与5G深度融合,在未来发挥更大的作用。

清华大学教授王志华发表了“芯片技术在移动端侧如何更好的发挥AI能力”主题演讲。他在会议中谈到,人工智能是一个很热的话题,人工智能也是一个很古老的话题。现在,很多人都在做各种各样的研究,我想人工智能是有价值的。

讯飞AI研究院联席院长李世鹏博士发表了“实用人工智能”主题演讲。李世鹏在演讲中提到,其实大家不要把AI看得那么神秘,真正智能的还没有到来。今天AI就是一个计算方式,也就是说以前我们是告诉机器怎么做事情,今天机器可以通过大数据学习怎么做事情。路节:机器学习解决大数据带来的三大挑战

首先,路节教授介绍了大数据带来的三大挑战。目前,工业界很广泛使用是半结构化数据,现在很多非结构化的数据包括图数据、数据流,而且数据多是多流数据。这样的数据形态,我们面临着三个挑战:第一个有的时候在一些情况下,数据没有足够的Labelled Data,第二就是当数据流的情况下,数据的分布一直在变,第三个是数据的不确定性。

(悉尼科技大学人工智能研究中心主任路节)

随后,路节教授针对目前的三大挑战,分别运用机器学习提供了Transfer Learning、Concept Drive Learning三个解决方案。第一、关于Transfer Learning,路节教授以如何学习了解斑马构建斑马模型为例。路节讲到:“我们很少有斑马的资料,斑马的行为我们就会很少预测。但是我们有很多马的资料,马和斑马有相似的部分,我们就学习大量的知识,然后把知识进行学习,然后我们就得到斑马的模型,我们就可以预测斑马的行为。在理论上来说,你要进行预测一部分,你要掌握它相关部分足够多的数据;第二、关于Concept drift,由于Concept drift是不可预测的,路节教授的课题组的主要工作是以最快的速度来发现有了drift、知道drift在哪发生,并且知道如何解决drift;第三,在模糊机器学习方面,路节教授引入模糊机器学习来解决模糊输入、输出等情况时生成了模糊规则。

最后,路节教授,针对三大应对方法提出了两个决策系统,一类我们是支持Decision Support systems,还有一类是Recommender systems。路节在演讲中讲到她的课题组在支持澳大利亚第二大牛奶运输公司的世纪操作。牛奶场面临着很复杂的问题,所以这里面就是一个非常典型的优化问题,当然可能是多目标的非线性的,这就是一个基于模型的决策支持系统。徐树公:机器学习赋能无限通信,无线AI为6G奠基

首先徐树公介绍在无线通信领域的无线AI如何利用人工智能、机器学习提升无线网络通信系统的效能,降低系统成本和网络运营成本。徐树公介绍:”无线AI在以下两个领域富有现实意义:日益复杂的网络运运维是运营商痛点,实现智能化的异构混合网络系统自配置、自优化;利用大数据学习提炼精准用户模型、终端模型、信道模型、场景模型等,进而自适应地提供个性化,适配场景的无线资源管理。

(上海大学特聘教授兼上海先进通信与数据科学研究院院长徐树公)

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