TIC 2018: クラウド サービスが人工知能の急速な発展を支援

[51CTO.comよりオリジナル記事] 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日に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。メイン会場に加えて、TIC 2018では、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、業界とアプリケーションシナリオにおける技術の実用例を共有し、新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技術は、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、技術主導、データ主導、シナリオ主導の3つの段階に大別できます。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おり、クラウド環境を利用して特定の状況で人工知能を構築する方法が、TIC 2018人工知能応用実践特別セッションで話題になっています。

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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および開発するにはどうすればよいでしょうか。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 を導入するには、どのようなシナリオで AI の強化が必要か、AI 技術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について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構成と AI システムの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 サービスも提供しています。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することができます。

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パン・チェン氏は、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、次のように述べています。「人、車両、車線をリアルタイムで監視するなど、モデル予測の実践は、自動運転にとって非常に重要です。車は非常に高速で走行します。レイテンシを削減するには、監視プロセス全体をフロントエンドで完了する必要があります。数十ミリ秒、さらには数ミリ秒のレイテンシ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ーを使用して、自動運転分野で優れた応用結果を実現します。

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ないものです。UCloud 研究所の所長兼シニア R&D ディレクターの Ye Lideng 氏は、ソフトウェア アーキテクチャの観点から、クラウド サービスに基づいて可用性が高く低コストの機械学習システムを構築する方法を分析し、機械学習の分野で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、弾力的に拡張可能、高可用性、従量課金制の機械学習オンライン推論システムの構築方法を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の実装を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。インテリジェントカスタマー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、ユーザーのカスタマーサービスコストを大幅に節約しています。

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北京チューシテクノロジーのCEO、李曙光氏

***、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おり、教師を採点という重労働から解放するだけでなく、学生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。

カンファレンス終了後も、51CTOの記者がTIC 2018カンファレンスの詳細な取材を行う予定です。AIに興味のある読者の方は、引き続きご注目ください。

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