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在中国最高水准的AI竞赛里,这些“冷门”产业正从人工智能中受益
发布时间:2019-07-28
 

近日,由创新工场、搜狗、美团点评、美图公司联合主办的“2018 AI Challenger全球AI挑战赛”年度总决赛在京收官。本届挑战赛于8月29日正式启动,历经4个月,40支参赛队伍的83位参赛者从全球81个国家,超过10000支的参赛队伍中脱引而出,进入年度总决赛答辩,并最终决出冠亚季军、以及优秀奖。


作为一门技术科学,人工智能的发展和推动一直都离不开国际上重要的挑战赛事。例如人工智能发展史上的里程碑ImageNet大规模视觉识别挑战赛——2012年,Geoffry Hinton和他的团队首次使用深度学习完胜其他团队,这篇被 NIPS 2012 收录的论文被认为是深度学习热的开启;此外,始于2004年的美国无人驾驶DARPA挑战赛,不仅成就了如今自动驾驶激光雷达厂商Velodyne,也间接影响了Google无人车的发展。




本届AI Challenger全球AI挑战赛为推进实体产业与AI接轨,并且让AI人才有机会拿到真实的数据,将主题设定为“用AI挑战真实世界的问题”,并发布了10个兼具科研、产业应用和社会意义的竞赛单元,对应的10个数据集均为行业最大,其中5个为行业首创。


例如,主赛道的“观点型问题阅读理解”,可广泛应用于智能搜索、智能问答、智能客服、智能音箱、语音控制等场景,用AI实现基于文字、语音的人机智能互动。“无人驾驶视觉感知”与“短视频实时分类”赛道,则致力于推进AI技术与监控、安防、驾驶等领域的人机协作。


实验赛道中的“天气预报竞赛”,在多个指标上提升了基于数学公式与超级计算机计算的传统方式预测结果,探索AI技术的应用在提高天气预报准确性方面的应用;而“农作物病害检测竞赛”则通过AI的运用,实现对农作物进行准确的病害识别并推荐合适的防治措施。


科研与产业结合,部分赛道竞赛结果已超产业


正如创新工场董事长兼CEO李开复谈到,“我们非常佩服在学术界做先进技术突破的老师和研究员们,而今天AI最大的机会就在于它的应用。因此,这次我们希望做一个比赛,不是看谁论文写得最好,而是看谁能够用数据说话,谁可以在具体的领域里做出最好的结果”。




创新工场董事长兼CEO李开复


在接受猎云网等少数媒体的采访中,创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚谈及此次参赛队伍所取得的成绩认为,此次比赛里好几个领域实现的技术都很好,其中“无人驾驶视觉感知”赛道的冠军整体从算法和工程的结合度上都远超预期。


“特别是在保证这么高准确率的情况下,还能实现这样的程度,这样的算法实际上是非常有潜力的。相对来说配置更低的平台上可以跑到满意的结果,能够基于类似无人配送等应用中去实现的,这在实现意义上的价值非常大”。


近年来,无人驾驶越来越多受到社会的广泛关注。其中,最主要的是来自安全方面的考虑。采访中,加州大学伯克利分校 Berkeley DeepDrive,人工智能自動系統研究中心联席主任詹景尧分享了他的经验,“不同的族群因为不同的需求会有不同的看法”。


他表示,虽然反对者认为,政府不能让这些没有被严格管制的车在道路上乱跑。但对盲人、残障人士等日常没有办法顺利出门的民众来说,无人驾驶则能让他们能够随时出门,不用依靠任何人,从某种程度来说,这甚至能够改变他们的命运。




加州大学伯克利分校 Berkeley DeepDrive,人工智能自動系統研究中心联席主任詹景尧

从竞赛角度,詹景尧在采访中谈到,“参赛的队伍本身也不是农作物领域的专家、也不是天气预报领域的专业、无人驾驶方向的专家,但他们可以通过参赛来解决现在世界各地都想解决的问题——也可以说AI创造了非常多的工具,这个工具可以让年轻一代愿意投入精神、时间的人马上转型、切入,协助其他行业来推动,这是非常有意义的事情”。


而气象领域,事实上,早在过去几年,研究者们就通过AI系统对不同的气候模型进行排序筛选,并通过实际数据和模型气候数据来识别飓风等极端天气。


正如市气象局副局长王迎春谈到,“气象是适合应用人工智能和大数据的领域,而人工智能给气象人不仅仅带来科技的进步,更是对传统天气预报思维方式有力地冲击和突破。应该牢牢抓住这次机遇,促进AI和气象的融合发展。”


据悉,此次竞赛中的气象数据集由北京市10个气象站点,共3年多的逐小时历史“观测”和“睿图”资料组成。


其中,“观测”集包含9个地面气象要素,通过气象仪器实时监测得到;“睿图”集包含地面和特征气压层共计29个气象要素,由数值预报模式在超级计算机上运算产生。参赛选手通过下载数据,在本地进行算法设计、模型训练及评估。




中国气象局北京城市气象研究所副所长陈敏


“天气预报本身天生就是大数据的问题,特别是结合AI技术进行应用”,中国气象局北京城市气象研究所副所长陈敏表示,人工智能算法其实是可以复制人类经验的,“这次比赛的结果对我们来说是超出预期的,尤其是参赛队伍他们没有受过气象相关知识的专业训练,但他们对数据能够进行非常非常深入的分析,有非常好的学术的训练,这个东西是共通的”。

谈及为什么在赛制设定上,选择了如气象和农业相关的实验赛道,王咏刚的观点认为,当前的AI人才主要集中于大公司或热门领域,但并不代表其他领域不需要人工智能技术的赋能,甚至比较冷门的领域技术挑战更大。因此,为了让更多人关注到与国计民生相关的行业领域,才开设了这两个方向。


据主办方透露,在本届大赛中部分赛道的选手提交的竞赛结果已经超过了当下产业水平。以天气预报赛道为例,参赛队的AI天气预报就对气象局的预测准确度有了明显提升;无人驾驶赛道的冠军团队是来自中科院自动化所的几位在读博士,其提交的竞赛结果达到世界级的领先水平,该赛道的技术负责人、美团点评无人配送视觉感知技术负责人陈华清表示,“太强了,这样的成绩让人惊喜,对工业界非常有帮助”。


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