2019如何玩轉(zhuǎn)人工智能，全球AI大牛給你答案

人工智能正在改變商業(yè)。從自然語言處理和智能語音，到物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算，人工智能正在為人類提供重要的戰(zhàn)略和實踐機會。

盡管科技已經(jīng)逐漸民主化，任何規(guī)模的公司都可以從中受益，但一些公司和創(chuàng)新者正在引領(lǐng)潮流他們將于今年7月10日和11日在舊金山舉行的變革大會上亮相。和我們一起進入這個論壇，看看他們是怎么做的。這些大牛們將提供鼓舞人心的觀點和實際的可操作化建議，這一些對你的業(yè)務(wù)至關(guān)重要。

讓我們來看看部分具有影響力的意見領(lǐng)袖吧：

Andrew Moore，谷歌云人工智能的負責人

在競爭日益激烈的云市場中，谷歌將自己定位為從初創(chuàng)企業(yè)到成熟企業(yè)的首選合作對象。谷歌擁有數(shù)十種新的人工智能產(chǎn)品和服務(wù)，即使是非數(shù)據(jù)科學家也可以輕松訪問。讓我們來看看谷歌云平臺，它為人工智能創(chuàng)建者提供了一個新的、共享的端到端環(huán)境，供團隊測試、培訓和部署從人工智能策略的雛形一直到發(fā)布的模型。谷歌Cloud試圖通過向依賴于云提供商技術(shù)的小型企業(yè)或初創(chuàng)企業(yè)提供機會，讓它們在GCP上運行自己的模型，從而將自己與競爭對手區(qū)分開來。

此外，AutoML和AI Platform也是新的秘密武器。AutoML是一個預制件零售和呼叫中心人工智能服務(wù)的集合，AI Platform是一個協(xié)作模型制作工具。任何一個幾乎沒有任何編程經(jīng)驗的開發(fā)人員都可以輕松使用AutoML，而AI Platform是為數(shù)據(jù)科學家提供的，這也是谷歌嘗試跨經(jīng)驗范圍交付AI工具的一部分，谷歌試圖將有用的AI帶到所有行業(yè)垂直領(lǐng)域。

Swami Sivasupamanian，亞馬遜人工智能副總裁

如果你想在降低成本的同時大規(guī)模培訓機器學習模型，亞馬遜的AWS還為開發(fā)者和企業(yè)高管提供了各種各樣的人工智能產(chǎn)品。亞馬遜希望你能利用它的SageMaker AI服務(wù)，該服務(wù)使用創(chuàng)新技術(shù)，在提供類似性能的同時鎖定所需的計算能力。通過SageMaker的流媒體算法輸入的數(shù)據(jù)越多，系統(tǒng)的訓練就越多。但隨著時間的推移，這樣做的計算成本保持不變，而不是呈指數(shù)級增長。

這意味著他們已經(jīng)創(chuàng)建了一個系統(tǒng)，這個系統(tǒng)可以處理全球范圍內(nèi)運行的難以置信的大數(shù)據(jù)集，其精確度與更傳統(tǒng)的人工智能系統(tǒng)訓練方法相當。這不僅對亞馬遜自己的人工智能項目很重要，對客戶的需求也很重要。

企業(yè)需要投資于NLP技術(shù)，以跟上搜索和參與領(lǐng)域正在發(fā)生的革命，而亞馬遜人工智能（Amazon AI）正與谷歌等領(lǐng)軍企業(yè)一道，快速進入NLP領(lǐng)域?？茖W家在亞馬遜的Alexa部門最近使用跨語言遷移學習，這種技術(shù)需要訓練一個人工智能系統(tǒng)在另一個語言培訓之前，德國適應英語語言模型，在一篇新論文中他們擴大他們的工作的范圍，準備將英語語言模型實用到日本語上。

***梅森（Hilary Mason），通用汽車公司，Cloudera的機器學習和Fast Forward Labs的創(chuàng)始人

***梅森（Hilary Mason）是數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域最引人注目的女性之一，也是Cloudera的總經(jīng)理。她在今年早些時候表示，人工智能領(lǐng)域最大的趨勢是人工智能系統(tǒng)的倫理含義。企業(yè)需要更廣泛地認識到建立某種道德框架的必要性，技術(shù)和商業(yè)領(lǐng)袖都需要接受無偏見地創(chuàng)造產(chǎn)品的責任。

此外，正如用戶期望業(yè)務(wù)經(jīng)理使用電子表格進行簡單建模的能力最低一樣，用戶也需要期望他們在識別自己產(chǎn)品中的人工智能機會方面的能力最低。

梅森還認為，越來越多的企業(yè)將需要形成結(jié)構(gòu)來管理多個人工智能系統(tǒng)。一個系統(tǒng)可以使用手工部署的自定義腳本進行管理，cron作業(yè)可以管理幾十個系統(tǒng)。但是，當用戶在一個具有安全、治理和風險需求的企業(yè)中管理數(shù)以百計的系統(tǒng)時，他需要一個專業(yè)的、強大的工具，以及從擁有大量的能力甚至厲害到擁有系統(tǒng)的方法來追求機器學習和人工智能機會的轉(zhuǎn)變。

Greg Brockman和Ilya Sutskever，OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人

游戲一直是人工智能研究的基準，OpenAI一直在創(chuàng)造一種能夠比人類更好地玩許多最復雜游戲的人工智能方面處于領(lǐng)先地位。該技術(shù)建立在深度強化學習的基礎(chǔ)上，可以說是在向通用人工智能邁進的早期階段，而且這種技術(shù)也可以應用于游戲之外。

事實上，他們將討論NLP和文本生成背后的最新人工智能，這是許多企業(yè)正在用他們的客戶參與消息應用程序進行的工作。這一切都源于OpenAI在游戲領(lǐng)域的工作所獲得的成功，它家的機器人被扔進了迄今為止最大的斗獸場里。4月18日至4月21日，該公司進行了一項大規(guī)模實驗，以測試它對dota2最佳玩家的表現(xiàn)。

OpenAI 5的勝率為99.4%，沒有人能夠發(fā)現(xiàn)人類編程的游戲機器人所遭受的那種易于執(zhí)行的攻擊。

能夠駕馭復雜策略游戲的機器人是一個里程碑，因為它已經(jīng)開始捕捉現(xiàn)實世界的各個方面。這是向能夠處理復雜性和不確定性的人工智能邁出的一步，為開發(fā)在最具經(jīng)濟價值的工作上超越人類的自主系統(tǒng)提供了一條更清晰的道路。

Kevin Scott，微軟首席技術(shù)官

現(xiàn)代機器學習產(chǎn)業(yè)不僅建立在計算能力的進步上，也建立在開源項目上。正是這種體系結(jié)構(gòu)使機器智能得以突飛猛進，科技巨頭微軟正在率先發(fā)布旗下新的Azure機器學習和Azure認知服務(wù)聲明。

微軟的業(yè)務(wù)領(lǐng)域充斥著大量與企業(yè)相關(guān)的工作，包括機器人和制造公司的人工智能，它還為機器模型訓練和推理提供了通用的FPGA芯片。此外，開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換（ONNX）也充分發(fā)揮了微軟的優(yōu)勢，ONNX允許微軟客戶使用其他非微軟技術(shù)，這也預示著一個開放的新時代正在來臨。ONNX現(xiàn)在支持Nvidia的Tensorrt和Intel的Ngraph，用于Nvidia和Intel硬件上的高速推理。這是在微軟加入MLFlow項目，并在NX運行時上開放源代碼的高性能推理引擎之后發(fā)生的又一件令人興奮的事情。

ONNX為不同框架、運行流程、編譯器和其他工具的集合帶來的互操作性，使機器學習生態(tài)系統(tǒng)更大。FPGA芯片多年來一直被用于為Azure運行100%的數(shù)據(jù)加密和壓縮加速任務(wù)?，F(xiàn)在，用戶們可以隨意使用TensorFlow、PyTorch、Keras或任何他們喜歡的框架來構(gòu)建定制模型，然后通過硬件加速任何GPU或FPGA。

根據(jù)Github去年秋天發(fā)布的2018年10月海外公告來看，微軟現(xiàn)在也被稱為開源項目貢獻者最大的雇主之一，Github是微軟去年收購的一家企業(yè)。