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复旦大学智能机器人研究院副院长张文强:《人工智能与机器人关键技术与产业创新》
来源: | 编辑:[本站]2019/8/14 14:27:14    


201989日,由中国高科技行业门户OFweek维科网主办的“OFweek 2019中国AI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。

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!

责任编辑:本站

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