威尼斯app官网下载-华为徐文伟:AI是考场上的学霸,应用场景中的学渣

本文摘要:IoT物联网、汽车网等多种应用,5G使用人工智能。

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IoT物联网、汽车网等多种应用,5G使用人工智能。目前,电信网络的确保成本是设备成本的3~4倍,网络更简单,70%的网络故障是人为的。使用AI后,可预测50%以上的潜在故障。因此,AI可以降低5G网络的运输成本,提高网络质量。

AI有很多优点,同时AI目前没有几个问题。徐文伟指出,这些问题主要是计算力过高,不能使用,看起来很美,一起使用过高。问题2:我们没有好的数据,就没有好的AI。数据必须处理,保证数据质量,没有人工就没有智能。

问题3:训练太快了。问题4:应用于场景。AI一定有模型,调整模型,在某个场景下测试和考试,属于考场的霸权,应用于场景的渣滓。

徐文伟认为AI还没有缺陷,第一,范围广。第二,更像研究,而不是工程。第三,完成的通信。

换成其他应用于场景,数据是否不现实。第四,好的模型随着时间的变化可能会好转,有一部分不确定性。最后,徐文伟提到AI领域面临的不利现状,第一,人才不足。

第二,人工智能涉及数据安全和隐私维护。关于如何维护个人数据和隐私等问题,我们有更多的研究。

华为技术有限公司董事、战略Marketing社长徐文伟讲国史:你好!感谢参加今天的交流,感谢EmTechChin的邀请,作为企业和行业,与大家分享。据说AI很热,几乎没有统计资料,去年至少有300多次与AI有关的会议,所以现在大会不承认AI是有勇气的。为什么这么冷?人们同意他们已经看到许多人工智能的良好应用于场景,但人工智能并不新鲜。

人工智能在60多年前已经明确提出了人工智能的概念。同时,由于人工智能如此之多,人们对人工智能有过低的希望,他们遭受了两次相对较大的冬天。什么是冬天?也就是说,我们对AI的希望达到了当时ICT的工程能力,从1971年开始,intel发明者开始了处理器。

在当前AI如此寒冷的情况下,我们这个行业不会再发生冬天吗?我们期待会议,但我们才刚刚开始。据说有很多专门从事投资决策的人,包括企业的高官。

所以,我今天和大家分享的话,作为投资者和企业高官如何实现行业节奏,如何参考行业未来的投资决策。本次分享个人对这个行业的看法。人类出生以来,有26种GPT标准化技术,其特点是什么?特征1、最初非常不完善,具有相当大的改良空间特征2、多用途,可用于各行业特征3、堵塞效果,因此我们最初的GPT可以回到1000多年前的发明者的车轮,最近发明者的PC、互联网、21世纪发明者的商业虚拟化和纳米因此,现在AI指出是第26种GPT技术,AI应该有很大的发展空间。

如果18世纪我们的发明者蒸汽机是蒸汽机1.0时代的话,1.0时代会打破我们人类体力的界限,但是我们的AI现在推荐不正确的比喻,我们现在是蒸汽机的2.0时代,其特征是什么呢协助我们的人们,打破了我们智力的界限。因此,人工智能有很大的发展空间。那么,让我们来看看我们现在的AI、人工智能。实质上,从市场营销的角度来看,纸箱是理解计算的,其技术是什么呢?深刻的自学,其算法是卷积神经网络的计算等。

目前,我们谈论的人工智能是许多人工智能分类中的一个。我们在一些领域已经取得了良好的效果。我们谈论人工智能的范围非常广泛。我们不是今天谈论的人工智能。

有许多人工智能的方法。我坚信人工智能的未来不会有很大的发展空间。我们想象的人工智能至少是自学能力、推理小说能力、决策能力,但现在我们的人工智能本质上坦率地说,是分析大数据后的相关性分析。

例如,太阳出来叫鸡,这是相关的。那么,你能推测出鸡叫太阳吗?同意是不同的。

我相信现在的人工智能承认会变得这么傻,鸡叫了太阳。但是,从相关性来看,确实这两件事有关,也就是说我们的人工智能现在是非常初级的阶段。但是,尽管是初级阶段,现在广泛的人工智能已经相当应用于空间。

例如,办公室有一份报告。我个人尊重这个结论。在未来的20年里,虽然机器不太可能显示与人类非常或高级人类可用的智能,但机器预计会在更多的任务中超越并打破人类的显示。接受这个结论,以后可以讨论很多。

第一,AI将改变所有行业的组织和人员结构。我们现在的行业是金字塔结构,上面是领导、管理者,下面是基层员工。

但是,现在2018年的统计资料,至少有300万人和AI合作,或者上司是机器人。想象一下。

DDT微信司机的上司是算法,包括很多领域,他的上司已经是机器人了,300万的数据不能告诉我,至少你的上司有可能被称为Robot博士。因此,许多基层员工必须习惯你的同事是机器人,组织结构有所变化。第二,工作发生了变化。

很多人担心,随着人工智能的到来,许多工作不会被取代。无聊、重复,人们不想去培根的工作,可以代替AI,但是很多创造性的工作是不可能的。

因此,未来的工作必将与人工智能相结合,有些工作不会被取代,有些工作不会被取代,也不会产生新的工作。因此,显然没有必要担心,人工智能失业。同时构筑了新的工作,像PC的发明者强化了人类的能力一样,但是没有增加人们的工作,只是说工作有转换和变革。因此,从现在的AI来看,AI可以作为内部管理效率的提高,例如文件的加载、呼叫,现在很多呼叫已经使用了人工智能,终于切断了呼叫的电话,结果机器人和你对话,有时你也不生气,但是效率确实提高了。

同时,例如,我们现在使用的门禁系统,如面部识别、当前智能城市、五谷丰登城市等,可以广泛应用于这些领域。创业者最关心的是成本,通过AI可以大幅节约订单成本。

通过AI,可以告诉所有订单的价格,合理的价格,不合理的价格。因为信息不平面。所以,我以为得到了好的价格,但是使用AI技术订购成本会大幅度上升。

说到自动驾驶,自动驾驶有热点,自动驾驶不会迅速到来,数百家企业专门从事智能驾驶。但是从我们的角度来看,汽车L5是完全不可能的,或者不能分担成本。我们的观点是,一定要把车和道路合在一起,非常简单,有智慧的道路,智慧的车,对话,车和车之间有通信,车和道路之间有通信,车和人之间有通信,车和网之间有通信,有可能解决问题。

因此,自动驾驶纯粹依靠汽车是勇敢的,接近,超过L3已经很粗俗,L4需要希望,但L5完全不可能,下次可以进行交流。5G作为新技术设施为什么这么重要?因为5G的比特率可以超过10G,甚至可以超过20G。

5G的设计是为了移动宽带,如果是为了移动宽带,现在的4G已经达到了300兆、400兆的比特率。更重要的是,除了宽带,第二个是物联网,一平方公里可以连接100万个。未来智能世界的特征是万物感觉,到处都是传感器万物网络,所有的传感器都必须连接万物智能,5G和其他现有的连接技术是未来智能世界的基础设施。

另一方面,可以获得超宽带、4K电视、8K电视,特别是AR、VR来后,可以与5G联系。第三,用于工业行业。因为延迟可以降到1毫秒。因此,一个网络可以反对IoT的物联网,反对企业的通信,反对汽车网络,反对超宽带的无限终端,这是多种应用,因此5G是未来智能社会的基础设施,其5G必须使用人工智能的方法。

我可以分享数据。第一,目前的确保成本是设备成本的3~4倍。因此,必须通过人工智能降低成本。第二,现在的网络更简单,70%的网络故障是人为的,工程师不小心传播了网络。

第三,使用人工智能后,可以预测50%以上的潜在故障,因此人工智能可以作为电信网或5G网中的运输成本减少,确保网质量提高。例如,一些运营商明确提出,在某种程度上确保更好的网络,或者在某种程度上确保人员增加50%,这是人工智能在行业中的一些应用。当然,AI有很多好地方,同时AI现在没有几个问题。

问题1:计算力太高,不能使用,看起来很美,一起使用太高。问题2:我们没有好的数据就没有好的AI。因此,要处理数据,必须保证数据的质量,没有人工就没有智能。

为什么现在人工智能专家这么高兴,工程师去找附近,这是专家的工作,人工智能没有平民化。因此,所有的数据都必须显示,没有人工就没有智能,和我们想象的人工智能不同,确实是人工智能。问题3:训练太快了。训练需要几天甚至几个月,可能需要几分钟或几秒钟才能表演出来,但是训练的时间很长。

问题4:应用于场景。人工智能一定有模型,好不容易调整模型,在某种场合测试和考试,水平高的是学霸。但是,实际应用于场景的情况下,效果不太好,精度、精度大幅度上升,有可能上升10%-15%等,考场的霸权、职场,特别是应用于场景的学渣(也许有点过分),但至少没有想象的那么好。

现在的人工智能,华为在人工智能领域是如何布局的?末端,边缘,云。我们的麒麟980从1997年开始映射AI芯片,因为980更强,所以在智能手机中,我们的980是智能社会的vocal。在AI领域,去年11月发表了310和910,全系列云和边缘和终端AI芯片,我们刚发表的鲲鹏920是云的CPU,从麒麟980的手机芯片到边缘人工智能计算芯片到云的计算,我们是这样的布局。

因此,我们的价值主张是我们是平台,包括云。据说连接本质上也是平台,将来的智能社会没有连接到哪里的数据?所以,连接很多传感器,连接平台的AI生态。

因此,人工智能仍然没有一些缺陷。一是,范围相对较广。如果需要规则确认和结果,从a到b仍然是粗俗的。

第二,像研究一样,不是工程是什么意思?研究是一项技术性的工作,它要大幅度调整,调整到这个模型,科学技术适合这个场景,它不是科学基础上的工程建设,而是有一定的不确定性。第三,完成的通信是设计模型,这个模型调整结束后,真的可以这样做,然后找到应用于场景,数据是否完成AI是最重要的基础。

另外,现在终于找到了好的模型,但是随着时间的变化,我在十字路口做了照相机的自动信号转换,但是随着时间的变化,这个模型也大幅度调整。仅次于的问题之一是不透明,不告诉我里面有什么。

因为不透明,鸡叫了之后,有可能叫太阳。也就是说,因为不透明,所以有可能发生这种情况。另外,不是100%的正确性,而是仅次于正确性,因此有部分不确定性。

在AI领域,现在人才不足,现在没有大数据专家,一夜之间都是人工智能专家,尽管如此,人才还不足。第二,人工智能必须涉及数据的安全性和隐私维护。因此,人工智能在价值领域实质上需要更多的讨论。

不仅人工智能有好的一面,还需要一些维护个人数据和隐私。这些发明者应该是讨论的地方。

大家真的AI很好。我也是这样,但是AI容易受到阻碍,或者不容易被愚弄。我们看照片,左边是原图,和中间的照片一模一样,但实质上中间的照片已经有右边的照片噪音。

但是,我们的人一起看两张照片是一样的,但是通过机器,可以看出中间的一张不是一个人,而是书架,我们的人看到两张照片是一样的。也就是说,AI可以被愚弄。照片被骗也没关系。

如果说汽车被骗了怎么办?你还敢坐吗?谁说车不能被忽悠?当然,一个是故意愚弄,另一个是训练时,如果没有训练的场面,就不会出故障吗?有可能。因此,自动驾驶有相当大的不确定性。这就是个案。

2019年1月6日,
特斯拉的车撞上了路边的机器人,也就是说不一定上当,至少有一个场景可能没有训练。所以,尽管如此,自动驾驶还有非常幸福的未来,如果想起自动驾驶的话,自己躺在车里,按照120公里的慢慢跳跃,想象一下这个场面有可能有点困难,你的清扫机器人是自动驾驶吗如果拖拉机有自动驾驶软件的话,24小时可以耕地吗因此,自动驾驶可以普遍使用。不要说自动驾驶,也就是说,我躺在车里,以120公里的速度慢慢跳跃,但也可以在某种情况下构筑。因此,华为的愿景是与每个人合作。

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