Baidu Ma: Los marcos nacionales de aprendizaje profundo enfrentan tres dificultades principales.
Al igual que Windows en la era de las PC y IOS y Android en la era de Internet móvil, el marco de aprendizaje profundo es el sistema operativo en la era inteligente. Junto con el chip, se convierte en la infraestructura de la inteligencia artificial, y el marco de aprendizaje profundo es tan importante como el chip.
En el Décimo Plan Quinquenal, el "marco de aprendizaje profundo" se ha incluido en el campo de la "inteligencia artificial de nueva generación" y se ha convertido en una tecnología innovadora de vanguardia respaldada por el país.
Los marcos nacionales de aprendizaje profundo enfrentan tres dificultades principales.
Ma Yanjun cree que los marcos de aprendizaje profundo están facilitando las aplicaciones de inteligencia artificial. Con base en el marco de aprendizaje profundo, las empresas pueden desarrollar aplicaciones de IA de manera más rápida y conveniente en función de las características de su propia industria y las necesidades del escenario sin construir una base de 0 a 1, lo que mejora en gran medida la eficiencia y el nivel de inteligencia industrial.
Ya sea desde la perspectiva del desarrollo de la tecnología de IA o de aplicaciones industriales, el marco de aprendizaje profundo ocupa una posición muy central. Desde 2013, varias disciplinas de I + D en la academia y la industria de inteligencia artificial global han abierto sucesivamente sus propios marcos de aprendizaje profundo desarrollados de forma independiente y han construido una plataforma abierta de inteligencia artificial con el marco como núcleo para promover el establecimiento de un ecosistema industrial de inteligencia artificial. Los marcos de aprendizaje profundo, como TensorFlow de Google, PyTorch de Facebook, etc., comenzaron temprano y se desarrollaron rápidamente, ocupando la posición de liderazgo en la industria.
Ya en 2017, la Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma aprobó oficialmente el establecimiento del Laboratorio Nacional de Ingeniería para Tecnología y Aplicaciones de Aprendizaje Profundo, y el marco de aprendizaje profundo de China superó gradualmente la competencia internacional. En 2021, un informe de IDC muestra que Baidu "Flying Paddle", la primera plataforma de aprendizaje profundo abierta y abierta de China, ha superado a otros gigantes internacionales en el mercado de aprendizaje profundo de China y se ha convertido en la número uno de China. Esto elimina la necesidad de que los desarrolladores y usuarios chinos de tecnología de inteligencia artificial dependan de plataformas extranjeras y, al mismo tiempo, pueden depender aún más de plataformas nacionales para cultivar un ecosistema industrial.
Sin embargo, el marco de aprendizaje profundo desarrollado por China todavía tiene un largo camino por recorrer antes de que pueda tomar la delantera en la competencia internacional. Ma señaló que el desarrollo actual de los marcos nacionales de aprendizaje profundo aún necesita superar tres puntos clave: fortaleza técnica, experiencia funcional y escala ecológica.
En primer lugar, en términos de innovación tecnológica, la investigación y el desarrollo de marcos de aprendizaje profundo requieren talentos técnicos de bajo nivel en el campo de la inteligencia artificial, y las reservas de mi país en este campo son insuficientes.
En segundo lugar, en términos de experiencia de aplicación, dado que mi país es el país con la cadena industrial más completa y el sistema industrial más complejo, las necesidades de transformación de las pequeñas y medianas empresas son urgentes. Sin embargo, en el proceso de aplicación de la IA para promover la transformación inteligente de las empresas, se necesitan al menos entre 3 y 6 meses para que una sola aplicación tecnológica pase del laboratorio a la implementación industrial.
Una plataforma de desarrollo con un umbral bajo o incluso nulo es extremadamente importante.
En términos de desarrollo y ecología de aplicaciones,
El aprendizaje profundo es un * * * campo tecnológico innovador típico. Solo construyendo su propia ecología se puede lograr una iteración y un desarrollo continuos.
Sin embargo, el ciclo de construcción del ecosistema es largo y el costo es alto. Sólo cuando la tecnología y la experiencia funcional del marco nacional sean suficientes para satisfacer las necesidades de los desarrolladores, habrá una oportunidad de cultivar. un ecosistema de aplicaciones y desarrollo de IA innovador e independiente.
El marco de aprendizaje profundo puede determinar el patrón de la industria de la IA en los próximos cinco años.
En el campo global del aprendizaje profundo, los desarrolladores extranjeros desarrollan, entrenan e implementan principalmente algoritmos y modelos de inteligencia artificial basados en marcos de aprendizaje profundo extranjeros como TensorFlow, PyTorch y MxNet. Todavía existe una cierta brecha entre los marcos de aprendizaje profundo desarrollados por las empresas nacionales de inteligencia artificial en términos de prosperidad de la comunidad y número de desarrolladores.
El marco de aprendizaje profundo de China, representado por Feipiao, se está convirtiendo en una plataforma de código abierto que es más adecuada para las necesidades de la industria y más popular entre los desarrolladores chinos. Por un lado, el marco de aprendizaje profundo de China continúa arraigado en escenarios de aplicación reales, captando firmemente las necesidades de actualizaciones inteligentes de los desarrolladores y empresas y reduciendo el umbral de aplicación de la tecnología de inteligencia artificial. Por otro lado, el marco de aprendizaje profundo de China se ha adaptado e integrado profundamente con más fabricantes de chips, formando una sinergia entre software y hardware.
“Las empresas e industrias de China tienen sus propias características.
Por ejemplo, en la industria, la agricultura, la logística, las finanzas y otros campos. , la demanda de tecnología de inteligencia artificial de las empresas chinas también es única. Si el marco nacional de aprendizaje profundo puede satisfacer las necesidades de las industrias chinas en una gran cantidad de funciones y, al mismo tiempo, tiene un umbral bajo y es simple y fácil de desarrollar, habrá una gran oportunidad para lograr adelantamientos a nivel industrial. . "Dijo Ma Dui.
Lo que no se puede ignorar es que el marco de aprendizaje profundo de mi país todavía enfrenta dificultades como una adaptación e implementación complejas y dificultades en el desarrollo de aplicaciones. Es difícil construir un aprendizaje profundo independiente y controlable. y la industria de la inteligencia artificial, pero puede determinar el panorama de la tecnología de IA y el nivel de la industria en los próximos cinco años.
Ma Yanjun dijo: “Aunque el marco de aprendizaje profundo requiere una alta inversión y un largo plazo. y la competencia ecológica, ya ha recibido estrategias nacionales y corporativas. El apoyo es la clave para desbloquear la próxima era de la IA. ”