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TensorFlow产品总监:机器学习进步让AI应用成可能

2019/8/31 12:34:04来源:新浪科技作者:雪梅责编:微尘评论:

在2019世界人工智能大会期间,TensorFlow全球产品总监Kemal EI Moujahid在主题论坛环节发表演讲。Kemal表示,今天,人们思考、和计算机互动的方式发生了很大的改变。得益于人工智能,有些行业会发生根本性的改变,比如农业、医疗、教育。

人工智能可以用来解决有挑战性的现实问题,例如:帮助农民监测作物(如全球5亿人口依靠的木薯)中的病虫害;协助海洋生物学家识别濒危物种;帮助医生诊断疾病,如利用视网膜扫描技术诊断心血管疾病。

Kemal在提到人工智能与机器学习的关系时表示,前者研究的是如何让机器更智能,帮人解决问题。而后者是人工智能的一个部分,人工智能是通过规则让机器变聪明,而机器学习是让机器自己去学习而变得更加智能。

在演讲中,Kemal提出,机器学习领域的三大进步使得人工智能的这些应用在今天成为可能。

第一,数据变得更加普遍化和易获得。机器学习需要海量的数据,过去数据没有像现在这么充足,而现在甚至有很多免费的数据供给机器学习。各类学科中的各种数据集已成为机器学习系统的燃料,例如,Open Images Dataset就是一个由涵盖数千个类别的超过900万张图像组成的数据集。

第二,计算能力取得了飞速进步。人工智能的发展需要非常充沛的算力,算力的发展目前呈现出指数级的增长。例如,Tensor Processing Units(TPUs),能在短短几分钟内而非几小时内,就训练完成机器学习模型。一套TPUs的计算能力是1990年的计算机的10000倍。

第三,以更快的速度构建更复杂的模型和技术。例如,在自然语言理解领域,研究人员正在取得令人难以置信的进展。

“有了这三个最重要的要素,如何整合起来呢?答案就是TensorFlow。”

Kemal表示,自2015年开源以来,TensorFlow已成长为一个灵活的机器学习框架,目前已到2.0阶段,下载量4100万,提交次数5万+,代码改动请求(PR)9900+,贡献量1800+。

TensorFlow2.0的特点是更容易去使用、易于掌握;功能更强大,能让每个人快速去做大量数据集数据的运算;可扩展,通过在谷歌全系统基础上进行测试,可部署在从小型设备到大型服务器的各类设备上。

其中,随着TensorFlow社区在全球范围内扩展,可以帮助新接触机器学习的开发者学习利用TensorFlow去解决当地社区问题。

比如空气质量监测,全球每年有420万人因为空气污染而丧生,而印度的空气污染问题尤其严重,在冬季,其空气质量指数可达到正常值的4倍。

德里的一群学生就利用TensorFlow实现了一个成本低廉的空气质量监测解决方案。他们开发的AirCognizer应用程序,利用手机相机拍摄的照片进行实时空气质量评估,只需拍下一张天空的照片,便可得知空气质量指数。

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关键词:AI人工智能TensorFlow

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