4月10日至12日，以“應(yīng)用人工智能”為主題，英特爾與O’Reilly聯(lián)合主辦的中國人工智能大會在京舉行，雷鋒網(wǎng)亦來到現(xiàn)場。

在英特爾媒體溝通會上，來自英特爾人工智能部門的三位負責(zé)人分享了各自領(lǐng)域的進展，包括：人工智能全棧解決方案與技術(shù)、人工智能推動醫(yī)療現(xiàn)代化、深度學(xué)習(xí)中的自然語言處理。

英特爾部署人工智能全棧解決方案

英特爾人工智能事業(yè)部業(yè)務(wù)拓展總經(jīng)理Fiaz Mohamed分享了 “人工智能全棧解決方案與技術(shù)”。

首先，他介紹了目前人工智能的進展。Fiaz談到，在兩年前，金融服務(wù)業(yè)、醫(yī)療、無人駕駛、運輸這些行業(yè)較早應(yīng)用AI，但是近兩年，人工智能的接受度大大提高，幾乎所有主要的行業(yè)都廣泛地采用了AI。

現(xiàn)在這些傳統(tǒng)行業(yè)都如何應(yīng)用AI呢？傳統(tǒng)行業(yè)需要端到端的應(yīng)用解決自己的業(yè)務(wù)問題。通常應(yīng)用AI的步驟有：獲取數(shù)據(jù)、建立模型、訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這些過程相當(dāng)復(fù)雜。且多種多樣的應(yīng)用需求需要不同的解決方案和技術(shù)來滿足，紛繁復(fù)雜的工作負載也需要不同類型和特點的人工智能產(chǎn)品來支撐。

Fiaz表示，“Intel想解決所有這些廣泛而細致的問題……英特爾要推進AI被行業(yè)所接受的邊界，不僅僅需要芯片，需要解決的問題要遠遠比芯片更多?！盜ntel目前的AI技術(shù)囊括：芯片、數(shù)據(jù)庫、框架、工具、平臺。

Fiaz介紹了英特爾人工智能全棧式解決方案，它就是一個完整的產(chǎn)品組合，包括至強可擴展處理器、英特爾Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器和FPGA、網(wǎng)絡(luò)以及存儲技術(shù)等；針對深度學(xué)習(xí)/機器學(xué)習(xí)而優(yōu)化的基于英特爾架構(gòu)的數(shù)學(xué)函數(shù)庫（Intel MKL）以及數(shù)據(jù)分析加速庫（Intel DAAL）等；支持和優(yōu)化開源深度學(xué)習(xí)框架如Spark、Caffe、Theano以及Neon等；構(gòu)建以英特爾Movidius和Saffron為代表的平臺以推動前后端協(xié)同人工智能發(fā)展。

此外，為更好地推動人工智能技術(shù)普及，英特爾還聯(lián)手百度云等合作伙伴安排了培訓(xùn)等課程，讓開發(fā)者們更好地了解BigDL等框架。BigDL是一款基于Apache Spark的分布式深度學(xué)習(xí)框架,它可以無縫的直接運行在現(xiàn)有的Apache Spark和Hadoop集群之上。百度云在即將發(fā)布的數(shù)據(jù)分析平臺中將整合BigDL最新版本。未來英特爾還將聯(lián)合百度云智學(xué)院推出完整的“數(shù)據(jù)分析+BigDL”培訓(xùn)課程。

人工智能落地醫(yī)療領(lǐng)域的挑戰(zhàn)

（英特爾人工智能事業(yè)部副總裁、人工智能實驗室和軟件總經(jīng)理Arjun Bansal）

英特爾人工智能事業(yè)部副總裁、人工智能實驗室和軟件總經(jīng)理Arjun Bansal分享了英特爾的人工智能技術(shù)在醫(yī)療上面的應(yīng)用。

在他看來，現(xiàn)在醫(yī)療行業(yè)主要有三大挑戰(zhàn)，第一是數(shù)據(jù)量特別大，而且不斷地增加。第二是臨床醫(yī)生又不夠多， 第三是高額的時間和花費成本。

英特爾的目標(biāo)是解決這三大類的問題和挑戰(zhàn)。英特爾用深度學(xué)習(xí)處理醫(yī)療中產(chǎn)生的海量大數(shù)據(jù)。關(guān)于醫(yī)生人數(shù)不夠多的問題，英特爾也搭建了一些解決方案和系統(tǒng)來做一些特定疾病的檢測，比如說做一些電子病歷的存檔和分析，為醫(yī)生提供一些輔助服務(wù)。在成本方面我們也有專門的具體的解決方案，比如做大量的內(nèi)容篩選。

Arjun分享了多個具體的案例。例如，英特爾與醫(yī)療機構(gòu)合作進行腫瘤、心腦血管疾病的檢測，英特爾的CPU能提供更大的內(nèi)存，且通過運行優(yōu)化的算法，能將腫瘤診斷的訓(xùn)練由數(shù)小時縮短至數(shù)分鐘。在中國，英特爾與浙江大學(xué)附屬第一醫(yī)院，在甲狀腺的檢測方面開展合作。現(xiàn)在有非常多的病患都需要拍片，但是缺乏專業(yè)的放射科的醫(yī)師來去看片子、分析片子，英特爾所做的是先把閱片的準確率從75%提到85%。另外還把工作任務(wù)進行了轉(zhuǎn)移，現(xiàn)在不一定非得是專業(yè)的放射醫(yī)療師來看片，通過英特爾的機器協(xié)助，其他人員也可以協(xié)助看片。這樣對于病患的診斷還有救治工作就能做的更好。

Arjun談到，這些案例都是英特爾用自己的算法進行開發(fā)或者與客戶一起合作進行開發(fā)，一起建模并且不斷優(yōu)化框架和整個系統(tǒng)。

自然語言處理的商業(yè)應(yīng)用

英特爾人工智能事業(yè)部數(shù)據(jù)科學(xué)部主任劉茵茵分享了英特爾在深度學(xué)習(xí)中的自然語言處理的進展。

相對于機器視覺還有其他很多應(yīng)用，語言處理方面這還是一個比較新的領(lǐng)域，而對自然語言處理方面的市場預(yù)測，未來的商機非常大。

劉茵茵分享到，“我們想建立自然語言處理的堆棧，它有一些非常重要的特征，首先能夠不斷地融入創(chuàng)新、不斷地進步，能夠提供給開發(fā)人員非常靈活、開放的空間，大家可以用它建立各種各樣的方案，非?？焖?、簡單地建立各種各樣的方案，然后引領(lǐng)商業(yè)層面的觀點。”

英特爾在軟件、硬件、框架、平臺上有很多底層的技術(shù)，作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，劉茵茵認為他們可以逐漸把層往上搭，可以加入很多模塊然后一起去解決各種各樣的在商業(yè)應(yīng)用中產(chǎn)生的問題。

第一個方面是主題分類。對于商業(yè)方向工作人員來說，他們需要從很大量的商業(yè)報告中提取他們想知道的信息，然后做出一些推薦或決策。自然語言處理模型可以幫助進行主題分類，能通過系統(tǒng)快速檢測出他們最需要看到的東西。

第二個應(yīng)用場景，情感分析。自然語言處理可以分析用戶對電影、音樂、商品給出的評論。通過自然語言處理模塊，它能夠非常精細的分析出這種判斷到底是針對某一個東西的某一個方面，這種應(yīng)用方案不光可以應(yīng)用于媒體分析和論壇分析，也可以使用在產(chǎn)品分析包括競爭對手分析上，可以提供非常細致的判斷。

第三個應(yīng)用場景，趨勢分析。直觀來說，在學(xué)術(shù)方面，每一段時間人們可能會比較側(cè)重于某一方面的研究，即便自然語言處理方面，去年一些學(xué)術(shù)文章和今年的學(xué)術(shù)文章兩個集合在一起比較的時候可以看出去年和今年比較有一些主題更加被人重視，更多人討論。這樣比較的時候就可以看出在開發(fā)人員的交流里，大家會逐漸對某一些問題更加重視，對某一些問題會覺得已經(jīng)被解決掉了，注意力會轉(zhuǎn)移到一些新的領(lǐng)域里。

傳統(tǒng)行業(yè)對AI的不同需求

2017年起，人工智能落地傳統(tǒng)行業(yè)是一個很熱的趨勢。但是雷鋒網(wǎng)了解到，目前很多傳統(tǒng)行業(yè)對AI技術(shù)的掌握程度很低，也不知道如何用AI技術(shù)來解決自己的需求。

Arjun詳細解答了這個問題。在他看來，現(xiàn)在企業(yè)的成熟度不同，需求也是不同的?，F(xiàn)在一些企業(yè)希望有一個完善的預(yù)置的解決方案，如果你去問醫(yī)療設(shè)備公司，他們希望你能夠為他們建一個現(xiàn)成的模型供他們使用，這事實上也是英特爾所做的工作。而另外一些企業(yè)希望的是能夠有一個第三方的解決方案，能夠給他們解決比較特殊的問題，比如圖像處理、分析。對于一些大型企業(yè)來說，比如說服務(wù)業(yè)行業(yè)，他們希望是建立端到端的基礎(chǔ)架構(gòu)。所以這不僅僅是有關(guān)于數(shù)據(jù)中心的，而是一個非常宏大的項目。很多公司還希望能夠?qū)δＰ瓦M行優(yōu)化，更好地把這些先進技術(shù)恰當(dāng)?shù)牟渴鸷蛢?yōu)化，進而用來進行實際應(yīng)用。

雷鋒網(wǎng)了解到，針對企業(yè)不同類型的問題，未來英特爾都有專門的定制化的服務(wù)?！拔覀兿Ｍ軌驗榭蛻舳ㄖ苹Ｐ秃彤a(chǎn)品，然后在特定領(lǐng)域，比如在金融、醫(yī)療、零售領(lǐng)域為我們的客戶提供精?；姆?wù)，尤其對于中國客戶。這些解決方案我們一直在通過與很多合作伙伴的合作來不斷完善。我想在將來我們都能夠推出這些產(chǎn)品，能夠更加便捷的讓我們的客戶使用這些技術(shù)”，Arjun進一步解釋到，“我還想說現(xiàn)在初創(chuàng)企業(yè)扮演的角色非常重要，他們的規(guī)模非常大、能力非常好，同時還有非常多的數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)中心。我們與這些小型公司同樣有密切合作，比如收集各種各樣的用例，能夠用在我們的AI、深度學(xué)習(xí)還有英特爾其他一些場景當(dāng)中?！?/p>

 

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