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时间:2019-01-05  来源:和家网  作者:韩尔蝶

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新闻摘要

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2016年6月,美国人工智能协会(下同“AAAI”)宣布,第四范式首席科学家、香港科技大学计算机系主任杨强教授当选为执行委员会委员(以下简称“执委”),这是华人首次获此殊荣。成立于1979年的美国人工智能协会是全球最权威、最顶级的人工智能学术组织,是人工智能界的最高荣誉。此前,杨强博士已经是IEEE协会、国际模式识别协会(IAPR)和美国科学促进会(AAAS)的院士。

一位华人科学家能够在人工智能这一全世界都非常前沿的科技领域获得如此多的荣誉,而这位科学家曾经还是一个天体物理学家(30年前他的研究成果还曾被NASA送上了太空)。当他从物理世界走进了人工智能领域,成绩依旧惊人,由杨强教授和他的学生——人工智能领域的另一位领军人物戴文渊创立的第四范式,汇聚了机器学习领域顶尖的科学家、工程师和咨询专家,拥有国际先进的理论背景、兼具全球最顶尖的工程水准和业界实战经验,无疑代表了全球人工智能领域最领先的研发与服务水平。

无论是研究天体物理还是人工智能,杨强教授虽然体会到越来越智能的机器给他的工作生活带来极大的便利,但他最希望看到的,是他的研究成果能让每个人都能享受到科技发展带来的便利。”AIForEveryone“——让每个行业、每一个人都能平等的享受到人工智能提供的福利才是一个科研者的真正使命,正如他在竞选AAAICouncilor时提到的““眼下,将人工智能研究与人们的生活更加紧密地结合十分重要。”

洞察行业隐忧,降低AI门槛

杨强为什么对人工智能的应用如此看重呢?在他的研究过程中,他一方面深深的意识到人工智能的无穷潜力;而另一方面,在当下人人都为人工智能欢呼雀跃的时候,他反而发现这些红利不是人人都可以享受到的。

人工智能历经了漫长的发展,之所以这几年突飞猛进,是源于人工智能需要大数据,而互联网时代云计算的发展聚集了大量的数据,加之深度学习技术的日益成熟,AlphaGo就是在这种情况下横空出世的。然而,深度学习及由深度学习发展出来的强化学习等技术都对数据有极大的依赖。目前各种风头正劲的人工智能应用,从搜索引擎、网购推荐到语音识别、自动驾驶,都离不开基于大数据的深度学习。杨强预期如果这样发展下去,拥有数据越多的人,就越能做出好的人工智能产品;拥有大量数据的科技巨头会成为“人工智能寡头”。数据即资本,数据即能源,人工智能的未来将会是强者更强、豪门更豪的世界。

虽然杨强在人工智能领域地位显著,但他并不想顺应主流的发展思路,不想为“豪门”打工,因为这与他”AIForEveryone“的初衷相违背。他认为“豪门寡头”才是对人类最大的危险,而非人工智能本身。

杨强和他的团队决定攻克如何降低人工智能的门槛,一方面发展低数据依赖性的迁移学习技术;另外,开发一个真正通用的人工智能平台,减少对高端人才和巨大资金支持的需求,降低整体投资成本和风险。

深耕迁移学习摆脱大数据依赖

“迁移学习”这一研究方向在相当长的一段时间并不热门,但这并没有对杨强教授及他的团队造成任何影响,他已经逐渐掌握了研发的方向。由于深度学习必须依赖大数据,而经过学习训练后的知识又很难迁移到新的领域,这导致了计算机学习效率不高,只有有能力投入大量计算及人力资源的公司才能使用人工智能。因此杨强教授认为,以“小数据”为方向的迁移学习一定程度上可以让AI对大数据“脱敏”。迁移学习是一个心理学概念,指一种学习对另一种学习的影响,迁移学习技术的目标是让计算机把大数据领域习得的知识和方法迁移到数据不那么多的领域,就可以得到效率的提高。比如在贷款方面,贷款往往都是小额贷款,大额贷款的样本非常少,无法做对应的模型。杨强介绍,最近他们的团队通过迁移学习把小额贷款的大量数据产生的模型,迁移到大额贷款的少数样本上,取得了非常大的成功。这样的结果是只有小数据的人也能够享受人工智能红利了。

近期,GoogleDeepMind也开始聚焦迁移学习领域。DeepMind创始人DemisHassabis在《经济学人》的报道中公开表示,他和其他研究者们已经开始探寻一种叫做迁移学习(transferlearning)的新技术了,这种技术能让强化学习系统把基础建立在已习得的知识上,而不用每一次都从头开始训练。他解释到:“人类可以毫不费力地做到这一点,但计算机目前还无法做到。”而此时,第四范式已经将迁移学习成功应用到消费金融、个性化推荐等领域并取得了显著效果。

同时,杨强教授也看到了目前迁移学习的发展禁锢,他表示:“迁移学习普惠大众须要解决以下难题:如何衡量两个领域远近的标准,如何形成一个理论模型,在运用这项技术时到底去除哪部保留哪部分,而这也是我们接下来要努力的方向。”

缔造通用智能平台,智能福及大众

明确了新的科研方向之后,杨强发现随着人工智能的走红,很多各行各业的朋友,包括医疗、互联网、电信、金融界等,大家都来找到他,希望和他合作,把人工智能用到自己的行业领域中。大家的需求是如此的迫切,而AI技术的高门槛又阻拦了各个企业拥有自己的人工智能应用。他认为实现”AIForEveryone”需要解决的另一个问题是如何降低人工智能的使用门槛、真正让各行各业把AI用起来。这就需要开发一个普适的人工智能通用平台,一种能适应多样化的场景、不必再为每个特定问题都专门开发出一个系统的平台,推动人工智能进入普及性应用的阶段。第四范式的先知平台,由此应运而生。

先知平台是一个智能、易部署、易运维、易开发、易扩展、高效、开放的人工智能应用者开发平台。它的独有专利算法,降低了人工参与的特征工程和模型训练过程,还能提供自动或半自动的特征工程、模型选择调参工具,降低了对数据科学家的依赖。先知面向实际问题能提供更好的应用型解决方案,从业人员利用这个平台,1-2个月就能成为数据科学家,从而降低了使用门槛,能够真正在实际应用中产生价值。

中国缺席了最早一波的工业革命,上百年来一直扮演着一个跟随者和追赶者的角色。在人工智能这一具有划时代意义的“智能革命”中,杨强和第四范式,一位华人科学家和一家中国“智造”的人工智能科技公司,以“迁移学习“和”通用平台“两大发展方向,正在成为全球人工智能领域的创新者和先行者。

杨强对此依然强调:“现在人们对于人工智能有许多担忧,弥合公众对人工智能的误读是科学家该做的事情,规避人工智能不被某些集团垄断、引导人工智能走向大众更是一个科学家的使命。“

  

本水工业网近日,国家科技部中国21世纪议程管理中心处长周海林一行在太原市委常委、常务副市长王立刚、山西省科技厅副厅长牛青山等领导的陪同下,考察、调研了由碧水源投建的太原市晋阳污水处理厂项目,对碧水源以节约土地、对环境影响小等特点设计建设的地下式污水处理厂给予了高度肯定。据悉,该项目是山西省、太原市的重点工程,也是我国已运行的规模最大的全地下式污水处理厂。

目前市场上绝大多数的污水处理厂均采用地上式。但由于其自身的特殊性,地上式污水处理厂在净化污水的同时,又成为新的污染源,不仅影响了周边居民的正常生活,而且在一定程度上制约了周边地区的经济发展,对商业、房地产业、服务业的影响尤其明显。另外,地上式污水处理厂占用大量宝贵的土地资源,并因受到处理工艺的限制,很难与周围的环境相协调。此外,地上式污水处理厂还无法回避臭味污染、噪声污染以及占用土地资源等问题。

因此,污水处理厂建在地下将成为大型城市污水治理工程的一个新的发展趋势和发展方向。然而,地下污水处理厂从一开始,便充斥着争议。

优势明显:节省土地资源,环境影响小

地下污水处理厂突破传统污水处理厂用地观念,科学合理地利用了地下空间,具有占用空间小、节约地上土地资源等优点,在节省城市开阔空间的同时,也不会对周围景观的美观性产生影响,提高了周围土地资源的价值。

大气、噪音等问题,对周围居民和环境产生“零影响”。同时,将产生噪音的设备转入地下,也降低了对隔音设备的要求,具有一定的经济效益和社会效益。

争议较大:投资成本高,维护成本大

针对地下污水处理厂建设争议最大的问题就是其投资成本高的问题。有专家表示,“表面看来,地下污水处理厂的投资成本较高,但是随着城市可利用土地资源日趋减少,土地价格逐渐增高时,地下污水处理厂的价值就会显现出来。如果考虑上土地价值、环境价值,地下污水处理厂的‘性价比’与地上式相差无几。”据了解,烟台古县污水处理厂工程预计投资1.6亿元,建设成本相当于普通污水处理厂的一倍。但项目负责人称:“虽然投资额大,但节能出来的地上空间价值,远远超过多出来的建造成本。”

趋势突出在大型城市发展前景更好

国外在地下污水处理厂建设方面发展较早,如美国、英国、日本、韩国、瑞典等发达国家地下污水处理厂均取得了巨大的经济、社会效益。据了解,韩国约有大于50%的污水处理厂建在地下,瑞典所有污水处理厂均建在地下。

近年来,我国开建了多个地下污水处理厂,在北京、深圳、青岛、烟台、昆明、合肥、苏州、厦门、桂林、台北等地陆续有地下污水处理项目上马。

有专家表示,目前,地下污水处理厂在技术上已经相当成熟,在国内外也有很多成功的应用案例,对于经济发达、土地资源高度紧张、环境要求高的地区,地下污水处理厂建设将成为一种趋势,并且,从长远来看,也符合资源节约、人与自然和谐发展的科学发展观的要求。

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·本报记者 :陈明熙·

编辑:华彩静


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