“2014網(wǎng)易未來科技峰會”上,微軟全球資深副總裁、亞太研發(fā)集團主席張亞勤以“互聯(lián)網(wǎng)物理化改變世界”為主題做了演講,張亞勤表示,未來30年將呈現(xiàn)一個重要趨勢,就是更多的數(shù)字虛擬世界將走向?qū)嶓w。
圖為微軟全球資深副總裁、亞太研發(fā)集團主席張亞勤
張亞勤指出,在互聯(lián)網(wǎng)的最初的幾十年來,是數(shù)字化的過程,互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展主要完成了兩件事,其一是數(shù)字化,其二是IP化,前者是指將文字、視頻音樂等數(shù)字化,后者則是通過網(wǎng)絡(luò)將人和人、人與物聯(lián)系在一起。都是把一些實體的東西放到網(wǎng)絡(luò)上。
“但是從現(xiàn)在到未來30年,將會是截然相反的路徑,更多數(shù)字虛擬的世界將走向?qū)嶓w。”張亞勤如是說。由此,將呈現(xiàn)三個現(xiàn)象。
第一,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將鏈接物理世界。傳感技術(shù)的發(fā)展帶來了更好的信息鏈接,比如車聯(lián)網(wǎng),物聯(lián)網(wǎng),可穿戴設(shè)備等。
第二,徹底的改變實體經(jīng)濟。每個領(lǐng)域都受到互聯(lián)網(wǎng)的沖擊,互聯(lián)網(wǎng)的思維方式、商業(yè)模式從虛擬世界走回物理世界,從線上走向線下。
第三,智慧工作生活。互聯(lián)網(wǎng)更加理解人,更加人性化。例如用戶在任何的地方,做什么,都有個汲取學(xué)習的機器人,在不違法隱私的前提下,悄悄的在了解你,知道用戶未來想做什么,從而提供相應(yīng)的服務(wù)。在談到最近的微軟小冰時,張亞勤表示:“未來機器的智能一定會超過人類,在未來20到30年可能就能看到這個現(xiàn)象,但是我相信人類是能控制自己制造出來的東西,未來人工智能會成為人類思維的延伸。”
在張亞勤看來,目前互聯(lián)網(wǎng)物理化已成主流,主要有三個驅(qū)動力,分別是更發(fā)達的傳感技術(shù)、云計算的能力以及人工智能技術(shù)的發(fā)展。
總之,張亞勤指出,由于先進的算法、巨大的重組和計算能力,使得物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)走向了一個新的階段,使得物理化變得現(xiàn)實和可能,真正能進入每一個產(chǎn)業(yè)改變產(chǎn)業(yè)的格局。
因此,張亞勤提出:“真正的互聯(lián)網(wǎng)思維就是要把用戶當成互聯(lián)網(wǎng)的中心,中間商將越來越少,這將讓商業(yè)模式和銷售渠道產(chǎn)生變化。”
“而一個趨勢要成為主流,一定要看企業(yè)。”張亞勤最后說道。
據(jù)悉,“2014網(wǎng)易未來科技峰會”由網(wǎng)易科技和網(wǎng)易新聞客戶端聯(lián)合主辦,圍繞“互聯(lián)網(wǎng)+改變世界”展開,探討互聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)行業(yè)融合過程中的新機遇和新物種,內(nèi)容涉及新媒體、互聯(lián)網(wǎng)金融、智能硬件、智能汽車、在線旅游、在線教育、在線音樂等當前最受業(yè)界關(guān)注的話題。
好文章,需要你的鼓勵
浙江大學(xué)團隊提出動態(tài)專家搜索方法,讓AI能根據(jù)不同問題靈活調(diào)整內(nèi)部專家配置。該方法在數(shù)學(xué)、編程等任務(wù)上顯著提升推理準確率,且不增加計算成本。研究發(fā)現(xiàn)不同類型問題偏愛不同專家配置,為AI推理優(yōu)化開辟新路徑。
清華大學(xué)研究團隊提出SIRI方法,通過"壓縮-擴張"交替訓(xùn)練策略,成功解決了大型推理模型"話多且準確率低"的問題。實驗顯示,該方法在數(shù)學(xué)競賽題上將模型準確率提升43.2%的同時,輸出長度減少46.9%,真正實現(xiàn)了效率與性能的雙重優(yōu)化,為AI模型訓(xùn)練提供了新思路。
南洋理工大學(xué)與騰訊聯(lián)合研究團隊開發(fā)出Rolling Forcing技術(shù),實現(xiàn)AI視頻實時流式生成的重大突破。該技術(shù)通過滾動窗口聯(lián)合去噪、注意力錨點機制和高效訓(xùn)練算法三項創(chuàng)新,解決了長視頻生成中的錯誤累積問題,可在單GPU上以16fps速度生成多分鐘高質(zhì)量視頻,延遲僅0.76秒,質(zhì)量漂移指標從傳統(tǒng)方法的1.66降至0.01,為交互式媒體和內(nèi)容創(chuàng)作開辟新可能。
華中科技大學(xué)研究團隊發(fā)現(xiàn),通過讓AI模型學(xué)習解決幾何問題,能夠顯著提升其空間理解能力。他們構(gòu)建了包含約30000個幾何題目的Euclid30K數(shù)據(jù)集,使用強化學(xué)習方法訓(xùn)練多個AI模型。實驗結(jié)果顯示,幾何訓(xùn)練在四個空間智能測試基準上都帶來顯著提升,其中最佳模型達到49.6%準確率,超越此前最好成績。這項研究揭示了基礎(chǔ)幾何知識對培養(yǎng)AI空間智能的重要價值。
關(guān)注科技創(chuàng)新、技術(shù)投資。
以文會友,左手硬核科技,右手浪漫主義。