AI向前走,还缺什么

蒋思莹 · ·2021-04-30 17:07

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2016年,谷歌AlphaGo的出现,让人工智能走进大众的视野。在接下来几年的发展中,人工智能技术逐渐被视为是数字经济转型升级的重要推动力,因而受到了行业的关注。

与此同时,随着5G时代的来临和物联网应用技术的快速发展,跨界多领域的AI创新合作又成为了新常态。由此,也促生了大量的新应用场景的出现。目前,人工智能技术已在金融、医疗、安防、教育、交通、制造、零售等多个领域实现技术落地,且应用场景也愈来愈丰富。

在趋势的引领下,人工智能也迸发出了巨大的活力。普华永道数据预测,受到下游需求倒逼和上游技术成型推动的双重动因,2020年全球人工智能市场规模将达到2万亿美元,预计未来几年市场将继续保持高速增长,到2030年全球市场规模将达到15.7万亿美元的规模。

从这种数据来看,AI将继续向前发展,而在这条道路上,他还需要哪些助力?

人工智能之变

众所周知,人工智能的崛起并不是一蹴而就的。在其长达70余年的发展历史当中,AI也经历了潮起潮落。在这个过程中,人工智能也改变了很多。

英特尔公司物联网事业部中国区首席技术官及高级首席工程师张宇博士认为,算力的提升和数据的激增为本轮人工智能的发展奠定了基础。他指出,当下的人工智能是数据驱动的,通过数据来生成训练模型,再用这个模型进行推理,是本轮人工智能发展的逻辑,这与传统的变成思维有所不同。

“推动这一轮人工智能高潮的技术要素是计算、通讯和存储,而这三个核心要素和英特尔都密切相关”,张宇表示:“在计算方面,英特尔现在推的是XPU战略,可提供的包括通用处理器,集成显卡、独立显卡GPU、FPGA、人工智能加速芯片VPU等等,我们有不同的产品架构来满足用户对不同算力的要求。在通讯方面,英特尔深度参与了整个国际上通讯标准的制定。英特尔的3D XPoint、傲腾则为存储方面的提升提供了支持。”

在通信、计算、存储三个方面的提升,可以满足市场所需的端到端的人工智能解决方案。以此为起点,人工智能开始赋能千行万业。

人工智能在成长,可在某些方面,人工智能技术仍有待完善。就目前发展的情况来看,人工智能并不是放之四海而皆准的方法,其适用的场景还是有一定的限制,这也就是说人工智能在方法普适性、泛化能力方面还需要进一步增强。

张宇指出,目前的人工智能是个“黑盒子”。虽然我们通过数据生成了训练模型,但我们并不知道为什么这个模型有效,它背后的理论基础是什么。也就是说我们现在没有一个完备的人工智能模型理论支撑我们现在人工智能的发展。

有了这种理论以后,或许就能推动人工智能的普适性,从而,扩大人工智能的影响力,被更多的行业所应用。

而人工智能在理论方面的进步就需要大量的人才。

但就实际情况来看,人工智能基础研究人才的缺口非常大。英特尔公司物联网事业部副总裁、中国区总经理陈伟博士曾在主题为“为企业寻良将,为人才筑舞台”的网络研讨会研讨会中表示:“目前中国AI人才存在巨大缺口,其中从事基础研究工作的人才数量更为有限。”

人工智能需要什么样的人才

陈伟认为,任何一个商机或者是技术在爆发的过程的过程中都会出现瓶颈,在这个时候出现的瓶颈往往是人才瓶颈。

从人工智能人才结构上看,目前懂AI技术的人员规模已经得到了一定的成长。这部分人才中有一部分来源于高校对相关人才的培养——很多高校都开设了AI课程,培养了大量的具有基础知识的AI开发人员。,这部分人才构成了人工智能发展的中坚力量,但这对于未来人工智能的发展是远远不够的。未来人工智能需要的是能够将技术与行业需求结合起来的复合型人才。

跨界融合的趋势推动了对这类人才需求,而这种趋势也使得传统的教育和培训机制很难跟上这样的现实。现实情况是,在跨领域AI技术应用的过程中,既对场景和业务有深入了解,又精通AI技术的交叉复合型人才少之又少。

国内某互联网公司技术生态部总经理也指出了类似的痛点。他表示:“我们发现跨领域应用人工智能技术的时候,困难和挑战比较大。换句话说,既懂场景和业务,又懂人工智能技术的交叉复合型人才非常稀缺。因为在人工智能应用方面,我们会发现它比传统软件多了一个维度,就是算法。以前可能是功能工程加上业务,现在是工程、算法加上业务三维的部分,它在多了一个维度之后,复合型人才培养的挑战和应用的挑战就会更大一些。”

除此之外,人工智能技术所需的人才要面对的应用场景也变得越来越广泛。众所周知,人工智能技术已经深入到了云、边、端等方面,而这三者之间的技术还在不断融合。张宇指出,以前很多只是在云计算平台上采用的技术,现在慢慢开始在边缘来进行使用。按照这种趋势发展下去,边云在技术方面的融合趋势会越来越明显,差异化会越来越小。

因此,这就需要相关人才能够根据用户的需求,根据用户的使用场景合理安排端到端的使用的架构,分配负载。

总结来说,在微软(中国)首席技术官韦青看来,在AI继续向前发展的过程中,有三类人才是极度缺乏的。一类是能将场景和AI技术相结合起来的复合型人才,一类是在运营方面的人才,另外一类则是专注于基础研究的人才。

为了培养人才,英特尔做了什么

长期以来,英特尔一直致力于与生态伙伴合作,为开发者提供良好的学习平台及项目实践机会,以赋能开发者提升技术水平。

为此,英特尔在三年前推出OpenVINO™工具套件,并于去年5月创办OpenVINO中文社区,且基于此成立了OpenVINO™工具套件领航者联盟。英特尔方面的专家表示,在这个社区当中,英特尔将其技术材料、技术资源引入了进来,旨在为开发者们搭建起一个沟通的平台。

经过了一年的发展,OpenVINO中文社区中的活跃用户越来越多。在OpenVINO中文社区发展的过程中,英特尔更为关注的是社区中所输出的内容是不是能够被开发者所使用到。英特尔希望,能够通过社区的力量,赋能更多的领域,从而促进人工智能在千行万业落地。

英特尔的这些举措不仅旨在为开发者建立了一个交流学习的平台,还希望能够为AI的下沉和普及打开了一扇大门。公司希望能够依托英特尔广泛的生态影响力、产品技术领导力,开发者可以快速汲取资源,实现技术落地,并获得职业助力。希望业界可以秉承共建生态、开源开放、实践创新、科技向善的精神为中国AI产业的发展不断作出努力。

但同时,英特尔也指出人工智能行业的向前发展,需要全行业共同努力。在人才方面,英特尔会将相关培训的资源提供给学校的老师参考,在进行产学研共建之时,老师们也可以根据他们所研究的方向在当中选择相关性更高的技术作为他们的课程研发的基础。

在产品和生态方面,从公司层面来说,英特尔需要提供更好的工具、更好的产品去帮助开发者把他们所设计的AI模型或是新的算法快速地落地。但人工智能技术的落地还需要生态合作伙伴的支持,甚至是政策环境的支持,所以人工智能的发展并不能靠一家企业完全解决所有问题,这需要全行业共同努力。

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蒋思莹 · ·2021-04-30 17:07

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