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360集团副总裁严水成,将学术界与产业界区别开来:爱与婚

    360集团副总裁严水成将学术界与产业界区分开来:就像爱情与结婚的雷锋人工智能技术评论,出版社:2018。

    360集团副总裁严水成,学术与产业的区别:就像爱情与婚姻

    雷锋人工智能科技评论出版社:2018年12月17日,彭城实验室与新一代人工智能产业技术创新战略联盟联合举办的“新一代人工智能院士峰会论坛”在深圳隆重开幕。论坛将持续两天,由17日的主要论坛和18日的特别医学论坛组成。本届论坛以“雁过云启智”为主题,邀请国内顶尖科技企业的学术界人士和技术领导参加。论坛的关键部分是学术小组。一些学者将讨论有关人工智能的现状和发展的一些难题。这个论坛汇集了中国人工智能领域的顶尖专家,讨论行业变化和技术创新,并探讨人工智能的边界。这是2018年人工智能领域最值得注意的事件之一。

    360集团副总裁、360人工智能研究所院长严水成博士是第三位出席17日下午主要论坛的嘉宾。他的演讲题目是“视觉智能:从斗争到闭环”。

    阎水成,360集团副总裁,360人工智能研究所院长

    他说,360的研究和开发不再局限于网络空间,进一步扩展到物理空间,而AI目前专注于构建四个人工智能引擎:运动引擎、交互引擎、视觉引擎和决策引擎。接下来,他介绍了360-NUS联合实验室在视觉智能领域的最新研究成果——全球推理单元,该单元可以插入任何网络,并且可以在浅层网络中实现跨区域的信息交换。

    同时,颜水成博士也分享了自己在该行业的研究经验。他强调学术研究和工业研究有很大区别。产业的研究和发展必须回归到商业的本质,特别是在价值闭环和数据闭环的维度上。在价值闭环方面,技术需要在闭环中对产品、客户、企业和社会给予积极的推动,否则就有失败的可能性。在数据闭环方面,由于没有完善的算法,我们只能依靠特定场景的数据对优化算法进行连续优化,然后对产品模型进行优化。

    最后,颜水成博士用一组有趣的隐喻结束了他的报告:学术界的视觉智力研究就像恋爱中的男女,而工业的研究和发展更像婚后的男女。

    下面是他的演讲内容,雷锋的《人工智能科学技术评论》在不改变原创作意的情况下进行了编辑。

    我很高兴今天能有机会在这里进行非常特别的分享。我的背景很特别。我在学术界工作了8年,在工业界工作了3年。今天的分享包括两个方面:一方面,我想和大家分享一个有价值的深度学习模式的结构;另一方面,我想根据我三年的工业经验,谈谈人工智能研发的两个方面,尤其是智能视觉的研究和开发。情绪。

    360的人工智能布局

    360的核心是安全性。现在我们将安全概念从网络空间扩展到物理空间。我们在关注网络空间的同时,通过人工智能能力将安全能力从网络空间扩展到物理空间。

    今年5月,360发布了360个“安全大脑”。与愿景和语言不同,安全问题的数据注释需要顶级专家,而人的角色至关重要。因此,安全大脑是一个人机协同的系统。在2018年上半年,360个安全头脑拦截了400亿次恶意程序;对于钓鱼攻击,半年超过200亿次;对于Android手机、垃圾邮件和骚扰电话,拦截的数量非常高,比如半年内拦截190亿次。我们可以看出,它在这些领域的应用是非常典型的,用户反馈可以进一步增强安全大脑的能力:用户使用得越多,安全大脑就会变得越智能。

    我在360年领导建立360人工智能平台,充分授权公司的互联网业务和物联网业务。总的来说,我们已经建造了四个发动机:

    第一个是运动引擎。对于物联网来说,这是使智能硬件能够在地面上智能移动的第一个非常重要的能力。

    第二个是交互引擎,这是许多国内公司的焦点。以前,我们对远场技术不是很重视,主要服务于360块儿童手表。除了支持360块手表,交互引擎还用于孵化新的语音产品。

    第三个是视觉引擎。我最初的研究方向是计算机视觉,这是我的老工作。目前,360的视觉引擎主要分为两个部分:一是支持360的家庭安全生态,如360最近发布的门铃,这真正满足了中国特色的需要,如外卖和快递送货上门时,即使不在家,也可以让外卖和快递熟食。工作人员用声音把货物放在门口,和这个一样。同时,门铃还可以实时监控这些货物。第二部分是对在线图形和短视频信息流的内容进行安全审计和内容结构化分析。

    第四是决策引擎,这是搜索引擎公司特别关注的一个方面。决策引擎主要根据用户的历史行为建立相关的决策模型,以预测用户对什么感兴趣,以及将来会有什么样的行为。360有三个主要应用:一是金融领域的控制和决策,360Finance上周五在美国上市,360为其风控部分提供了很多支持和帮助;二是广告,在过去一段时间里,360的广告业务在技术上得到了显著改善。三是360的广告业务在技术性能方面得到了多次提高。通过深入学习推荐方法,有效地提高了推荐的有效性。

    个人研究经验

    现在让我分享一下我在这个行业做研究的个人经验。

    视觉智能研究在学术界和工业界是非常不同的。在学术界,对视觉智力的研究更像是个人对苦难的攻击。人们可以设计新的算法来提高针对特定问题或数据的性能。但在工业领域,它更像是一个全面的闭环战略。不仅仅是一个小团队。就像一场大战。为了确保这场战争的胜利,你可能需要后勤、医院、海、陆和空军的合作。因此,笔者认为研究和开发视觉智能在工业中具有十分重要的意义,即回到商业的本质,把视觉智能的研究放在价值与数据的闭环上来思考和推广。

    对于学术界,今天我与大家分享360-NUS联合实验室在视觉智能领域的最新研究成果,全球推理单元。我们发现,很多人都在思考这个问题:当我们使用深度学习进行推理时,我们使用卷积神经网络进行推理,但是卷积神经网络不能感知浅层网络中的远程目标。有没有办法在浅层网络中实现远距离目标?

    因为我的团队是1*1卷积的推动者,所以我尽量用1*1卷积方法来实现这一点。我们有一个想法:是否有可能将一个模块插入到任何网络中进行学习。为此,我的学生陈云鹏提出了一个想法,叫做全球推理单元,它以学习模块的形式将五个1*1卷积插入到任何网络中。在浅层网络中,可以感知到远处的目标,并且可以跨区域进行信息交换。该方法可以有效地提高现有网络的性能,无论是在分类任务中还是在其他检测和分割任务中。我认为Global Reasoning在移动电话和智能硬件设备上都有很大的价值,所以我今天在这里特别想和大家分享这个方向。

    接下来,我将和大家分享一个在产业R&D中应该注意的问题:产业R&D必须回到商业的本质,我们必须把我们的R&D放在价值和数据闭环中,不断思考和促进R&D的进步。

    什么是值闭环?我想,很多朋友在现场都读过一本名为《创新者的困境》的书。他们考虑的问题是:为什么一些好的技术不能在大公司很好地使用?这种分析的主要原因之一是,这些技术对于技术创新者来说可能是件好事,但它们可能不会给产品方面、最终用户以及已经完成生态系统中的销售过程的公司带来价值。也就是说,当技术没有给闭环中的其他维度带来真正的价值时,就很难着陆。因此,在工业研发中,我们的核心任务不仅是“炫耀技术”,而且要给闭环中的各个维度带来积极的价值,以确保技术的着陆和最终应用。

    “创新者的困境”一书涉及四个维度:技术、产品、客户和企业。但是我认为视觉智力的研究还有一个非常重要的方面,那就是社会价值。当技术落到产品上时,如果它自己的社会价值不正确,就不能产生积极的推动作用。迟早产品会失效。因此,我把价值闭环分为五个维度,其中不同的维度是相互依存的,并且通过相互驱动来促进它们各自的价值。例如,技术和产品:新技术孵化新产品,产品在场景中收集更有效的数据,这反过来促进技术的迭代;产品和企业是相互加强的。产品质量和销售量的提高可以提高企业的品牌和利润,而企业品牌又会带动产品的销售,同时企业也会获得利润。加大技术投入,提高产品质量。企业和社会价值观是我们需要关注的更重要的一点:企业文化创造社会价值观,员工的价值观也会影响企业的效率,最重要的是企业永远不能触及道德底线。

    此外,数据闭环在工业视觉智能研究中也非常重要,特别是在视觉智能相关产品的生产中。算法模型是研究者关注的重点,但算法模型与用户在特定产品背景下的交互作用形成了数据闭环,是一个发现问题、迭代产品的过程。

    为什么要将研发置于数据闭环中?不管是计算机视觉还是其他研究,有一点非常清楚——永远不会有完美的算法,在这种情况下,数据变得非常关键。我经常思考和讨论的问题是:为什么在中国有这么多公司进行人脸识别,而且它们都生存得很好?核心原因之一是每个公司在特定场景(如银行、交通监控、公共监视等)中都具有数据优势,正是这些数据使他们能够不断优化模型,并在特定场景中实现更好的性能。用户的反馈使我们能够在研究中发现他们真正的痛点和需求,因此数据闭环对于工业视觉智能的研究是非常重要的。

    我也觉得,当我们把R&D放在一个闭环的环境中时,只有当涉及到的每个环节都稳定可靠时,算法和研发人员才能迭代地推进技术。以360门铃为例,一旦服务器端的产品网络延迟问题严重,用户要长期收到门上的监控信息才能获得良好的体验。另外,如果APP的设计不够好,云数据分析的结果不能让用户通过APP直接感受到这个智能设备的价值,这也给用户带来困难。为了产生有效的反馈,闭环迭代将变得非常困难。

    无论是在学术界还是在工业界,我们仍然很难做视觉智力的研究,经常面对加班和熬夜,所以今天我想用一种更轻松的方式来总结一下学术界和工业界视觉智力研究和发展的不同特点:

    学术界的视觉智力研究更像恋爱中的男女。每一步进步都让你兴奋。同时,我们希望取得新的进展,达到新的高度。你们看到的只是彼此的长处。你总是很期待,因为目前没有人催促你生孩子。你也会期待着能有一个孩子是多么美妙,认为这个孩子将是世界上最聪明和最聪明的一个,因为无论如何没有必要真正生孩子。

    在工业世界,研究和开发更像已婚男女,发现婴儿(产品)的出生已经成为你的首要任务。父母(公司老板)催促你每天生孩子。你认为这个婴儿出生后会很聪明。因此,出生后会发现很多问题和缺点。社会(用户)不喜欢他或她,所以你经常根据经验和用户反馈来教他们。最后,孩子是强壮的,你的头发是白的,你的脊椎是断的,但是看着孩子(产品)仍然是一张快乐的脸。雷锋网

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废水处理种植蔬菜,这道菜还能吃吗?

    本文来自微信公众号:我是科学家iScientist(ID:IamaScientist),作者:小白兔,编辑:Yuki众所周知,现在我们正处在人口爆炸的时代。人越来越多,需要吃的东西也越来越多,种粮食、蔬菜需要的水资源也越来越多。与此同时,清洁的水资源却越来越有限。怎么办呢?有人就想到:不如我们变废为宝,处理一下废水来浇菜地吧!实际上,2004年就有调查发现,在以色列,再生水(经过处理的废水)已经占了农业灌溉用水的半壁江山;在西班牙,17%的灌溉用水是再生水;在加州,这个数字则是6%。谁知道这些菜是由什么水浇灌长成的?图片来源:Daniel Fazio, Unsplash为了回答这一问题,科研人员们展开了一系列研究。药物污染首先出场的是以色列的科学家,他们的研究对象是废水浇灌蔬菜中残留的药物:卡马西平(一种抗惊厥药物)。这种药物在再生水中普遍被检出,在土壤中也能存留很久,还能被植物吸收。再生水中的卡马西平通过蔬菜进入了人体。图片来源:参考文献[5]在为期一周的实验中,研究者们召集了34名志愿者,随机地给一部分人吃再生水灌溉的蔬菜,另一部分则吃净水灌溉的蔬菜,并持续监测志愿者尿液中卡马西平及其代谢物的含量,同时检测了不同灌溉方式下的蔬菜。在参十大名牌卫浴_页码怎么删除网与实验的蔬菜中,黄瓜、生菜、欧芹、辣椒和西红柿都是再生水灌溉的受害者,再生水灌溉的蔬菜内的卡马西平的含量比净水灌溉的显著增高。只有胡萝卜勉强合格。研究者们还发现,虽然部分志愿者在实验开始时,尿液中就出现了卡马西平(由于个人健康原因正在服药),但食用净水灌溉蔬菜的志愿者们尿液中卡马西平的量并没有变化。也就是说,在这些志愿者当中,实验开始时尿液中已经出现卡马西平的人,在实验结束时尿液卡马西平的含量并没有升高,实验开始时尿液中没有卡马西平的人,在实验结束时也没有出现尿液含卡马西平的情况。而食用再生水灌溉蔬菜的志愿者们,不论实验开始时尿液中是否出现卡马西平,在实验结束时无一例外地都在尿检中发现了卡马西平。当然,因食用再生水灌溉蔬菜而在尿液中出现药物的量远低于服药时的水平,但是这依然反映出再生水灌溉使消费者们暴露在了药物污染中。病毒感染然后是来自美国的病毒科学家,他们使用数学模型,评估不同人群食用未经消毒的再生水灌溉蔬菜(花椰菜、包菜、黄瓜和生菜)后暴露于肠道病毒中的风险。他们发现不同人群食用蔬菜的习惯也大相径庭:亚洲人吃蔬菜最多,美国本土印第安人明显少吃包菜和生菜,而黑人黄瓜吃得少。市场上琳琅满目的蔬菜。图片来源:Lou Liebau,Unsplash尽管如此,各类人群通过食用蔬菜感染肠道病毒的风险差距却很小,但亚洲人的确因为吃菜最多而风险最大。由于这项研究并没有将蔬菜处理方式纳入考虑范围,一并默认生吃。所以理论上亚洲人因为良好的洗菜和炒菜习惯可以扳回一局。重金属污染接下来是来自亚非两洲的重金属研究者们,摄入重金属可能对人体造成严重后果,除了人们熟知的致癌,还会导致神经、骨骼、循环系统、内分泌以及免疫系统的损伤,并且可能破坏肝、肾、肺的正常功能。如果这些蔬菜中含有重金属,它们鲜艳的颜色还能唤起你的食欲吗?图片来源:Louis Hansel, Unsplash在肯尼亚的锡卡,科学家们对Makongeni市场的再生水灌溉蔬菜进行了重金属离子(铜、锌、镉、镍、铅)检测,一同被检测的还有淤泥和再生水。这次参与检测的羽衣甘蓝、菠菜和香菜都合格了,符合世界卫生组织推荐的重金属含量要求。然而科学家强调,定期清理淤泥对于防止重金属离子富集,造成作物污染十分重要。在孟加拉国的研究与锡卡类似,检测了27个样本,9种再生水灌溉作物中铅、镍和砷的含量,结果全部合格。科学家们发现,铅含量最高的是苋菜叶,其他重金属含量最高的蔬菜是黄麻叶。重金属含量最低、最安全的作物则是青木瓜。而在阿尔及利亚的很多地方,未被处理的污水流入了河流,被当地农场直接用于灌溉诸如生菜空气源热泵报价_学习动机理论网、胡萝卜等多种生食蔬菜,因此政府立法强制进行污水处理,再生水方可进行灌溉,以降低农产品和环境中的病原体和污染物。研究者们就选择了一个有污水处理厂的城市,检测再生水灌溉作物(土豆、西红柿和黄瓜)中铜、锌、铅、镉的含量,并与阿尔及利亚的其他地区农作物对比。结果出乎意料:再生水灌溉蔬菜的重金属含量反而比别处低,食用这种蔬菜可以减少高达85%的重金属日摄入量。这大概就是“只要处理做得好,废水也能变成宝”?污水处理厂。图片来源:Ivan Bandura, Unsplash蔬菜中的营养成分和化学物质还有的废水可能不用处理就是宝,例如啤酒废水,理论上不仅不含有毒物质,还含有很多有机物和植物生长所需的营养。在山东某啤酒厂附近,就有研究者们设置了三处试验田:清水灌溉、废水灌溉和清废混合灌溉进行,他们种了韭菜、大葱、小白菜、莴苣、土豆、包菜六种作物。啤酒厂的一角。图片来源:Elevate,Unsplash在丰收的季节,研究者们检测了三块试验田作物的维生素C、硝酸盐和亚硝酸盐的含量,发现啤酒废水灌溉能显著提升莴苣、土豆和包菜的维生素C含量,这看起来是个好消息。不过另一方面,废水提高了小白菜、莴苣和包菜中硝酸盐的含量,增加了韭菜和土豆的亚硝酸盐含量。只有大葱则坚定地表示:不管你浇什么水,我该怎么长还怎么长。污水中的塑料瓶。图片来源:Louis Hansel,Unsplash总地来说,现今的八桂大地_神舟1号网人类是很难绕过废水处理后成为农业用水的生产模式了。诸多研究发现表明,再生水灌溉有利有弊,不能简单地一概而论,关键问题也很清晰:污水该如何处理?处理后的再生水是否能达到灌溉标准?中国沈阳、天津、白银都曾饱受污水灌溉留下的重金属污染之苦,像这样使用未经处理或即使经过处理也未达标的富含污染物的农业用水,无异于饮鸩止渴。实例表明,只有处理得当,再生水才能在保证人类健康的前提下稍稍缓解地球水资源的压力。参考文献:[1]Cherfi, A., Achour, M., Cherfi, M., Otmani, S., & Morsli, A. (2015). Health risk assessment of heavy metals through consumption of vegetables irrigated with reclaimed urban wastewater in Algeria. Process Safety and Environmental Protection, 98, 245-252.[2]Hamilton, A., Stagnitti, F., Premier, R., Boland, A., & Kroiss, H. (2006). Is the risk of illness through consuming vegetables irrigated with reclaimed wastewater different for different population groups? Water Science & Technology, 54(1-12), 379-386.[3子田_全球鹰gc5网]Mohammad Shakhaoat Hossain, Fahad Ahmed, Abu Tareq Mohamma王者天下动画_计算机网络课程设计网d Abdullah, Mohammad Ahedul Akbor, & Mohammad Aminul Ahsan. (2015). [4]Public Health Risk Assessment of Heavy Metal Uptake by Vegetables Grown at a Waste-water-Irrigated Site in Dhaka, Bangladesh. Journal of Health and Pollution, 5(9), 78-85.[5]Njuguna, Makokha, Yan, Gituru, Wang, Wang (2018) Health risk assessment by consumption of vegetables irrigated with reclaimed waste water: A case study in Thika (Kenya). Journal of environmental management231:576-581[6]Paltiel, O., Fedorova, G., Tadmor, G., Kleinstern, G., Maor, Y., & Chefetz, B. (2016). Human Exposure to Wastewater-Derived Pharmaceuticals in Fresh Produce: A Randomized Controlled Trial Focusing on Carbamazepine. Environmental Science & Technology, 50(8), 4476-82.[7]李光德,于金凤,朱鲁生,王玉军,徐玉新,姜咏栋。 啤酒废水灌溉对6种蔬菜硝酸盐亚硝酸盐含量的影响。1995, 14(2): 56-58.

    

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