専門取材科の大訊飛高級副総裁、研究院の胡国平院長:AIバブルが頭の企業に影響を与え、将来最大のチャンスは教育業界にある。
両会の間に、全国人民代表大会代表、科大訊飛董事長劉慶峰が提出した5つの書面提案は、それぞれ知恵教育、公共衛生、知恵事務、民営高校、税収政策などのホットな問題に関連しています。
疫病の背景の下で、人工知能の応用そのものも市場の関心を持つ焦点です。
人工知能応用、技術研究開発及び科大訊飛自身の企業発展の話題をめぐって、5月28日、科大訊飛連合創始者、高級副総裁、研究院院長の胡国平は21世紀の経済報道記者のインタビューを受けました。
成長点予想
今年劉慶峰両会は人工知能の具体的な応用に焦点を当てることを提案しました。背景は何ですか?
胡国平:まず、近年の人工知能業界化、シーン化の傾向がより顕著になってきました。ますます多くの会社が人工知能と具体的な業界とシーンを結合しています。第二に、人々がソフトウェアで実現したサービスは、現在徐々にいくつかの対応するハードウェアが現れています。第三に、チップ化は業界の観点から、中国は人工知能関連のチップなどの基礎分野の研究開発を強化しました。第四に、疫病の影響、人工知能は医療の面での応用と価値が急速に増大されています。智医の補助電話ロボットを使って、人工知能で外呼する方式で疫病の状況の調査、調査、再作業状況の調査などが含まれています。
「21世紀」:知能国家重点実験室の主任として認知されていますが、現在の実験室ではどのような最先端研究が行われていますか?
胡国平:簡単に言えば、私達が研究している非常に重要な方向は、どのように深さ学習と人工専門家の協力過程において説明可能性を実現させるかということです。
現在の人工知能の最も基本的な枠組みは、深さに基づいて勉強すると言われています。しかし、いくつかの業界では、説明できない人工知能の応用は着地に大きな障害があります。例えば、医療分野では、機械は医師に病状の結論を教えますが、医師には何の理由があるか教えてくれません。この点について私たちはいろいろな仕事をしました。推理の過程を提供することです。
どの応用が最大の成長点になると思いますか?
胡国平:衣食住と交通に欠かせません。これらの応用面のシーン化がもっと多くて、奥行きの方向に発展しています。例えば今の人工知能技術は末端の医者のレベルに達することができます。将来は二甲病院のレベルに達することができますか?これらの分野の応用生産額は今後も大きな発展がありますが、影響から言えば、現在は5%ぐらいしか実現していないと思います。
一番といえば、教育だと思います。業界全体に参加する人数から言えば、教育が一番大きいからです。誰もが学習効率を明らかに向上させたいと思います。個性的でバーチャルな先生がほしいです。
もう一つ重要な分野があります。万物インターネット時代のスマート・ハードウェアといいます。すべての家電、住宅が人工知能技術の着地を実現して、機械をもっと賢くして、人の話が分かります。人のジェスチャーの表情などが分かります。
AIバブルの影響
前の数年の市場でAIバブルについて話していますが、2020年のバブルはまだあると思いますか?
胡国平:2019年下半期には、人工知能企業の再融資が難しくなりました。
人工知能が比較的に暑い時には、もともと第二、第三世代の会社がたくさん入ってきますが、実際には人の顔認識、医療映像など、多くの会社が同時にやっている可能性はあまりありません。頭の会社にとっては、まだバブルのレベルではない。
科大訊飛は市場のバブルの影響を受けたことがありますか?
胡国平:客観的にはまだ影響があります。自分の心理状態、人工知能人材の価格などを含みます。私たちの基本的な判断は、昨年の下半期以降、人材価格の上昇幅が鈍化しているなど、比較的理性的になっています。
『21世紀』:科大訊飛が発売されてから12年が経ちましたが、発売されてからはあなたにとって何か違いがありますか?
胡国平:実は会社にとって影響は大きいです。私たちの内部にはお金があるという話がありますが、お金がないというのは同じです。自分の仕事の状態や忙しさ、技術や製品に対する追求から言えば、あまり影響がないと思います。
業務の方向をたよる
『21世紀』:2019年の会社To C業務は約36%を占め、前年より約4ポイント上昇し、今後もToC業務の比率を引き続き向上させますか?
胡国平:私たちはTo Cの発展に自信を持っています。そして、比較的明確な発展潜在力を見ました。しかし、比例を努力の目標にしません。
一つはスマート・ハードウェア関連の製品で、より多くのシーン化された細分化製品を作りました。全シリーズの製品が展開され、ユーザーが通信関連のスマート・ハードウェア単品に対して、より良い認可を得られます。私たちも引き続きイヤホンなど、ユーザー級の大きな製品を作ります。
二つ目は人工知能技術のAPIを通じて、開発者に関連する人工知能技術の呼び出しサービスを提供することです。クラウドコールサービスのモデルは、大きな利点は、これらの人工知能技術を使用するメーカーのコストは非常に低いが、規模化効果のため、自身のAPI経済は持続的な成長の収益源となる。
投入と業績の関係はどう思いますか?会社の研究開発投資は業績の変動によって影響されますか?
胡国平:深さ学習技術は、音声合成、音声認識、画像認識、翻訳などのすべての業界に利用できます。音声認識ができたら、To C向けのスマート録音ペン、裁判会議、音声電子カルテで使用できます。この産業構造を通じて、個々の技術、一つの製品を作る会社よりも投入・生産が高くなります。
人工知能の分野でも明らかな「28原則」があります。頭を使えば、出力比は保障されます。
業績の変動については、影響があるかもしれませんが、通信には独特のメリットがあると思います。核心技術に対する持続的な先行追求と投資は非常に断固としており、会社の意思決定層、株主は非常に支持しています。そして先ほど「28原則」と言いましたが、これまでに確かに30%から40%をリードしています。いいリターンを得ました。
(著者:南方財経全国両会報道グループ張賽男)
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