Die KI-Technologie wurde vor weniger als einem Jahrhundert geboren und hat in den letzten 20 Jahren eine rasante Entwicklung erlebt. Künstliche Intelligenz erobert nach und nach Bereiche wie Finanzen, Information, medizinische Versorgung und autonomes Fahren. Wie sollten wir in dieser goldenen Zeit der umfassenden Entwicklung und Implementierung der Technologie der künstlichen Intelligenz das nächste Jahrzehnt der KI sehen? Welche Innovationen wird es in Zukunft in der KI-Technologie geben? Die von 51CTO organisierte „AISummit Global Artificial Intelligence Technology Conference“ wird die Antwort für Sie verraten.
Am 6. August
wurde die „AISummit Global Artificial Intelligence Technology Conference“ wie geplant in Form einer Online-Liveübertragung eröffnet. Im Hauptveranstaltungsort am Morgen waren Cui Kang, Vizepräsident und Chefredakteur von 51CTO, Dou Zhicheng, stellvertretender Dekan der Hillhouse School of Artificial Intelligence an der Renmin University of China, und Tian Yuandong, Senior Manager von Meta/Facebook Forschungsinstitut für künstliche Intelligenz und Pan, stellvertretender Dekan des iFlytek Forschungsinstituts der HKUST Zhou Zongwei, leitender Ingenieur und leitender Manager an der Tsinghua-Universität und Google, Xiang Liang, der Verantwortliche für das maschinelle Lernsystem Volcano Engine, und Liu Yi, Die Person, die für den Bing-Werbetextgenerierungsalgorithmus von Microsoft verantwortlich ist, hat Zehntausenden von Teilnehmern die Perspektive von Technologieführern in Unternehmen vermittelt. Die Teilnehmer interpretierten den aktuellen Status und die Trends der Technologie der künstlichen Intelligenz sowie die neuesten Forschungsergebnisse, auf die Praktiker achten müssen und die Auswirkungen modernster Technologien in der Branche.
Eine übergeordnete Sicht einnehmen und das Wesentliche analysieren
In der Eröffnungsrede am Hauptveranstaltungsort brachte Herr Cui Kang, Vizepräsident und Chefredakteur von 51CTO, sein Verständnis des Wesens zum Ausdruck der künstlichen Intelligenz und seine Erwartungen an die Konferenz. Er glaubt, dass es sich mit der Entwicklung der künstlichen Intelligenz nicht mehr um eine segmentierte Technologie im IT-Bereich handelt, sondern eher um eine allgemeine Technologie. Im Kontext der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz sollten wir uns den Widersprüchen zwischen Technologie, Industrie und Entwicklern stellen und neue Lösungen und Fallhinweise finden.
Gleichzeitig sagte Herr Cui Kang, dass KI-Technologie und KI-Entwickler die Welt zu einem besseren Ort machen. Wir hoffen, dass diese
„AISummit Global Artificial Intelligence Technology Conference“ die Widersprüche und Lücken zwischen Technologie, Industrie und Entwicklern überbrücken, die industrielle Umsetzung von Technologie anstreben, technologische Durchbrüche für die Branche anstreben und für Entwickler nach der Richtung ihrer Karriere suchen kann Der Fortschritt besteht darin, den freien Fluss von KI-Informationen zu fördern und die integrierte Entwicklung von Technologie, Industrie und Entwicklern zu fördern.
Perspektiven für die nächste Generation intelligenter Suchtechnologie
Suchmaschinen gibt es seit mehr als 20 Jahren und ihre Form und Struktur hat sich kaum verändert. Mit der Entwicklung des Internets und der Popularisierung intelligenter Geräte wächst der Informationsbedarf der Menschen, insbesondere nach komplexen Informationen, von Tag zu Tag. Traditionelle Suchmethoden sind nach und nach nicht mehr in der Lage, den steigenden Informationsbedarf der Menschen zu decken.
Dou Zhicheng, Vizepräsident des China Artificial Intelligence Hillhouse Institute of Artificial Intelligence, sagte in der Keynote-Rede „Perspektiven der intelligenten Suchtechnologie der nächsten Generation“, dass die schlüsselwortbasierten Eingabe- und Dokumentlisten-basierten Eingabemodi derzeit von Suchmaschinen weit verbreitet sind sind nicht mehr anwendbar. Die zukünftige Suche wird fünf Merkmale aufweisen: Konversation, personalisiert, multimodal, wissensreich und deindexiert. Sie wird in der Lage sein, multimodale Informationen zu verarbeiten und Wissen zu verarbeiten und zurückzugeben. Auf architektonischer Ebene werden wir in Zukunft definitiv das bestehende Modell durchbrechen und schrittweise zu einem neuen Modell übergehen, dessen Kern das Modell ist.
Chancen und Herausforderungen der Entscheidungsfindung in realen Szenarien
In den letzten Jahren hat Deep Learning bemerkenswerte Erfolge bei der Verarbeitung natürlicher Dateneingaben erzielt. Allerdings ist die Frage, wie man tiefe neuronale Netze zur Verarbeitung strukturierter Daten nutzen und eine neuronale Netzlösung finden kann, die menschliche heuristische Strategien für diskrete Optimierungsprobleme ersetzt, immer noch ein ungelöstes Kernproblem in der Branche.
Im Themenaustausch „Chancen und Herausforderungen der Entscheidungsfindung in Szenarien der realen Welt“ stellte der Meta/Facebook-Forscher für künstliche Intelligenz und Senior Manager Tian Yuandong ausführlich vor, wie man Verstärkungslern- und Suchmethoden mithilfe tatsächlicher Arbeitsfälle nutzt des Meta/Facebook-Teams für künstliche Intelligenz und damit praktische Erfahrung im Finden von Heuristiken für komplexe Optimierungsprobleme.
Diskussion über den Entwicklungstrend der Technologie der künstlichen Intelligenz
Die KI-Kerntechnologie schreitet weiter voran und entwickelt sich in Richtung einer multimodalen Fusionswahrnehmung und Integration von Software und Hardware. Die weit verbreitete Anwendung der KI-Technologie hat verschiedenen Branchen bessere Lösungen beschert . Welche Herausforderungen bestehen zum jetzigen Zeitpunkt noch in der Entwicklung der KI-Technologie?
In der Grundsatzrede „Diskussion über den Entwicklungstrend der Technologie für künstliche Intelligenz“ stellte Pan Qinghua, stellvertretender Direktor des iFlytek Research Institute von HKUST, den Teilnehmern die Rolle der KI-Technologie für Wahrnehmungsintelligenz und Erkennung in Bereichen wie Bildung, Es wurden der Entwicklungsstand, Umsetzungsszenarien und bestehende Herausforderungen der kognitiven Intelligenz diskutiert und das neue Konzept der kognitiven Intelligenz 2.0 sowie die fünf wichtigsten Trends in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz in den nächsten 5 bis 10 Jahren vorgeschlagen. „Wenn KI Industrien stärkt, muss sie komplexe Systeme mit Mensch-Maschine-Zusammenarbeit und kontinuierlicher Weiterentwicklung aufbauen, um Produktionsmethoden tiefgreifend zu verändern. In der Zukunft wird der Einsatz von KI-Technologie in verschiedenen Branchen definitiv durch den Aufbau unterschiedlicher komplexer intelligenter Systeme in verschiedenen Branchen erreicht Industrien“, sagte Pan Qinghua.
Zehn Erkenntnisse, die Googles Chip-Design für künstliche Intelligenz beeinflussen
Mit dem Scheitern des Mooreschen Gesetzes für Computerprozessoren in den letzten Jahren haben sich Anwendungen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz immer weiter verbreitet, was zu einem explosionsartigen Anstieg der Nachfrage führt für Rechenleistung. Im Zuge dieses Trends übernahm Google die Führung bei der Entdeckung und dem Vorschlag von Lösungen, die auf domänenspezifischen Prozessoren basieren.
Der leitende Google-Ingenieur und Senior Manager Zhou Zongwei hielt eine Grundsatzrede zum Thema „Zehn Erkenntnisse, die sich auf das Chip-Design für künstliche Intelligenz von Google auswirken“ und erläuterte die zehn Erkenntnisse, die Google in den letzten zehn Jahren beim Chip-Design für künstliche Intelligenz und bei der Bereitstellung von Anwendungen für künstliche Intelligenz gewonnen hat , einschließlich Googles langjähriger Entwicklungserfahrung in DNN-Anwendungen sowie Googles Zusammenfassung der Hardware- und Computerarchitektur-Entwicklungstrends der Branche. Zhou Zongwei ist der Ansicht, dass Chipentwickler und -benutzer auf die Gesamtressourcen achten sollten, die der Chip bei langfristiger Nutzung verbraucht, anstatt nur auf der Grundlage der Kosten und des Preises des Chips zu entwerfen. „Die Herstellung von Chips für künstliche Intelligenz selbst ist nicht schwierig. Die eigentliche Schwierigkeit ist die langfristige Koevolution zwischen der Hardware und Software des Anwendungscompilers für neuronale Netze.“
Technische Entwicklung der groß angelegten Rechenleistung für maschinelles Lernen
Seit der Popularität von Deep Learning im Jahr 2014 hat sich die Rechenleistung der GPU um ein Dutzendfaches erhöht. Die Steigerung der Rechenleistung hatte enorme Auswirkungen auf das Unternehmen. Sie hat die Leistung empfohlener Werbung, Lebensläufe, NLP usw. erheblich verbessert und auch den Weg für die Implementierung großer Modelle geebnet.
In der Grundsatzrede „Technical Evolution of Large-Scale Machine Learning Computing Power“ stellte Xiang Liang, Leiter des Volcano Engine Machine Learning Systems, die Entwicklung von KI-Rechenleistung und rechenleistungsbezogenen Modellen in den letzten zehn Jahren vor. sowie die Rolle der Volcano Engine bei Aspekten der KI-Rechenleistung bei der Erkundung. Xiang Liang glaubt, dass mit der weiteren Verbesserung der KI-Rechenleistung die physischen Engpässe des zukünftigen Chipherstellungsprozesses immer offensichtlicher werden und die Zunahme der Modelle die Implementierung in das tatsächliche Geschäft schwieriger machen wird. Um die Implementierung großer Rechenleistung zu realisieren, müssen wir nach neuen Strategien für die Bereitstellung von Rechenleistung suchen. In der folgenden Zeit nahm Xiang Liang die maschinelle Lernplattform Volcano Engine als Beispiel, um die neuesten Forschungsergebnisse seines Teams in den Bereichen Planungsschicht, Trainingsnetzwerk und Speicherung vorzustellen.
? , geführte Textgenerierung, Textqualitätsbewertung, Verstärkungslernen und andere Segmentierungsgenerierungsmodelle, wobei sichergestellt wird, dass Online-Text in Echtzeit abgeglichen werden kann.
In der letzten Rede am Hauptveranstaltungsort „Diversifizierte Textgenerierung für Suchmaschinenwerbung und Online-Echtzeit-Matching“ gab Liu Yi, Leiter des Textgenerierungsalgorithmus für Microsoft Bing Advertising, den Teilnehmern eine detaillierte Analyse der Textgenerierungstechnologie in Microsoft DeepGen. einschließlich der Verwendung des Basismodells, der diversifizierten Erzeugung usw. Liu Yi sagte, dass das Ziel von DeepGen darin besteht, umfassende Unterstützung für die gesamte Suchmaschinenwerbung und Textgenerierung bereitzustellen. In Bezug auf die konkrete Praxis verbessert Microsoft den RPM durch Verbesserung von IY und CTR und stellt unter dieser Prämisse die Stabilität von QBR so weit wie möglich sicher. Am Ende der Rede erwähnte Liu Yi: „Derzeit hat DeepGen das Werbesystem von Bing erheblich verbessert, und wir werden auch in Zukunft hart in diese Richtung arbeiten.“ „AISummit Global Artificial Intelligence Technology Conference“ bietet eine umfassende Zusammenfassung der aktuellen Forschungsergebnisse zur Technologie der künstlichen Intelligenz und bietet der Branche auch eine Plattform, um die zukünftige Entwicklung und Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz zu erkunden noch mehr neue Möglichkeiten eröffnen. Es besteht die Hoffnung, dass diese Technologieveranstaltung im Bereich der künstlichen Intelligenz ein neuer Meilenstein bei der Förderung der Entwicklung globaler Technologien für künstliche Intelligenz werden kann.
Wie Herr Cui Kang, Vizepräsident und Chefredakteur von 51CTO und Chefplaner der AISummit-Konferenz, sagte, hoffen wir, dass KI ein Mittel der Technologie für immer ist 
„AISummit Global Artificial Intelligence Technology Conference“
Seien Sie in der Lage, neue Ziele für die Zukunft der künstlichen Intelligenz zu setzen und den Teilnehmern zu sagen, dass KI-Technologie und KI-Entwickler die Welt zu einem besseren Ort machen!
Um die Videoaufzeichnung anzusehen, besuchen Sie bitte die offizielle Website der AISummit-Konferenz: aisummit.51cto.com
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDer Hauptveranstaltungsort der AISummit Global Artificial Intelligence Technology Conference war spektakulär und zeigte, dass KI der Welt eine bessere Zukunft bringen wird.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
