亚博网页版登陆界面:O2OEXPO专访丨IBM中国创新工程院院长田忠博士:依靠认知计算引领产业智能化

本文摘要:世界O2O组织(WOO )、全球移动游戏联盟(GMGC )和红藻资本共同主办的世界O2O博览会和IN 2016创意大会于2016年6月22日在北京国家会议中心隆重举行。

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世界O2O组织(WOO )、全球移动游戏联盟(GMGC )和红藻资本共同主办的世界O2O博览会和IN 2016创意大会于2016年6月22日在北京国家会议中心隆重举行。会后,IBM公司IBM全球工程师、IBM中国创意工程院院长田忠博士拒绝接受媒体采访。

IBM公司IBM全球工程师,IBM中国创造工程院院长田忠博士以下是演说国史记者:你好! 今天,世界O2O组织和IN 2016创造大会新闻中心欢迎来到IBM世界优秀工程师、IBM中国创造工程院院长田忠博士。刚才在主会场公开了为了理解和计算问题而引导产业智能化的精彩演说,为了理解计算出的概念,请说明一下好吗? 田忠:当时算的是矮个子,在实验室穿白衣进来。之后有电脑,和机器交流,放专业的命令,放专业的程序,或者有专业的理解,今天需要理解计算,人类确实理解你。

不是非常简单的人情,而是人情的交流,确实需要那样的问题。三是需要自己自学,还烧结的程序,需要通过编程进行这样的理解,根据取得的科学知识,基于和你过去的交流,自学理解你的习惯。它与更多的伙伴关系有交流关系,有自我提高和自我提高的能力,有更灵活的活动能力。记者: IBM真的在这个领域做出了什么贡献和突破? 田忠:从表面上看,这个应用会更亲近,更甜蜜。

我有必要更好地理解问你的问题。那下面有很多科学工作。首先第一个问题是结构化数据和非结构化数据的统一,今天说的数据库理解,银行存款依赖于这样的数据库,每天都被用来结构化数据。计算机和信息技术长期擅长处理结构化数据,非结构化数据是噩梦,如何能在这里听到你的问题是非常复杂的问题。

非结构化数据是微博、微信、SNS上的各种启动时,今天的录音、视频是所谓的结构化数据,同时来自其他设备的非结构化数据也很多,总量与所谓的结构化数据相比,需要应用大量的非结构化数据,一起所以这是数据处理级别。在人机处理中,感情交流需要通过自然语言的交流取得问题的输出,得到输入。

另外,除了文字,一个人聪明的时候,意味着有必要背单词,所以有必要理解你在听什么,想理解什么。因此,这些方面包括在更多硬件领域更强的计算能力,在云平台上通过更普遍的计算能力是一些方面的突破。记者:现在很多企业都有不同的创造企业,成熟期企业,以产业智能化作为企业信息化的建设,是如何解读产业智能化的,如何规定这个范围? 田忠:恐怕没有严格的定义过程。这不是审查会,而是自然的应用。

IT技术和信息技术应用于生产领域后,从最初的数字化到数字化有很多可能性,这些可能性需要通过信息化获取信息。取得的数字输出需要及时处理,需要更好理解的处理,需要处理历史数据,需要以高效的方式工作。

这部分只是个开始,带着更多的理解力。包括早年的决策支持系统,也包括早年的理解系统,新追加了人工智能系统,97年IBM有深蓝色系统,通过更高速的CPU系统,以更大的内存量,以更严格的内存量进行各种大量
那时的算法比较简单,也是机械输出。

无论是国际象棋还是棋手,输出都很直。看著棋盘数乘数,对电脑的输出是a,f等。

更多的企业有更直观的感觉,客户群体需要看到可以交流的部分,另一方面,应对更多的机器人的引进,对我们解决问题的后顾之忧是没有帮助的。我们的企业必须把理解能力纳入创造性。记者:关于企业的产业智能化,IBM将来没有什么布局和行为,IBM关注哪个行业? 田忠:理解计算,我刚才在演说中推荐了很多医疗领域的例子。

医疗领域是升仪相关的部分,同时也是循证医学的好突破口。在某种程度上扩展了医疗、公共卫生、健康等领域,包括保健领域,关系到人们的生活,这些开始看到几个领域。同时,我们扩展了影像、气象服务等与国计民生相关的能力,表明我们不首先从基础设施和人民生活相关的基本领域开始,我们体验后引进更多更好的领域,把金融、保险、工程制造业记者:我刚才提到了人工智能和大数据,人工智能和大数据都备受关注。

现在我们谈了理解计算、大数据和人工智能,它们之间有什么关联吗? 田忠:问得好。云计算、大数据、人工智能,这些都是不同的领域,这些领域近年来发生了飞跃性的变革,有很多应用,在基础领域有很多发展,应用情况也更好地理解。

但是,这意味着有很大的数据。它解决问题,解读数据,理解数据,如何应用于实际场景,云计算平台必须达到共识计算能力。物联网需要参与现实生活他们之间是相互促进的过程。

IBM综合了这些人工智能、大数据、硬件想法、云平台的发展才构成了理解计算的坚实基础。记者:现场媒体朋友有什么问题? 问题:我有两个问题。

第一,关于IBM首先明确提出了智慧城市,但首先明确提出了理解计算。两者有什么内在联系? 第二个问题是计算整合大量科学知识,了解如何确保科学知识的正确性和开放性,避免科学知识的垄断。你觉得IBM怎么样? 田忠:第一智慧地球与理解计算的关系,第二科学知识的正确问题。

第一个问题智能地球明确提出关闭电视:智能地球说三个I,智能地球是IBM在理解计算方面实践中的环节,基于当时的解读,当时场景以地球为背景,应用于发展的这种理念和实践。无论如何,我们需要获取大量的数据,如何让我们理解现实世界,人和系统需要更有智慧,更有感情的交流。

这必须是基础。不同设备之间,不同系统之间必须切断互操作、中间件基础能力、云平台、所有数据和处置的地下通道。

最后无论是人工智能能力,还是结构化数据,处理能力大幅度提高,整合更好是新的,理解计算的能力,在一定程度上是处理物理世界的能力。第二个问题关于科学知识的问题很有趣。25年前,我的论文试图解决问题。过去的计算机系统是单调的系统,a是正确的,b是正确的,c是正确的,过去的系统处理了这样的事情。

突然b不正确,证明在过去的系统中整个系统不会崩溃,但人没有这个问题。我们繁荣的过程是一个巨大的跌倒和自学的过程。我们过去指出一件事是正确的还是不正确的,教育自己的孩子。那样就错了,但随着繁荣,中间有很多环节。

在某个场景中是正确的,某个场景是不正确的。我认识到这样的做法是不合适的,来自相当理解和场景,更多地理解了权力获得的过去掌握的科学知识,所以人的能力非常真,我们称人为多目的非单调的推理小说系统。这是我们早就指出人是这样的系统。

今天的理解系统也必须在某种程度上超过这样的能力,处理对立的科学知识的输出,寻求综合的答案。在11年的危险地带比赛中也一样。循证医学也包括得到答案。

得到结论不是一件事。从各种结果中得到一组答案,每个答案都是可靠的,必须根据答案介绍一些,对当时的情况自由选择。人的科学知识被称为单调多用途的系统,是即使理解计算也必须解决问题的问题。谢谢你! 问题: IBM的主要优点是什么? 比行业内其他房子的好处什么? 请理解计算方面。

田忠:优势相对徒劳。我这样解读。第一,IBM是一家有历史传承的公司,技术积累和行动方式非常适合大数据的年代。从大数据的处理能力的角度出发,我们综合了各种能力,从数据库到流体数据库研究了好几年。

此外,各类开源系统IBM也有很多工程师在一线。我们是第一家对外开放大数据的公司。同时,IBM也大量收购。

我们嘲笑封建社会的农民在天上吃饭,实际上必须在天上吃饭。今天早上工作的时候天气不好。

大家都不舒服,可能有木栅。晚上回家买菜可能有点早。也包括公共政策。

包括交通安全。此外,还包括警察的部署。数据反对和能力都是必要的。

就像IBM和仅次于美国的医疗数据库系统公司也收购了一样,IBM在第一时间控制了过去的历史实例,在第一时间训练和处置了更大的服务循证医学能力。综合出IBM的双手,一个技术的研究开发和技术储备,一个是技术整理,管理第一手数据。这是我看到IBM现在和业界的几个员工不一样。

问题:在网上很受欢迎的话题。欧盟正在判断微软公司是否有数据垄断指控。你觉得怎么样? 田忠:垄断这个词是可怕的词。

有好的部分,也有欺诈的部分。垄断的市场地位可能会妨碍社会经济和技术发展。是否成为垄断是必须由法律规定的问题。

我可能没有能力问是否包括垄断。无论地位多么重要,重要,此数据的目的是什么,都不会导致垄断应用,更好的是,从IBM的角度来看,无论市场地位是什么,客户都是基于连接互操作者的想法,来解决问题的。记者:谢谢田博士。

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