a&s对话复旦薛向阳博士: 算法模型缺乏泛化能力是AI应用最大障碍

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越来越多的企业投身于人工智能转型的浪潮中,但也有越来越多的企业意识到仅仅依靠自己的力量去实现手艺立异,不单过程难题,而且十分漫长,在这种背景下,人工智能领域的企业之间正在起劲竖立一种精巧的互动关系,形成互相借力的财富生态圈。依托复旦大学角力机科学手艺学院运行的上海视频手艺与系统工程研究中心,作为人工智能“产研合作”的代表,以其聚焦的基于深度进修研究视觉内容识别手艺,加速AI企业的立异应用的落地。本次邀请该研究中心的薛旭日教授,为我们合营商酌产研合作中存在的问题。

Qa&s总司理、总编纂 关玉娟

A:复旦大学角力机学院视频手艺与系统工程研究中心 薛旭日博士



关玉娟:你们研究的首方法域是什么?有哪些应用已经起头落地?


薛旭日博士:我们中心首要从事视觉内容识别研究,比如说辨识图像中展现的物体、检测该物体在图像中所处位置等,都属于最根本的角力机视觉义务。再复杂一点的义务就是挖掘物体与物体之间的关系,例如在一个特定场景的图像中,凭证某物体上下文信息,可揣摩出其他或许存在的物体等。再进一步,可以用几句话简要描述一副图像的首要内容。今朝视觉内容识别距离实现人们所希望的各类需求,仍然有不小距离,当前成功应用首如果集中在特定物体的识别,例如人脸识别、车辆及车牌识别等,其他更复杂的应用还处于实验研究阶段


除了车辆与人脸等特定物体识别之外,值得一提的还有工业视觉领域的成长。例如地铁、高铁等路轨及行动等运行安然检测,人力已经无法负荷,经由视觉检测等综合手艺手段,能有效地把握列车及铁轨的真实景遇,实时处理问题,保证车辆安然行驶。


关玉娟:研究中心首如果负责完成企业拜托或许针对合作项目进行研究吗?


薛旭日博士:因为实验室研究功能必需经由实践磨练才能证实其有效性,所以我们跟企业的合尴尬照多,与企业慎密合作也是鼓动我们自身成长的首要外部前提。现在,我们好多研究倾向也是企业提出来的,是凭证企业面临的实际问题开展研究。社会上多少企业的研发力量是有限的,所以产研合作已经是非常普及的模式,在合作中我们首如果为企业供给算法模型的设计、算法模型机能优化等常识处事。



关玉娟:团队的优势是什么,以及合作对象首如果哪些类型的企业?


薛旭日博士我们的优势一是算法模型设计,二是足够的学生人才实力,企业具有熟悉场景与应用落地的优势,同时他们具备市场及工程斥地人员,能实现算法向产品的升级,经由合作互补实现各自资源的最优设置,快速实现立异应用。


关玉娟:市场关于视觉识别今朝的应用处于若何的水平?若何看待未来的成长?


薛旭日博士:人类感想外部情形信息的70%-80%来自视觉,是以视觉识其余应用必然是局限遍及的,从应用的成熟度而言,有些应用已经非常成熟,比如人脸识别,但也有一些应用仍然不太成熟。多少识其余算法模型都是与具体应用场景亲切相关,很难从一个应用场景直接迁徙到另一个应用场景


关玉娟:对于企业而言,与你们相同的机构合作,时间成本优势光鲜吗?


薛旭日博士:对于一些大企业而言,他们可以对算法研究进行大的投入,但对于中小企业而言成本压力很大。我们这类科研机构对于企业而言是一种资源池,能匡助他们缓解成本压力,而且匡助他们显著提升手艺水平。



关玉娟:与国外对比,您若何看待国内AI应用的水平?


薛旭日博士:从应用层面而言,国内手艺水平接近国外,之所以不谈领先,是因为AI里面多少的开源对象、平台、芯片都是水货,但今朝中国正在缩短与国外的差距,甚至在某些特定应用场景中处于领先地位。回到手艺研究层面,因为好多客观的成分,今朝仍然处于相对落伍的状况


关玉娟:AI在实际应用中最大的问题与困扰是什么?


薛旭日博士:AI依靠于应用场景,只要场景确定(即各类界线前提确定),这个时候研发人员对照随意将应用机能等调整得很好。但若是更调了一个场景,正本那套体式就需要进行再调整,这也反映出AI算法模型泛化能力不足,首要以定制化为主,限制了大局限推广。同时,当前好多AI算法都是数据驱动的,需要持续收集大量特定应用场景的数据,然后在应用中进行持续迭代优化,这个过程所需人力与物力对于好多企业而言,显然是一个非常大的手艺、成本和运维等综合压力。


关玉娟:跟着人工智能等新手艺的兴起,今朝在高校教育的师资力量成家上是否会展现压力?


薛旭日博士:以人工智能为例,在学校里很早便有相关的研究,只是之前并没有获得社会公家普及关注,比如角力机视觉、自然说话处理、模式识别、自动把握等都有响应的师资和专业,现在AI非常热,全社会就加倍正视,国度教育部先后设立了智能科学与手艺、人工智能等本科专业,国内已有不少高校将角力机、电子工程、自动化、神经科学、认知科学等专业进行人力资源整合,竖立了人工智能学院或人工智能研究院,积极应对社会对AI人才的急需。



关玉娟:接触过这么多的人工智能企业,您若何看他们在应用方面的成长问题?


薛旭日博士:以我选择合作的企业标准而言,我认为要做好一个AI产品或应用需要具备好多要素,首先是团队要素,企业应有充足的数据工程师(负责人工数据标注)、软件工程师(负责工程代码斥地)等。若是企业不具备这些斥地人员,我们作为算法研究的角色是无法经由算法帮他们完成产品斥地的。在实验室情形下完成的算法,仅仅是作为算法思惟,接下来企业要把算法思进行工程化实现,并在实际应用数据长进行持续磨练。否则的话,双方合作是很难取得让人适意的事实。


编后语:

人工智能未来布满着无限或许,当下人脸识别带给了人们生活上极大的便当。要进一步促进人工智能的成长,需要源源络续的立异动力。除了企业起劲之外,还需要不合研究领域的专家开展跨学科合作研究,以应对人工智能深入成长带来的各类新挑战。对人工智能企业而言,产学合作能使效率更高,成本降低,手艺水平提升,加速推进惠泽社会的人工智能项目的络续落地。





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