【51CTO.com原创稿件】近期,主题为超越智“我”的MATLAB EXPO 2019大会在北京召开。会议围绕人工智能这一革命性的技术展开,从人工智能对世界的改变谈起,到如何加速人工智能的应用落地,MATLAB针对人工智能的一些做法进行深入的探讨,并推出了一系列产品,旨在将将人类的洞察力带入到人工智能时代。
MathWorks***战略师Jim Tung在大会的演讲中表示,虽然人工智能在提高生产率方面具有巨大的潜力,但是时至今日人工智能仍然在苦苦的挣扎,数据太多、数据太少、没有数据科学家、工具不完整,无法与其它系统进行交互等等一系列的原因,导致了人工智能的失败。MATLAB针对这些问题,在不同领域推出了一系列工具,帮助用户破解困难,加速人工智能的开发进程。
MathWorks***战略师Jim Tung
会议期间,笔者针对人工智能落地对Jim Tung进行了采访。Jim Tung告诉记者,深度学习、机器学习和增强学习的用户可能面临着不同的挑战。
对于机器学习来讲,由于涉及到很多不同的技术和算法,所以对客户***的困难是如何选择一个最合适的算法和参数。虽然有些客户非常熟悉每个算法,但是如何去快速选择一个最合适的算法,是他们面临的***挑战,而MathWorks提供的工具可以辅助客户去快速选择最合适于他们应用的算法。
对于深度学习而言,由于很多用户对它并不熟悉,因此开发的难度更大。Jim Tung认为,深度学习的潜力很大,但是怎么去合适地应用这些技术,或者合适地选择一些技术参数,是一个非常重要的问题。而MathWorks要做的就是帮助客户认识深度学习,并通过一些工具和方法,帮助他们利用深度学习完成最擅长的开发。
对于增强学习来讲,Jim Tung表示虽然它的存在时间比较久,但由于它是另外一个完全不同的领域,传统上并没有一个特别合适的工具来配合实现增强学习的应用。MathWorks则提供了相应的工具,把深度学习的工具跟其他的工具一起协作,以应对真实的应用。增强学习本质上是一个反馈系统,是另外一种学习AI的手段。增强学习并不是机器学习算法或者深度学习的强化版本,可以是增强的通用机器学习,也可以是增强的深度学习。
在采访***,记者针对算法与流程谁更重要这一问题进行了提问。JimTung认为两者都很重要。虽然算法非常重要,但他认为如果把算法类比成想法,但是如果没有一个流程来辅助去做想法的实现,这个想法***会付诸东流,没办法去实现,因此两者是相辅相成的。
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