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帮助人类首次登月的IBM,造出了能陪宇航员上天的AI机器人
来源:互联网   发布日期:2019-08-31 09:14:28   浏览:8720次  

导读:如果没有IBM和IBM提供的技术,我们无法登上月球。 在2019世界人工智能大会的IBM展台前,很多参观者都会为这句话驻足,而今年,又恰好是人类成功登月的五十周年。 这两者之间有什么关系? IBM大中华区董事长陈黎明,在IBM分论坛上说了这样一个故事。 1969年,...

如果没有IBM和IBM提供的技术,我们无法登上月球。

在2019世界人工智能大会的IBM展台前,很多参观者都会为这句话驻足,而今年,又恰好是人类成功登月的五十周年。

这两者之间有什么关系?

IBM大中华区董事长陈黎明,在IBM分论坛上说了这样一个故事。

1969年,当飞船距离月球表面只有120米、燃料仅剩20秒的时候,登月舱显示无法继续着陆,飞行指挥中心也接到同样信号。

但IBM科学家依据事先做过的无数次模拟和测算,却坚定地建议NASA,飞船可以继续着陆,这才有了阿姆斯特朗踏上月球的那双脚樱

对于探月来说,那的确是“个人一小步,人类一大步”。至于IBM而言,也是其在科技,在人工智能领域迈出的坚实一步。

IBM大中华区董事长陈黎明能陪伴宇航员的AI机器人

在太空探索方面,IBM早已不仅是为保障飞船成功发射返回而“写代码”了。

2018年,IBM与空客公司等共同开发了一款AI机器人CIMON。它是一个助手,可以帮助宇航员提高在太空站中的工作效率;它更是一名伴侣,会说话,可以和宇航员进行互动。

IBM人工智能顾问Sophie称,宇航员在地球上第一次见到CIMON时,心中还有些存疑,可当他在太空站里和CIMON进行越来越多交互后,他感到的是振奋,还有幸福。

IBM人工智能顾问Sophie

Sophie还在现场透露了一些CIMON的“幕后花絮”。

比如作为陪伴机器人,CIMON必须要理解宇航员的感受,因此IBM加入了解语义的算法,让它能够对人类一些有情感的语言,做出相应的分析和反应。

此外,CIMON“说话”也不只有普通机器人那样冷冰冰的声音,而是会在一些特定情境下有特殊的发音。

举例来说,当宇航员说想家的时候,CIMON可能就会发出具有同理心的语调来回应;当宇航员不开心的时候,也可以让CIMON来讲一个笑话。

5G对于AI,不只是速度快

说到人工智能,不得不提的还有5G。AI在生活场景中运用的多与少,很大程度上取决于网络连接是否够快够充分。

在IBM中国研究院院长、IBM全球杰出工程师林咏华看来,当前5G有三大很突出的特点:可靠的连接、十倍甚至一百倍于4G的速度、帮助我们连接超大规模的设备。

但实际上,5G还有两个很重要的特点。林咏华认为正是这两点,才使得5G不再只是一个通讯行业话题,而是关系到各行各业。

首先是5G的开放性,而开放性的第一步是软件化。对于构成蜂窝通信网络的接入网和核心网来说,以前2G、3G和4G都需要用特定设备来实现,而5G用软件方法即可。

5G将基于开放的技术来构建5G的网络。大家今天看到的5G,已经是IT和CT的融合,在下面使用IT架构服务器,中间启用云计算的开放技术。这是很重要的开放的一部分。

其次,未来80%在5G里产生的应用和新数据,都会在边缘云上去落地,而不是所有都回到公有云上。也就是说,未来这些数据都将在网络边缘侧的智能网关上就近处理,不需要再传到远处的公有云上来处理。

林咏华称,这让更多的企业有机会将AI应用放到边缘云上。

5G加上边缘云,释放的是最后一公里,释放了企业人工智能无限的价值空间。

IBM中国研究院院长、IBM全球杰出工程师林咏华AI真的可信吗?

在人工智能技术高速发展的今天,关于AI的深层思考正逐步显现。

腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾之前于开幕式上提到AI的治理,表示其紧迫性越来越高。此次分论坛上,IBM副总裁、大中华区首席技术官谢东提及了相关的另一点AI的可信性。

AI给到人类的建议都是对的吗?

如果一个AI医生给我们做了一个新的治疗方案,我要听它的建议吗?

如果一个AI分析师给你做一个投资建议,我能相信他吗?

如果一个AI老师根据你的能力制订了一套完整的培训方案,听AI的吗?

IBM副总裁、大中华区首席技术官谢东

在谢东看来,可信性并不是现在才出现的问题。他举了个例子,在计算机系统出现的时候,人们也非常关心计算机的算法是否可信。

而当计算机算出了人类从地球飞向月球的轨道,当有完整的物理定理,能够证明这样的算法是可信的可靠的,这才说服了人们去信任计算机。

换做AI再来看这个问题,它比计算机更为复杂,有一些以深度神经元为代表的算法,先天就有一些不可解释性。

因此谢东认为,包括人工智能系统在内的新技术,必须是透明的。要让大家知晓,什么时候运用了人工智能的方案,用怎样的数据和方法训练了人工智能模型。

人工智能系统都是通过人提供的数据、人打的标签或者是人历史上以前的经验训练出来的,其实不能保证我们前面所提供的这些数据是没有偏见的,但是我们真的不希望把人造成的偏见带到AI系统里,使这个训练出的AI模型也是有偏见的。

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