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一个美国老师眼中的中国人工智能发展现状

Naturali 按:美国人Christopher Dossman 是一位机器学习工程师,在中国居住已经超过5年。2017年,他在清华大学任职,在职期间给硕士和博士生普及机器学习学科的基础知识,开展了多场AI研讨会,累计帮助过10000名以上的工程师。

他认为在中国教学是一段非常美好的经历,中国人工智能工程师有很强的实力,中国的环境也非常适合人工智能的未来发展和落地。

以下是他在中国执教期间,对中国AI工程师和中国人工智能发展的看法。

Christopher Dossman与学生互动

文:Christopher Dossman

译:张弛、笪洁琼、Aileen

来源:大数据文摘

原文:https://link.medium.com/JSs97NJuhR

在过去的一年,我在中国举办了20多场AI研讨会,向工程师们传授AI架构的基础知识,并让他们能够开始使用AI架构。

在中国教书是一段美好的经历,帮助这1000名工程师培养AI技能让我难忘。虽然我可能算是一名老师,同时我自己也学到了很多中国AI领域的知识。以下是我在中国教书时学到的最重要的五件事。

/ 中国工程师有极高的天赋并且有相应的技能 /

我知道有一种观点,认为中国是抄袭者的天下,许多中国企业和工程师除了抄袭他人外,没有什么技能了。但是这与事实相去甚远。我在中国呆了五年,我每天都能遇到一些天资卓越的工程师。

Christopher Dossman 在教学中

过去几年里,好多中国大学生毕业后在欧洲或美国定居,现在他们都决定回国发展,或者留在清华这样的中国顶尖科技大学继续深造。

当我初次授课的时候,原计划是慢慢的讲。但是上完课后,我不得不重新修改所有的计划,因为中国的工程师学习能力太强了,我讲的内容完全无法满足他们!最后,我只好来讲最新的AI论文了。

/ 中国有巨大的训练数据集 /

如果AI被比作新电力的话,那么数据就是为这个发电厂提供燃料的煤。数据是非常重要的,我将它视作提升深度学习性能最简单的方法,AI的巨大作用还没有让所有人信服。欧洲最近通过了GDPR条例(《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation),美国也想加入其中,制定类似的数据规范。

制定的规范虽然是用来帮助用户的,但是大大降低了公司和个体户建构AI系统的能力,因为这个系统需要数据自由访问。

在中国,对数据的限制很少,因此会发生数据超限的情况。这是一个会越来越严重的问题——越来越多的中国公司将利用由14亿中国人产生的大量的数据。

/ 中国工程师对实际应用更有兴趣 /

我教过的中国工程师,对技能的学习以及希望直接上手实战有着同样的热情。好像每个人都对他们想要或者不想要的产品有着独特的见解。

一些聪明而大胆的学生想用在我课堂上学到的基本算法和获得的数据集来开公司,但是他们更注重实现这些功能,也就意味着他们会引领潮流影响发展并且获得早期的成功。

我的大部分学生都热忱于将AI架构实现到他们的产品中,只有非常少的学生看起来对新颖的深度学习系统方法感兴趣。我想可能是因为大量的资金流入到AI公司,但是许多公司忙于盈利尚未对研究进行深挖。

/ 中国政府非常重视AI发展 /

2017年,人工智能被写入政府工作报告

几个月的培训下来,我注意到课堂上的学生数量显著上升,他们都来自各大AI公司。实际上,是政府拨款资助他们来参加AI实战培训的。中国政府对AI的投资让我刮目相看。有记录表明,中国政府花费了数十亿美金来推动全国的AI实力,并且把它作为国家2025计划的重点研发方向。

过去的一年,AI产业在这巨大的资金支持下增长了67%,并且产出了比美国更多的专利和论文。

尽管中国的人才仅占美国人才资源的五分之一,但是如果中国在2030年成为世界AI的领航者,我一点都不会吃惊。

/ 学习之路任重而道远 / 

相当一部分学生会参加Christopher Dossman的课程

大量深度学习和AI方面的信息只有英文的,虽然这对于我班上的学生来说不是问题,但是他们讲述到,很多朋友都是因为英语差而不能入门AI和上手实践。随着越来越多的信息跨越了语言的障碍,我们将会看到更多有趣的AI应用。

Naturali 说:Naturali 奇点机智专注于AI技术的落地应用,为企业提供智能对话解决方案,致力于让用户享受从需求直达到服务的优质体验。正如Christopher Dossman所说,中国拥有的巨大数据源,是人工智能发展的土壤,政策的扶持和优秀的工程师也会让中国的人工智能发展越来越迅速。作为中国的人工智能企业,我们也会不忘初心,努力让每个人都能享受技术带来的美好。

Naturali 奇点机智
Naturali 奇点机智

致力于让企业轻松创建语音交互体验,让对话与服务有效连接。语音对话平台“对话流”由奇点机智自主研发,利用其领先的语音识别、NLP、深度学习技术,为企业提供智能语音对话解决方案。

产业工程师机器学习深度学习数据集
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奇点机智机构

奇点机智成立于2014年11月,致力于通过机器智能改善用户体验,让人机交互更加简单自然。“小不点”是由奇点机智为安卓系统打造的智能应用助理,用户可通过对话的方式操控手机应用中的各项功能,目前可对200多款应用程序进行操作。“就一句话的事”,即可满足社交、娱乐、购物、支付、出行等需求。另外,用户可以根据个性化需求录制新技能,并可发布分享给其他用户,让“小不点”越用越智能。此外,奇点机智同时为应用开发者、运营者、产品者提供NI开发者平台,无需编码或调用第三方应用API,即可根据用户需求添加语音指令,极大提升产品体验。奇点机智曾获真格基金100万美元天使轮投资,以及襄禾资本/NEA 500万美元A轮投资;于2017年11月被评为“中关村高新技术企业”。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

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