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2018-09-19 04:03 来源:中国西藏

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走出实验室的AI如何挑战现实难题?
由2018全球AI挑战赛揭幕说起

2018-09-19  来源:中国信息产业网-人民邮电报  作者:丛文
除了陈思诚、袁弘、佟丽娅、郭采洁这四位年轻主演以外,还有一群老戏骨,光听名字都让人害怕:倪大红、刘奕君、赵立新、果靖霖、谭凯、富大龙、黄志忠、金士杰、连奕名、成泰燊、许亚军、杜志国、张双利、李萍、王德顺、尹铸胜……他们不仅是演员中的大佬,还是《远大前程》的真大佬。

AI发展如火如荼。产、学、研相关领域互动和交流频繁。

8月29日,由创新工场、搜狗、美团点评、美图公司联合主办的“2018 AI Challenger 全球AI挑战赛”正式开赛。四家主办方投入千万元规模以上的资金,引入更多企业、大学、政府机构合作,新增十余个全新高质量数据集,以及相关的兼具科研、产业应用、社会意义的竞赛,持续打造开放的世界级科研数据集与竞赛平台。

值得注意的是,今年全球AI挑战赛的主题是:用AI挑战真实世界的问题。这恰恰点出了AI现阶段发展的关键:人工智能如何实现产业化和商业化落地,也就是如何变现。

据记者了解,AI Challenger提出了“用AI挑战真实世界的问题”的口号,希望在数据集的建设上,既具有科研和学术上的前瞻性,也希望数据集能紧贴AI商业化、AI落地的实际场景、实际需求,从产业需要出发,为学术研究和AI人才培养提供方向性的建议,也反过来帮助产业界更好地利用最新的科研成果,解决真实世界的最有价值的问题。例如,无人驾驶中的车道线识别问题、短视频的实时分类问题、细粒度的用户情感分析问题等,都是这一类的从产业实际需要出发,又紧扣科研前沿内容的好问题。

AI Challenger理事会代表王咏刚表示,今年AI Challenger的主题定为“用AI挑战真实世界的问题”,是有几方面原因的。人工智能的商业化与产业化进入了一个非常关键的时期,人工智能在那些大数据积累还不完善的领域,如零售、制造、物流、农业、医疗、教育等领域,还需要经历一个长期的发展过程,也会特别严重地依赖于相关场景的数字化程度。例如,对于一个线下零售卖场来说,如果没有大数据积累,没有摄像头等信息采集设备收集的商品信息、行为信息、场景信息等,就没法针对零售卖场的供应链和销售渠道进行优化,没法提供定制化的服务,没法与拥有大数据的电子商务网站或应用竞争。因此,人工智能的商业化落地迫切需要符合各行业需求,同时也拥有科技前瞻性的大量训练数据集。AI Challenger希望扮演推动人工智能商业化落地的关键角色,逐步在每个特定领域,投资建立并开放高质量数据,让AI商业化的参与者能更容易地训练AI模型,加速人工智能商业化步伐。

从现状来看,AI科研成果到产业界的实际解决方案之间,转化率较低,转化路径非常漫长和坎坷。全球AI挑战赛在数据集建设和竞赛设置上,有针对性地突出产业界的需要,围绕产业界中的真实问题,为科研人员和工程技术人员提供最好的支持,拉进科研与产业间的距离。

诸多业界大佬也对全球AI挑战赛提出了自己的期望。创新工场创始人兼CEO李开复表示,数据、算法、计算能力是人工智能的三大基石,其中,数据更是人工智能科研最宝贵的资产。如果没有足够好的数据,就无法取得世界顶级的科研成果,更无法破解真实世界里的难题。希望每一位今天参与AI Challenger还有在中国做人工智能的研究员和学生,把握大量的数据,创造出最好的技术,破解产业界的真实问题。搜狗CEO王小川表示,AI正在经历高速发展,挖掘了许多线上线下的场景。然而企业本身存在思维惯性,希望这样一种活动,激发更多灵感,也为企业打破固有思维,做出更好、更深的研究成果,带来新的惊喜。

在今年的AI Challenger大赛里,主办方进一步扩大数据集规模,新增10余个高质量数据集,发起兼具科研、产业应用、社会意义的竞赛。5个主赛道的竞赛分别是观点型问题阅读理解竞赛、细粒度用户评论情感分析竞赛、英中文本机器翻译赛道竞赛、短视频实时分类赛道和无人驾驶视觉感知赛道。

中国作为世界第二大经济体,在大数据数量方面也具备优势,但在AI技术创新能力方面却仍远远落后美国和其他发达经济体。目前中国AI产业仍存在很多问题,比如中国欠缺一些深入行业的AI公司,比如说类似IBM Watson这样的、能够针对企业需求开发数据这样的公司,这些应用在医疗、零售、教育等领域都会产生价值。从业界发展来看,中国科技公司相比国际AI巨头公司,目前也有巨大差距。因此,AI Challenger组委会希望本届挑战赛不仅仅是一场竞赛,更希望挑战者能从现实问题出发,创造出解决现实问题的成果。

关键词:AI 现实难题 实验室 Challenger 数据集

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