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我们在开发这一系列人工智能应用的时候,我们会考虑不同的框架,包括非常著名的在大学里面进行产学研结合研发出来的框架,能够基于这些框架进行自身的应用程序的研发,使用卷积网络架构来做到这一点。这一系列的AI可以应用到哪些领域呢?我们是否已经蓄势待发把它用在一些具体的场景里面。我刚才讲到了语音识别,包括在社交媒体零售里面的聊天机器人。我跟大家分享一个故事,就是有一些人会打客服中心,可以看到客服中心的人越来越礼貌、越来越耐心,如果你通过电话拨入,它们会非常耐心,为什么这些客服会这么耐心礼貌?因为它们是客服机器人,而不是真正由人类来做。包括AI也可以应用在自动驾驶之上,这是我们的机构所研究的动向,我们进行了语义识别,使用大规模的网上课程,包吸引了450万名线上的学习者。我们希望能够把这些语义和文本,也就是老师的讲课能够进行自然语言的识别进行字母的翻译,能够吸引不同国家的学习者。所以有图像、有文本,我们可以使用这些自然语言识别来翻译帮助线上的学习者学习,让他们能够自动地了解这些文本的含义,这对于AI的应用来说是非常重要的进步。我们已经很好地把AI和深度学习结合在一起。另外就是医疗影像社别,一般人看不懂医学影像,但是机损级可以帮助我们了解和阐释这些医学影像会带来什么结果或病症。这就是基于卷积网络、层级网络能够帮助我们做到的事情。这些使用AI来做,帮助我们节省能源,可以训练机器,而不是训练人。所以我们如果没有很好地进行训练,就不能大规模展开,所以我们需要找到更好的方法进行人工智能深度学习的网络更好地对结果产出有一个精准的预测。能够基于我们有限的资源去做。我们觉得二元网络可以帮助我们做到这点,我们发明了多媒体自动化分析,可以使用在很多领域,包括医疗健康领域,对医学影像进行分析,对于CT/PTE扫描以及超声波仪器进行报告和分析,这样就能帮助主治医生进行判断。这是脑肿瘤的识别,能够识别里面的病灶。我们通过机器学习和人工智能的识别更好地进行判定,而不需要过于人工的干预,能够让个机器罗列人的病症和原因,作为辅佐人类的手段。另外是在心脏疾病的应用,中国在这方面的研究已经非常领先了,把二元神经网络用在实际的应用场景。尤其是在能源领域的应用使得温室气体排放,使得全球气候变暖,所以我们在机器运转的时候要注重生态友好。德国有一句话是绿色IT,我们要评估这些机器不是说它们的功劳有多大,而是能耗是不是非常友好的机器或仪器。6岁以下免费乘车如果我们把这一个特征化的描述视为功能化的特征描述,在每一个功能里面,在每一个领域都使用传统的技术或者人工智能AI,问题就是怎么样把这五个功能能够化整为零地去应用,我觉得在未来,我们应该会面临到一些协作,希望能够在人和机器之间实现人机的协作,而这人机协作也是之前科学家所预示的,包括所谓自主性、自动化之间的应用,包括应用在车的一些行动器里面,还有其他的应用,能够达到第五级,第五级是完全的自主化,没有任何认为的干预。现在我觉得对于自主驾驶来说,很多时候我们还处于第三级别,没有达到完全的自主化。

联合国新闻

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