TIC 2018: クラウド サービスが人工知能の急速な発展を支援

[原文は51CTO.comより] 中国の大手中立クラウドサービスプロバイダーUCloudが主催するThink in Cloud 2018が5月15日、北京ルネッサンスホテルで開催されました。Think in Cloud（以下、「TIC」）は4回連続で開催されました。 TIC 2018では、メイン会場に加えて、企業に新たな価値を生み出す新技術に関する特別セッション、人工知能の応用と実践に関する特別セッション、ブロックチェーンセキュリティアプリケーションの実装と実践に関する特別セッションの3つの並行会場も設置されました。クラウドコンピューティング、人工知能、ビッグデータ、ブロックチェーンなどの分野の技術専門家と業界エリートが集まり、最先端の技術ホットスポットと業界の洞察を伝え、業界における技術の実例とアプリケーションシナリオを共有し、新しい技術のさらなる実装を促進しました。

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人工知能の応用と実践に関する特別セッション

近年、人工知能技術は飛躍的な進歩を遂げています。ディープラーニングや機械学習などの人気のテクノロジーは、自動運転、トレーニングや教育、広告、顧客サービスなどさまざまな分野に応用されています。 5月15日午後のAI応用実践セッションには、UCloud R＆D副社長の楊磊氏、UCloud AIプラットフォーム技術専門家の宋翔氏、UISEE AI技術ディレクターの潘正氏、UCloud実験室ディレクター兼シニアR＆Dディレクターの葉立登氏、4Paradigmインテリジェントカスタマーサービスディレクター兼シニアデータサイエンティストの邢紹民氏、北京楚世科技CEOの李曙光氏をはじめ、AI分野の専門家、学者、企業人、メディア記者らが一堂に会し、機械学習、ディープラーニング、ビジュアルコンピューティングなどのAI技術と応用の迅速な実装を促進するために、新技術をどのように活用するかについて議論した。

人工知能の発展は、大まかに言えば、技術主導型、データ主導型、シナリオ主導型の3つの段階に分けられます。自動運転、インテリジェントな顧客サービスなどは、すべて特定の使用シナリオにおける人工知能です。ビッグデータ、モノのインターネット、クラウドコンピューティングなどの技術の発展により、人工知能の台頭には優れたデータと技術サポートが備わってきました。 TIC 2018 人工知能アプリケーション実践特別セッションでは、クラウド環境を活用して具体的な状況で人工知能を構築する方法が話題になりました。

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UCloud AIプラットフォームの技術専門家、Song Xiang氏

AIアプリケーションビジネスを迅速かつ低投資で検証・開発するには？ UCloud AI プラットフォームの技術専門家である Song Xiang 氏は、パブリック クラウドによって AI テクノロジーが強化され、AI アプリケーションを迅速に実装できるようになるという独自の見解を示しました。 AI を使い始めるには、AI の強化が必要なシナリオ、AI テクノロジーを迅速に検証する方法、AI の反復を効率的に実装する方法などを理解する必要があります。このプロセスでは多くの問題に直面しますが、その中でも基本的な環境設定と AI システム構築は非常に重要なリンクです。宋翔氏は、パブリッククラウドはコンピューティング、ストレージ、ネットワークなどの基本的なリソースの提供に加えて、ユーザーが独自のAIプラットフォームを構築するためのクラウドホスト、Dockerコンテナ、負荷分散などのインフラストラクチャも提供できると述べた。 UCloud はプラットフォーム レベルの PaaS サービスも提供します。ユーザーは、PaaS レイヤーの UAI-Train 上に自動スケジュールの AI トレーニング プラットフォームを構築し、UAI-Inference 上にオンライン サービス プラットフォームを開発し、AI タスクを迅速に展開できます。

UISEEのAIテクノロジー責任者、パン・ジェン氏

自動運転は人工知能技術の典型的な応用シナリオです。 UISEEの人工知能技術責任者であるPan Zheng氏は、自動運転分野におけるUCloud GPUサーバーの応用事例を共有しました。同氏は次のように述べた。「人、車両、車線をリアルタイムで監視するなど、モデル予測を実践することは、自動運転にとって極めて重要です。自動車は非常に高速で走行します。遅延を減らすには、監視プロセス全体をフロントエンドで完了させる必要があります。数十ミリ秒、あるいは数ミリ秒の遅延を処理することによってのみ、歩行者や予期しない状況に遭遇したときにタイムリーなブレーキを確実にかけることができます。」 UISEE は、組み込み GPU + CPU アクセラレーションと低コストの自動車グレード FPGA アクセラレーション テクノロジを使用して、自動運転分野で優れたアプリケーション結果を実現します。

Ye Lideng、UCloud Lab 責任者兼シニア R&D ディレクター

機械学習システムの構築はクラウドコンピューティングと切り離せません。 UCloud 研究所所長兼シニア R&D ディレクターの Ye Lideng 氏は、クラウド サービスに基づく高可用性、低コストの機械学習システムを構築する方法をソフトウェア アーキテクチャの観点から分析しました。彼は、機械学習の分野におけるコストと技術的障壁を削減するためにクラウドサービスを使用する UCloud のアイデアと実践をゲストに説明しました。 AI 機械学習システムを構築するには、構築、トレーニング、推論という 3 つのステップが必要です。 Ye Lideng 氏は、メンテナンスフリーで、弾力的にスケーラブルで、可用性が高く、従量課金制の機械学習オンライン推論システムを構築する方法について、技術的な観点から詳しく説明しました。また、アバター認識、OCR、AIアプリケーション市場などの実際のケースを通じて、実際のアプリケーションシナリオでのUAI-Inferenceの実装についてゲストにわかりやすく説明しました。

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4Paradigm のインテリジェント カスタマー サービス責任者兼シニア データ サイエンティスト、 Xing Shaomin氏

国際的にトップクラスの人工知能技術およびサービスプロバイダーであるFourth Paradigmのインテリジェントカスタマーサービス責任者兼シニアデータサイエンティストであるXing Shaomin氏が、インテリジェントカスタマーサービスの分野におけるAI技術の応用実践について語りました。インテリジェントな顧客サービスの基本的なワークフローには、音声認識、意図認識、対話管理、回答選択などの一連のプロセスが含まれます。機械学習とナレッジベースおよびナレッジグラフの継続的な改善を通じて、元の機械支援モデルから現在の機械ベースおよび人間と機械の共同モデルへと発展し、ユーザーの顧客サービスコストを大幅に節約しています。

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李曙光氏、北京Chushi Technology CEO

***、北京Chuji TechnologyのCEOであるLi Shuguang氏は、教育とトレーニングの分野におけるAI技術の応用事例を共有しました。音声認識や画像認識などの技術は、それぞれ自動口頭評価、自動作文評価、手書き認識などの教育分野に応用されています。これらは、教師を採点という重労働から解放するだけでなく、生徒が大量のシミュレーショントレーニングを実施できるようにし、学業成績を大幅に向上させます。

近年、人工知能技術は急速な発展を遂げていますが、実用分野への応用はまだ初期段階にあり、会議の聴衆は依然としてこの技術をどのように実装するかについて多くの疑問を抱いています。 TIC 2018人工知能応用実践セッションの質疑応答では、参加者が熱心に質問し、専門講師が質問に答えて聴衆の疑問を解決し続け、参加者から満場一致で賞賛されました。

会議終了後、51CTO の記者が TIC 2018 会議の詳細な取材も行います。 AIに興味のある読者は、引き続き注目してください。

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