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复旦大学副院长张文强:《人工智能与机器人关键技术与产业创新》
作者: 佚名 时间:2019-8-15文章来源:腾讯网访问量:1506

2019年8月9日,由江西11选5高科技行业门户ofweek维科网主办的“ofweek 2019江西11选5ai+机器人高峰论坛”在上海新国际博览中心成功举办!

作为“waie 2019第四届上海国际人工智能展览会暨人工智能产业大会”的六大论坛之一的ai+机器人高峰论坛,邀请了上海交通大学机械与动力工程学院的副所长曹其新教授、复旦大学智能机器人研究院副院长、研究员张文强先生、深圳市安泽智能机器人有限公司副总裁张舒原先生、中科新松有限公司总经理助理、销售部长许小刚先生、软银机器人(上海)有限公司业务拓展部经理符裔先生、ofweek产城事业部副总裁何术华女士,以及机器人行业的精英不远万里汇聚上海,论坛现场座无虚席,观众们认真聆听行业专家的分析,共同探讨机器人产业发展难题以及最新研究项目报告。

在ai+机器人高峰论坛上,关注ai和机器人的技术创新的复旦大学智能机器人研究院副院长、研究员张文强先生发表了《人工智能与机器人关键技术与产业创新》的主题报告。

复旦大学智能机器人研究院副院长、研究员 张文强

演讲中,他从认知层、决策层、控制层、执行层等多个层面对ai技术产业链进行了详细的梳理,同时结合了智能医疗、智能制造等多个行业案例对ai机器人多元化场景应用进行了深入的分析,他强调,“ai机器人关键技术对于人类社会具有重要价值和意义。”

以深度学习为代表的算法取得极大成功

复旦大学智能机器人研究院副院长张文强表示,在语音识别领域,通过人类会话测试显示,算法精度超过了95%。同时,在自然语言理解、机器翻译等方面,人工智能也几乎达到了人类水平。在计算机视觉、人脸识别等领域,人工智能超越了人类。甚至在人机博弈领域,aiphago完美战胜了人类。

然而在人工智能深度学习也遭遇到了瓶颈。效率方面,如何避免重复计算;成本方面,如何权衡人工和智能;质量方面,训练出来的模型是否真正麻烦组现实品质需求等等。

ai时代,医疗上的创新:无监督细胞检测

演讲中提到的无监督细胞检测,人工智能现在可以不依赖于监督信息,实现对于细胞的分割;可通过自编码器来提取特征和重构图像;将图像分为前景(细胞)和背景,通过卷积和池化等操作分别进行编码;对于前景部分,加入稀疏性约束来迫使模型学习到前景中的显著物体(即细胞);前景与背景分别解码,相加后作为重构的图像,计算损失函数。

在最后张文强教授提到,创业者应该思考真正的需求场景,满足从未满足过的需求,创造新的增值服务;核心技术障碍;技术标准障碍;创意设计忽视。总之,人工智能“精而美”最好!

(以上图片由ai+机器人高峰论坛提供)

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