致敬开发者 | 科大讯飞发布1024计划,从教引到基金推动AI发展

今日,科大讯飞首届全球 1024 开发者节正式开幕。在这里,我们是一个个最小的编码模块,以最具热情与创造力的方式构建起一个个强大的模型。正如深度学习,每个开发者以二进制(激活或非激活)堆叠出一层层强大的神经网络。在这里,机器之心同样以 2^i(i∈1,2,...,10)的方式构建每一个隐藏层的单元数,为 1024 开发者节定制一个全连接网络(详见文后彩蛋),与所有开发者一起学习与狂欢。

科大讯飞 1024 开发者节以李德毅院士演讲介绍经济发展的新引擎——人工智能开始,而后科大讯飞董事长刘庆峰对 AI 生态与发展分析更是为各位开发者提供了深远的洞见,随后执行总裁胡郁公布了本次开发者节的重磅消息《1024 计划》。

1024 开发者节不仅有许多 AI 体验区,同时会议上还有讯飞 AIUI 开放平台介绍、Intel 和华为等主题分享,而夜晚的 AI 音乐节则更是开发者的狂欢之夜。

李德毅院士的演讲主题为《人工智能——经济发展的新引擎,社会发展加速器》,他用两个典型案例介绍了人工智能的发展:围棋程序 AlphaGo 与自动驾驶。李院士称之为围棋脑与驾驶脑。

李德毅院士提到不久之前 DeepMind 公开的 AlphaGo Zero 版本,表示围棋脑的更新升级速度远远超越人类。而在自动驾驶中,驾驶脑版本的升级速度大于人类驾驶员驾驶技巧进化的速度,且体现群体之能的驾驶脑的环境适应能力大于单个驾驶员特定场景的适应能力。

此外,提到「人工智能威胁论」这个话题,李德毅院士认为人工智能不会站在我们人类对立面,「未来也就是一群人与他们制造的机器人,跟另一群人与他们制造的机器人形成某种程度的对立,而不会是人与机器人形成对立。」

整合产业,让行业共同发展是讯飞召开 1024 开发者大会的意义。科大讯飞董事长刘庆峰表示,人工智能不仅能依靠算法,算法、大数据、行业专家三个要素合在一起,人工智能才能改变世界。这意味着在大的逻辑中,单个人工智能企业不可能做到,必须要有一个产业生态。人工智能时代不是公司之间的竞争,是生态链与生态链之间的竞争。在这之中不分大小,我们是平等的,需要协同成长。

谈到业内普遍关注的人工智能影响就业的问题,刘庆峰认为,虽然人工智能会替代人类 50% 的工作,但也应该创造出更多有意义的工作。这不仅仅靠的是龙头企业,靠的是技术提供方、千千万万个创业者。很多有创意的开发者和创业者们协同未来的人类社会发展,使人工智能不是给社会带来矛盾、对社会的和谐带来挑战,而是更美好的未来。这需要更多的创业者在人工智能平台上创造更多的就业岗位和机会。这也是科大讯飞今天开发者节定义人工智能的目标。

《1024 计划》是科大讯飞 1024 开发者节的重要发布。科大讯飞执行总裁胡郁在大会上宣布了 1024 计划的三大主要部分。「讯飞开放平台自 2010 年启动以来,目前已经达到日均交互次数 40 亿次的水平,」胡郁表示。「但这一切还不够,我们还希望推出 AI 生态计划、AI 教引计划和 AI 公益计划。」

详细计划内容介绍如下:

AI 生态计划

1.AI 生态沙龙

从国内到海外,从亚太到中东,讯飞将每年 6 期地举办线下讯飞技术沙龙活动。讯飞开放平台的产品经理与技术专家将走进开发者所在的城市,与企业的产品经理、产品开发者、项目经理、技术负责人面对面地分享技术能力、解决方案和案例。深入了解开发者的技术诉求、不同行业不同场景的差异性,提供针对性的解决方案,让讯飞语音云连通全球 AI 产品。

2.AI 众创空间

在创业空间方面,讯飞已在全国建成并运营了长春、洛阳、合肥、重庆四个科大讯飞 AI 双创基地。正在筹建位于北京、深圳、天津、南昌的基地,同时正在对接有南京、苏州、福州、杭州、雄安、海口、广州等 14 个城市。助力各地新晋创业者从 0 到 1,获得来自讯飞的从办公场地到技术能力等的全方位支持。

3.AI 钻石团队

科大讯飞将开放钻石团队计划,开发者可以提交申请加入,加入钻石团队的项目我们将提供五大平台的钻石级别服务支持。同时将启动 10.24 亿生态扶持基金,首期 10.24 亿扶持基金将面向所有开放平台开发者用于技术能力产品的补贴、优惠,用于创业团队的融资支持。

AI 教引计划

今天,科大讯飞正式发布的「AI 大学」计划,将为大学生、人工智能爱好者和创业团队搭建线上人工智能教引平台,包括线上 AI 课程、互动论坛,案例分享等,支持的全方位的教引行动,扶持开发者逐步成为专业务实的 AI 人才。

同时,AI 大学也包括校企合作计划,科大讯飞将通过课程合作、线下沙龙,赛事活动,双创平台合作等形式,共同推进智能语音与人工智能技术课程走进校园,走近开发者。科大讯飞表示,该计划首批将通过 AI 大学培养和孵化 1024 个人工智能项目。

AI 公益计划

AI 公益计划包括方言保护计划,科大讯飞计划对中国方言进行一次全国范围内的收集和补全,动员全民参与,建立中国方言文库。提高民众对方言的关注度和兴趣,借助人工智能技术为民众提供更好的方言使用条件。最后,科大讯飞还启动了「三声有幸」AI 公益计划。

彩蛋

最后,机器之心构建了 10 个「二进制」隐藏层,我们希望使用不一样的全连接网络献给 1024 程序员日。我们尝试使用 2,4,8,...,1024 的方式或反序构建这十个隐藏层,但由于前面层级神经元太少,因此导致整个网络无法训练,所以最后我们采取以下结构:

INPUT_NODE = 784 
OUTPUT_NODE = 10 
LAYER1_NODE = 1024 
LAYER2_NODE = 512 
LAYER3_NODE = 256 
LAYER4_NODE = 128
LAYER5_NODE = 64 
LAYER6_NODE = 64
LAYER7_NODE = 128 
LAYER8_NODE = 256 
LAYER9_NODE = 512
LAYER10_NODE = 1024 

最后我们在 MNIST 数据集训练并测试该模型,这种 1024 回文结构的网络(读者可以想想更有意思的 1024 结构)最终实现了 96.91% 的测试准确度:


After 0 training step(s), validation accuracy using average model is 0.1408 
After 1000 training step(s), validation accuracy using average model is 0.9406 
After 2000 training step(s), validation accuracy using average model is 0.9556 
After 3000 training step(s), validation accuracy using average model is 0.9616 
After 4000 training step(s), validation accuracy using average model is 0.9682 
After 5000 training step(s), validation accuracy using average model is 0.9694 
After 6000 training step(s), validation accuracy using average model is 0.97 
After 7000 training step(s), validation accuracy using average model is 0.9712 
After 8000 training step(s), validation accuracy using average model is 0.9708 
After 9000 training step(s), validation accuracy using average model is 0.9716 
After 10000 training step(s), test accuracy using average model is 0.9697


完整网络架构与代码请查看机器之心 GitHub:https://github.com/jiqizhixin/ML-Tutorial-Experiment/blob/master/Experiments/1024.ipynb


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