科大讯飞高级副总裁杜兰:元宇宙会在工农业大规模应用

资本寒冬下,人工智能公司变现难、融资难的问题凸显。

近日,在第八届全球深商大会暨光明科学城大会上,科大讯飞高级副总裁杜兰接受时代财经等媒体采访时呼吁各界为人工智能开放应用场景,共营鼓励创新的环境。

?“疫情给我们的未来带来很多不确定性。一个人工智能公司要想真正地常青,需要去解决社会刚需问题,比如医疗、教育。”杜兰透露,陪伴机器人是科大讯飞未来主要投入方向之一。

元宇宙大规模应用非常有价值

面对疫情、战争等不确定因素,杜兰剖析了科大讯飞未来在前沿技术研发上的主要方向,一是用人工智能解决社会刚需,二是研究人机协同、人机耦合。

声音 | 国科大廖松强:区块链可解决数字经济中的“信任”问题:据中国新闻网消息,中科院大学数字经济与区块链研究中心执行主任廖松强表示,今年以来区块链包括数字经济是先锋,是实践的热土。通过数字经济与区块链中的加密算法、分布式储存,直截了当地解决了“信任”危机。[2018/12/24]

?“未来,每个家庭都会有陪伴型机器人。”她举例说,可以让机器人像宠物一样陪伴孩子快乐成长,外国还有机器人能帮助行动不便的老人独立行走。但这里仍有许多需要攻克的技术难点。

在杜兰看来,机器学习技术也能解决社会刚需,让机器人学习最优秀的人类专家,为普通人赋能,帮助孩子实现个性化学习,这也是值得不断开拓的领域。

声音 | 前思科大中华区副总裁:中美领跑全球区块链融资 金融仍是区块链最大应用场景:今日在上海举行的“2018中国区块链技术与数字经济高峰论坛”上,前思科大中华区副总裁表示,中美领跑全球区块链融资,但2018年ICO下滑显著,各地区ICO融资占比逐年下滑,币值缩水严重。中国区块链企业,融资多发生于2018年,并且以长三角为中心聚集。最近三年中国区块链企业融资案例超80%集中于B轮之前。金融仍是区块链最大应用场景,非金融中心城市区块链应用更多元化,北京占据中国区块链半壁江山。[2018/8/24]

?“未来一定是虚拟世界和现实世界相互融合,那么人机协作就是必然的。”她说道,脑机接口、人机协同技术在未来或将不可缺少,这也在公司的未来发展规划中。

华科大博士一篇有关区块链的论文被IEEE ICDCS 2018录用:近日,国际学术会议The 38th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems (ICDCS 2018)录用结果揭晓,华中科技大学实验室有4篇论文被录用。其中一篇是戴小海的论文“Towards A Novel Architecture for Enabling Interoperability Amongst Multiple Blockchains”主要研究区块链的跨链交互问题。据悉,ICDCS是分布式计算与系统领域享有盛誉和重要影响力的顶级国际学术会议,本届ICDCS在全球378篇投稿中录用78篇论文,录用率仅约20%。[2018/4/26]

人机交互系统是通往元宇宙的入口,杜兰还分析了元宇宙,她希望未来元宇宙能将虚拟世界和现实世界相结合,人在虚拟世界中可以指挥现实世界中的机器人完成任务。

?“未来元宇宙会从C端的社交娱乐起步,但是一定会在工业、农业领域得到大规模应用,这才是非常有价值的。”她认为。虚拟人是元宇宙的表现形式之一。

人工智能技术应用需要三大条件

在当前的资本寒冬中,诸多人工智能公司变现难、融资难,有的甚至股价暴跌。它们的人工智能技术大多没有实现大规模应用。

人工智能公司如何实现技术的大规模应用?她认为,想要大众感受到技术红利,首先要有真实可见的案例,从个案做起,跑通每条路径,把技术问题都解决掉。

?“要将技术发展到一定的程度,首先我们要了解技术的边界。”杜兰接受采访时表示,目前,实现成熟的产业化应用的技术包括语音识别、视觉识别,围绕这两项能力拓展落地方向。

杜兰分析称,第二点,企业要有大规模复制推广能力。

第三,要用实际数据证明技术的使用成效,比如人工智能帮助孩子个性化学习,就要有数据证明学习效率提高了,接受素质教育或者参加校外活动的时间变长了。

“技术进步需要时间,应用也是一样,要踏踏实实一步步去走,不断地浇水和施肥,等待它生根发芽,这个过程是必不可少的。”杜兰表示,从业者需要热爱,还要有坚守。

对于人工智能的深度学习能力,杜兰表示,要把黑盒变成白盒,意思是,大量数据输入后,输出结果的过程能够被解释,为企业带来更多发展的能力。她举例说,机器批改作文,不仅要做OCR文字识别,能识别手写体,更重要的是理解作文意思,未来司法卷宗、病历的识别都需要机器的理解能力。

再以性别识别为例,她表示,当前人工智能要识别图片上的人是男是女,需要人为输入大量图片,机器会自己总结得出结果,过程中,人并没有告诉机器男女分别有什么特征。

当黑盒变成白盒,杜兰认为,人需要输入的数据越来越少,而机器的判断会越来越准确。未来,智能机器理解能力的突破技术会应用到产业上。

来源:元宇宙之心

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