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云栖大会阿里云秀AI:AI法官已于法院和人类一起办案!

2020-06-16 阅读(1250)
云栖大会阿里云秀AI:AI法官已于法院和人类一起办案!
阿里云智能副总裁、产品与解决方案管理部总经理马劲分享阿里云在 AI 上的成果

在阿里巴巴开发者大会「云栖大会」第二日主论坛上,阿里云从阿里巴巴经济体出发,谈及五年前开始大量投入研究的 AI 产业在今日要如何帮助产业升级,从云端上的 AI 到产业上的 AI 阿里巴巴的技术人员有哪些思维,现在已完成的进度成果,未来会透过哪些具体平台让场景能透过算力实现。

在大会上,首先由阿里云智能副总裁、产品与解决方案管理部总经理马劲分享阿里云在 AI
上的成果,以及阿里巴巴是如何打造 AI 体系,首先是底层的云计算、边缘运算、晶片,再上去到平台给开发者,再来才是 AI 服务像是自动驾驶演算法语音分析、人机互动,接着将这些服务推向产业应用。

马劲强调。

阿里云成立十年 AI 大概是五年前开始起步,如今阿里巴巴的 AI 成果相当丰厚,目前每天调用超过 1 万亿次,服务全球 10 亿人,每日处理 10 亿张图像、每日处理影片 120 万小时,处理语音 55 万小时,自然语言 5 千亿句子。

规模化实践 AI 三大策略

阿里巴巴副总裁、阿里云人工智慧中心负责人华先胜以「视觉智慧规模实战」为题,谈到规模化实践的三大秘诀,包含深研演算法、深挖效率、深入产业。视觉演算法举三张相片为例,从髮丝精细度、篓空细节、和複杂相似背景,图片经常面临到的问题,过去是普通分割,现在更深度的演算法要能达到高精準分割。

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以医疗应用为例,高深度的演算法达到冠脉提取完整、分支命名更精準、细粒内脏切割的高精密三维度分析。医疗领域比消费数据少很多,尤其是像是少数疾病是更高的挑战。

深挖效率,在精度不变的情况下却可以加快三到四倍的处理速度,量化达到高速推理,以及大规模的资料检索,目前成果可透过大规模数据索引,处理效能从十亿数据、毫秒级有损到到千亿规模索引且毫秒级近无损检索,GPU  量化提升速度 6 倍。

然而,以上都还不够,最终要如合深入产业才是关键重点,城市交通、环境资源、工业质检,就连司法都能够智慧化了。

会中阿里巴巴分享不少产业实现,在多项案例中,除了过去熟知的智慧翻译、AI 语音助理,企业客户像是金融服务、有声书,透过阿里云可获得 TTS 技术,打造适合自家服务的「助理声音」。现在甚至已经出现智慧法官了,三天前才在杭州法院协助法官审理案件的 AI 法官助理「小智」就是来自阿里云和浙江大学等共同研发。

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阿里巴巴讲述智慧司法的概念

根据法官过去经验,从立案到开庭到最后整理归档原先最少需要花上 40 天时间,现在借助 AI 法官助理「小智」之力,从案件成立到归档 50 分钟就能完成。

目前阿里巴巴在智慧司法,以金融借贷、民间借贷等纠纷切入,即时庭审辅助和预判的功用,除了提高案件审理效率,也能降低法官工作量,把心思用在其他更艰难的案件上。

自动驾驶之路:别想用一套演算法解决

谈论已久的自驾车,阿里巴巴如何看待呢?阿里巴巴达摩院研究员/自动驾驶实验室负责人王刚强调阿里巴巴的自动驾驶之路仍然着重在「物流」,当然这与阿里巴巴专注在新零售非长有关,先前我们曾讨论过的智慧驾驶多半专注于载人。

不过,从阿里巴巴的角度,随着社会结构改变,人口老化劳动力缩减物流车智慧化是必然的走向。阿里将专注在末端物流商业落地,在会上展演了阿里巴巴物流服务在校园、园区等地方,用户可以在手机上一键叫车,当货物快抵达时系统会自动发送简讯通知,未来目标是将把智慧驾驶应用公开道路上。

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自动驾驶之所以难来自道路複杂与场景多样

王刚点出自动驾驶发展遇到最大的盲点,过去人类都希望能以「一套」演算法解决所有问题,但是在交通运输上不但场景多样、道路複杂,从演算法角度来看,车型、交通环境、事故成因都不同,关键问题是如何处理多样化场景。

因此要以「 no free lunch 原则」来发展自动驾驶,也就是不能想通用一套演算法解决问题,要把交通场景进行细化分类才能将演算法优化因应各种场景,所以阿里巴巴以「场景库」的方式来发展。

传统场景库是人工设计、比较粗粒度、静态场景,而阿里巴巴的自动驾驶场景库则以数据驱动、高度精细化及动态行为出发。其实在专业领域专家渗透率不够,所以阿里直接做成平台,透过平台达到效率提升、低延迟,像是原先资料中的单一场景再被分化成 25 个更精细的场景,更能针对性解决问题,未来将以此继续发展物流体系。

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