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对话申省梅:人工智能“进化论”从Zero到Hero

2019-11-22 09:38:09
智能物联网时代,人工智能进步日新月异。她曾是日本松下研究院的技术骨干和领头者;ai的飞速迭代,她毅然加入中国公司;她说,“中国速度”将在全球激烈的ai技术竞争中撕开关键的缺口。中日两国的人工智能产业理

在智能物联网时代,人工智能日新月异。她是日本松下研究所的技术骨干和领导者。经过人工智能的快速迭代,她毅然加入了中国公司;她说,“中国速度”将在激烈的全球人工智能技术竞争中撕开关键的缺口。

中日人工智能产业的概念有什么不同?人工智能领域的“气宗”和“建宗”是什么?在产品和技术快速迭代的工业循环中,是需要工匠严谨雕刻的精神还是快速尝试和出错的冒险精神?从零到英雄,为什么说年轻人才的培养比技术磨练“心灵”更重要?

以下是计算机视觉和深度学习领域的科学家、彭斯科技新加坡研究所所长沈梅生对杨光的专访。

不久前,我在人工智能行业的一次意外采访中遇到了一位令人印象深刻的中年女科学家。她是人工智能深度学习领域的领导者。自20世纪80年代以来,她一直从事无人驾驶汽车驾驶和医学心电图辅助诊断和治疗的研究。20世纪90年代,她带领日本松下研究所从事音视频信号处理和压缩算法应用,拥有300多项专利,然后专注于图像识别领域。

沈梅生,计算机视觉和深度学习领域的科学家

作为中国计算机科学和人工智能领域的一位罕见的女科学家,她具备计算机视觉的全套技术能力,涵盖了人脸、人体形态、运动、行为和图像识别等多个领域。在世界人工智能技术的门户和桥头堡新加坡,她看到了人工智能领域的发展趋势和加入中国市场的机会。

2019年,她决定加入中国人工智能公司彭斯科技,致力于安全、智能城市和自动驾驶领域的研究。与人工智能领域的男性企业家和科学家不同,沈梅生教授的演讲低调含蓄,但他对技术和趋势的判断和理解非常坚定。她曾在牛津、剑桥和麻省理工学院以及其他高等院校培训她的孩子,但她仍然喜欢培训专业人员。

她很随和,但在各种比赛中,她要求很高。她研究人工智能,但她更了解人类的价值和力量。我们的谈话从她在日本松下研究所的经历开始。

01.日本式的“工匠精神”在10年来并不坏,在智能时代被认为已经过时了吗?

杨光:日本企业是工业制造时代全球工业的一面旗帜。他们倡导的工匠精神可以将工业设计和技术发挥到极致。你如何理解工匠的精神?

沈梅生:日本企业的工艺精神非常值得我们学习。做事的这种认真态度使一件事变得非常好。松下和其他日本公司的产品在10年或20年内不会受损。

我们还参与了许多这样的产品设计,包括电视机和dic专业相机。业内人士知道,我们在技术上花了很多时间,我们对外界消费者并不了解,尤其是它的工艺、严肃性和专业管理。资源总是有限的,善用资源是一个很好的方面。例如,电动牙刷正由许多公司生产,但是一旦我参加松下会议,我想他们非常了解顾客的需求。刚加入公司的员工会有一段时间,也就是说,他们会被派去商店卖东西。在销售过程中,他们会知道顾客的想法和顾客的价值。

牙刷使用起来非常有效。它的尺寸和电池考虑得非常周到。听完之后,我立即把牙刷介绍给许多朋友,让他们使用。他们公司的理念是用户永远是第一位的。我们已经学到了很多这样的经验。

杨光:但是我必须说,从工业时代到智能时代,这个行业的游戏方式已经改变了。有人还说,日本企业以前的优势在这个时代可能会变成劣势。例如,现在科技产品市场的步伐正在迅速变化。过于严格和一丝不苟意味着牺牲速度、企业利润和错失机会。例如,苹果因升级系统以降低上一代手机的性能而受到批评,这促使消费者不断更换新手机。你认为产品能持续10年的工匠精神已经过时了?

申相梅:大约10年前,韩国产品开始在市场上与日本产品竞争。当时,我们参观了松下当地的一些工厂,发现松下的理念已经渗透到每个人的脑海中。每个部件都要求10年内不得损坏。要求非常严格。例如,每台设备的成本非常高,这使得市场价格无法与韩国产品三星和lg相比。后来,几年后,人们发现大陆产品比三星和lg便宜。人们觉得每5年或10年更换一次电视机是可以的。因此,公司开始意识到这些变化。

沈梅生教授带领团队赢得了人工智能领域的许多世界奖项。

02.“中国速度”孕育大赛道和大舞台

杨光:你决定在2019年离开日本松下,加入中国人工智能公司彭斯科技。这是一个在智能安全领域迅速崛起的企业。你认为人工智能视觉产业已经达到了什么阶段?

沈梅生:应该是2017年和2018年。我看到了人工智能技术的快速发展和越来越多的应用。当时我的团队在日本很有名。核心技术是人工智能计算机视觉。如果团队想做什么,每个人都会很快做。

2012年,我们公司仍在使用其他人的云技术。当时,我们的团队是该公司第一个制造云技术的团队。后来人工智能有了更多的机会,想做更多的事情。

杨光:所以最终你选择了加入一家中国公司。与欧美巨头相比,你认为中国公司最大的吸引力是什么?这是权力下放和挑战吗?

沈梅生:我认为候选人的选择就像寻找男女朋友。你第一次觉得我说话很随意,因为我们也是有经验的人,知道我们真正信任的是什么样的人。我认为他们(彭斯)在市场和执行力方面都非常优秀。他告诉我们,你们的技术非常好,专注于技术,给我们其他东西,他们可以给我空间。其他大公司也找到了我。我想我去那里就像松下一样。为什么我还出去?我在大公司工作了这么多年。

人工智能人才观:从零到英雄,比技术更重要的是“磨练你的头脑”

杨光:让我们再来谈谈天赋。新加坡在全球人工智能领域拥有独特的科研环境和地理优势,被视为全球人工智能产业的桥头堡。政府大力支持人工智能高技术的发展,并给予许多政策和资金来促进产学研一体化,包括新加坡国立大学、南洋理工学院和许多企业的研究所,所有这些都造就了一批世界知名的人工智能专家。随着人工智能产业的成熟和激烈竞争,对人才的需求也越来越高。民事和军事技能都是必需的,研究和实践都受到同等重视。那么,在你看来,培养人才更难吗?

沈梅生:直到今天,我才意识到人工智能非常缺乏人才。从0开始,你必须招募人员。我一点也不担心,因为我自己过去也培训过很多新人。例如,一个刚刚从博士学位毕业的孩子心里有很多担忧,不知道自己能否做到。自从他进来,我就一直和他一起做事情,从2d到3d相机和电视。有一次他突然告诉我,他说,“我零分,但现在我是英雄。”我很感动。我认为他真的很杰出。我也意识到许多孩子有巨大的潜力。当你把它挖出来时,这些孩子非常高兴。他看到了自己的成就。有些人有潜力,但他们不追求卓越。我追求事业上的卓越,这种精神可能会影响到每个人。

许多孩子说我可以参加比赛。我喜欢玩游戏。我告诉他们你必须有在比赛中获胜的精神。如果你只是来参加比赛,而最终的结果并不理想,我说你不应该以这种心态参加比赛,因为你最终感觉不到成就感。我说如果你想参加比赛,我们将获得第一名。你看,我们在连续比赛。2018年,我们是几场比赛中的第一个。因为在中间,当每个人看到问题都不得不让步时,你需要鼓励他们,你需要发现他们的问题。

沈梅生教授的团队刷新里德的三项世界纪录

杨光:我检查发现,你领导的个人和团队都取得了优异的成绩:帕斯卡尔voc连续三年在顶级国际计算机视觉竞赛中获得视觉对象检测冠军,微软在百万名人面部识别挑战赛中获得第一名,里德的行人识别技术创造了三项世界纪录,所有这些都说明了你对年轻人的指导和训练。

一方面,你反对“专注于参与”,当你去的时候会做得最好。另一方面,培养年轻人才,头脑也很重要。比成就更重要的是如何面对失败。你如何让年轻的人才在渴望成功和面对失败之间找到平衡?

沈梅生:最近,我们的团队也分享了一句叫做“坚强”的话,在中文里,这句话被翻译成“皮士”。无论我们是参加比赛还是做项目演示,一些孩子都会做演示并谈论技术细节(非常费力)。我告诉他们,"来的人不了解细节,你应该从其他角度谈论他们"。许多有学术背景的孩子很难理解这一点。他们谈论得越多,就越沮丧。"花了这么多力气,但没有结果。"后来,我告诉他们要坚强。我自己也是以前的人,在这个过程中会遇到很多困难。有些人非常努力地做某事,但是当他们不能满足要求时,年轻人倾向于说,“我辞职了。我不干了。”当时,我说这句话被几个年轻人听到了,所以当我训练他们进行演示排练时,当我很严格的时候,他们也说要彼此强硬。

杨光:除了技术,你认为人工智能人才最重要的品质或要求是什么?

沈梅生:科学研究者应该“亲自做每件事”。过去,政府有一个项目:对一所学校的停车场进行自动检查,检查停车场有多少个位置,然后根据摄像头监控。该项目的重点是相机的放置位置以及它能以什么角度覆盖更多的地方。

我发现一些从事研究和开发的人不愿意去实际的网站进行捕捉。当时,我不仅谈到了在家里进行研发,还谈到了在我知道你的技术有多有限之前出去收集数据。我的管理风格也是如此。我不批评下属,但我会树立一个好榜样。

那时,他是一个泰国孩子。在他加入我们后不久,他非常愿意冲到我们面前拍摄、捕捉并回来分析数据。我将用他作为一个例子,用一种叫做“好模型生活”的方法。我总是给他们好的样品,但我不会批评不好的样品,但最后我感觉很糟糕,所以他看起来都很好。

“行人识别”是安全、自动驾驶等领域的重要应用技术

04.“建宗”与“启宗”——工业种族的方法论

杨光:在中国武侠小说中,先练内力后练对外战术的风格,剑法称为“气宗”,先练内力后练剑宗的风格。如果我们把这个行业的纯技术与内力相比较,试错和实践才是策略。目前,在人工智能领域,中国已经诞生了四条小龙,分别是上塘、师旷、易图和从云。你认为在未来人工智能行业的竞争中,更重要的是严谨的学习精神,还是先做后说的冒险精神?

沈梅生:西方国家也在倡导你刚才提到的边走边调整的方式。我们听了一个讲座,用一个例子说我一点一点地用轮子造了一辆跑车,直到三年后?制造跑车时,跑车市场可能还没有到来。先造一辆自行车,然后逐渐演变成跑车?

在不同的阶段,你可以边走边玩,就像自动驾驶一样,5级和4级,会涉及到各个方面,整个结构正在发生变化。如果你说我现在正盯着自动驾驶的第5级,让我告诉你,假设5年后可以看到实际产量,你会在5年内什么都不推出吗?事实并非如此。

我们已经完成了自动驾驶,但我们公司不会说我们正盯着第五层。在此过程中,这项技术可以应用到各个方面,如工厂中的agv、物流等方面。事实上,这项技术是从一个角度出发的,还有其他一些东西可以利用。(杨玄川)

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