人工智能下一前沿:自动驾驶、NLP和Chatbot的未来

北京时间 12 月 17 日上午 10:30,美国西海岸时间 12 月 16 日晚上 6:30,在硅谷腹地 Santa Clara,人工智能盛会 AI Frontiers 发布会暨人工智能下一前沿讨论会如期进行。本次活动的主题是自动驾驶,自然语言处理与聊天机器人。主办方邀请到了相关领域的重量级嘉宾———来自谷歌云机器学习的 Apoorv Saxena,百度无人驾驶的总监 Tony Han 和 Question.ai 的创立者 Junling Hu。嘉宾妙语连珠,分享了自己对人工智能的经验,思考与展望。


活动以访谈形式进行,首先一起探讨了无人驾驶。Tony 表示我们经常会忽视无人驾驶中地图信息的作用。人群通过地图相同路段产生的数据拥有巨大的价值。对该部分数据的应用目前尚不充分。Junling 举例说无人驾驶车往往比人类更加安全,比如汽车的传感器没有盲区并且比人类感官更加敏感,并且机器可以从别人的事故中学习而人类很难,在未来行车安全一定应该是可以解决的。Apoorv 相信我们会在未来 3~4 年达到三级或者四级无人驾驶并且投入使用。


关于聊天机器人与自然语言处理,Apoorv 认为聊天机器人一定会出现更加全能,不局限于某一方面的产品,取代那些在部分垂直领域有不错效果的聊天机器人。Junling 认为这方面的研究在短期内会有很大突破,深度学习的使用可以减少语言信息处理与传递过程的损失。


关于人工智能的未来,Tony 认为深度强化学习是个很有前景的方向,有很多应用场景,也可能会有很多的文章出现。Apoorv 认为我们应该从两个目标着手提高现有技术:1. 解决问题方法更简单,工具更强大;2. 机器学习的成本更低。Junling 相信聊天机器人与深度强化学习的搭配会有很多有前景的应用。


Tony Han 提问环节:

Q: 请问韩老师百度无人车在 2017 年有什么计划?


Tony Han: 百度无人车的整体计划是三年商用,五年量产,所以 2017 年是非常关键的一年,在 2018 年之前希望可以解决很多技术问题。


Q: 目前汽车的传感器有很多种,比如雷达,摄像机等等。您认为哪一种能够成为无人车领域的主导?


Tony Han: 之前特斯拉在使用摄像机作为主要的传感器,但在我看来有一些激进,但目前特斯拉也转向了雷达的研发,所以我比较看好雷达。无人车的理想状态就是能成为一种必不可少但又无足轻重的状态,你不必去考虑他。


Apoorv Saxena 提问环节:

Q: 目前有两类公司在无人车上发力,一类是互联网公司,以谷歌百度为代表;另一类就是传统汽车行业,您更看好哪一类公司?


Apoorv: 这里我可以引用黑莓和诺基亚的例子,他们是传统的手机制造商能做出很好的手机,但在智能手机出现后都出现了巨大的麻烦。我不敢保证但我认为无人车行业也会有同样的道理,价值会陆续从硬件流向软件。




观众们专业地提问和嘉宾们的回答为这次发布会画上了完满的句号,也让我们对即将举行的 AI Frontiers 人工智能大会多了一分期待。AI Frontiers 是一个以深度学习应用为主题的人工智能大会。会议围绕 6 大主题,横跨自动驾驶,语音助手,自然语言处理,物联网,深度学习构架和计算机视觉等领域,并且邀请了数十位最前沿的科技公司的科学家,一起来探讨行业的走向。会议将于美国时间 2017 年 1 月 11 日~1 月 12 日于美国加州 Santa Clara 隆重召开。咨询或者报名可联系机器之心,添加机器之心小助手(二维码见下面)并注明 AI Frontiers,获取特别 Promo Code!

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Apoorv Saxena

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Junling Hu

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Tony Han

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入门NLPAI Frontiers自动驾驶产业
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