AIアプリケーションの実践と業界のエンパワーメントに焦点を当てたWOT2019グローバル人工知能カンファレンスが成功裏に終了しました。

[51CTO.comよりオリジナル記事] 2019年6月22日、WOT2019グローバル人工知能技術サミットが2日目を迎えました。昨日のカンファレンスが主にディープラーニング、ニューラルネットワーク、ビジュアルテクノロジー、自動運転車、機械学習、アルゴリズムモデル、ナレッジグラフなどの一般的なテクノロジーの研究に焦点を当てていたのに対し、今日のカンファレンスは主にAIの応用と実践に焦点を当てており、カンファレンスの内容はより具体的です。

応用分野

午前の応用分野セクションでは、スマートセキュリティ、スマートファイナンス、スマートリテール、スマートシティの4つのサブフォーラムがありました。フォーラムの名前から、この章では主に 4 つの代表的な業界における AI アプリケーションを紹介していることがわかります。

◆インテリジェントセキュリティ

スマートセキュリティサブ会場では、公共の安全問題、ネットワークセキュリティなどの側面に焦点を当て、視覚、顔認識、セキュリティなどの技術を含む人工知能時代のセキュリティ上の課題を分析しました。

最初に意見を述べたゲストは、Scallop アルゴリズム チームの責任者である Zhang Zhibo 氏でした。彼が全員と共有したトピックは、「ユビキタスな敵対的サンプル攻撃と防御」でした。同氏によると、2013年にはすでに、クリスチャン・セゲディ氏などの研究者が、データセットに微妙なノイズによって形成された入力サンプルを意図的に追加すると、分類モデルが誤った結果を出力する可能性があることを発見していたという。これを「敵対的例」と呼びます。イアン・グッドフェロー氏らによる研究では、敵対的サンプルは画像が印刷された後も「敵対的」なままであることが示されており、敵対的サンプルは単なる理論上のアイデアではなく、現実にも影響を与える可能性があることを証明しています。その後、張志波氏は、GeekPwn敵対的サンプル攻撃と防御の競争におけるTOP2の実際の戦闘ソリューションを組み合わせて、敵対的サンプル攻撃と防御の方法と、AIセキュリティの観点から攻撃と防御に対処することの重要性をすべての人に理解してもらいました。

公安部第三研究所の副研究員である董建氏は演説の中で、人工知能技術は公安分野への応用に非常に適していると述べた。公安分野には大量の画像や動画データが存在しますが、そのすべてが深く処理されていません。人工知能のディープラーニングとビッグデータ技術を通じて、これらのデータからより有用な情報を抽出し、セキュリティの予防や違法犯罪の撲滅などにデータサポートを提供できます。現在、業界では公共の安全のニーズに焦点を当て、画像処理や顔認識などの多くのインテリジェントアプリケーションを開発しています。

講演の最後に、董建氏はAIのセキュリティへの今後の応用に期待を寄せ、専用チップの革新とアップグレード、ハードウェアコストの削減により、AIはセキュリティにさらに迅速に実装され、チップ、AI端末、GPUサーバー、ビデオPaaSクラウドプラットフォームなどのコンテンツ一式を含むAIソリューションがより完全になり、クラウドエッジの組み合わせもインテリジェントセキュリティの主流の選択肢になり、AIは将来の発展方向であり、止められないと述べました。

AIA CPOのLu Ruitao氏は、「ゲームブレーカー - AIエッジコンピューティングの台頭」と題した基調講演を行いました。まず、セキュリティ分野におけるAIの新しい応用を紹介し、産業応用におけるAIの困難を解釈し、AI +エッジコンピューティングの成果を皆様と共有しました。陸瑞涛氏は、人力による監視レビューに頼る従来のセキュリティ手法ではビジネスニーズを満たすことが難しく、社会統治における技術的手段の需要がより切迫しており、それがAI+セキュリティ業界の長期的成長の基礎となっていると指摘した。 AI + エッジコンピューティングの将来を見据えて、Lu Ruitao 氏は、構造化されたデータプールが形成されると、顔のビッグデータアプリケーションに代表されるコグニティブコンピューティングが新たな爆発的な成長ポイントになると考えています。今後、エッジコンピューティング + コグニティブコンピューティングは、AI + セキュリティインテリジェンスのレベルを突破するための重要な方向性になります。

◆スマートファイナンス

現在、金融分野における AI の応用は、主にインテリジェント投資アドバイザー、財務予測と詐欺防止、資金調達と信用、セキュリティ監視と早期警告、サービスロボットなどのシナリオに集中しています。このサブフォーラムでは、数名のゲストが金融分野における AI の応用のシナリオを共有しました。

Megvii TechnologyのシニアディレクターであるFan Cong氏は、金融リスク管理の観点から、金融リスク管理分野におけるMegvii AIの応用について解説しました。ファン・コン氏は講演で、まずビジュアルインテリジェンスによる金融リスク管理のニーズと課題を分析した。第一に、インターネットの配当が薄れるにつれて、金融リスク管理の成長率は鈍化し、コストが増加していること、第二に、新しい技術とアライアンス標準により、データ統合がより安全になり、データ駆動型リスク管理がより深く活用されること、第三に、5G時代の到来が新たな機会をもたらしたことを指摘した。5Gは、生物データとIoTデータをさらに豊かにし、統合機能をより集中させた。金融リスク管理におけるAIの応用について、ファン・コン氏は例を挙げ、リスク管理のシナリオでは、多次元視覚データとディープラーニングを使用してリスク管理モデルを構築し、金融機関が詐欺関連のリスクを特定して分析するのに役立つと述べた。その後、Megvii の製品サービスと技術の進化、そして次世代の視覚的リスク管理ソリューションに関する考えと実践について語りました。

金融リスク管理について、MinTechの技術担当副社長Shao Donghui氏は、金融テクノロジーはシナリオ、データ、アルゴリズムによって推進されており、データは金融テクノロジーを統合する血液であると述べた。リスク管理システムの研究開発は、解釈と理解、監査プロセス制御、およびグレースケールとチャンピオン チャレンジャーのサポートを容易にするためのモデルの展開に重点を置いています。しかし、インターネット金融の発展に伴い、インターネットユーザーを識別するために、意思決定に大量のインターネットデータを導入する必要があり、リアルタイムのパフォーマンス、早期警告機能、モデル決定の反復速度に対する要求が高まっています。リスク管理システムの開発と反復のすべての側面は、データを中心に展開しています。

その後、百新銀行のAIラボ責任者である張震氏が「スマートバンキングにおける機械読み取りの応用の徹底的な分析と実践」をテーマに素晴らしい講演を行いました。スマートバンク構築の問題点から始めて、スマートバンキングにおける機械読み取りの応用について紹介しました。同氏は、銀行業界では専門家の読解力に依存する場面が多く、こうした専門家の能力は効率化を目的とした従来のITシステムの構築では達成できないと指摘した。機械読み取りは、自然言語処理の分野における最高峰です。これにより、インテリジェント システムはテキスト全体のコンテキストを理解できるようになり、ビジネス上の要求に非常によく適合します。効率が 100 倍向上するだけでなく、人的投資への依存度も大幅に軽減されます。

スマートリテール

スマート リテールは、インターネットとモノのインターネットのテクノロジーを使用して、消費者の習慣を認識し、消費傾向を予測し、生産と製造をガイドし、多様でパーソナライズされた製品とサービスを消費者に提供します。スマートリテールサブ会場では、3人の専門家が新小売時代における小売分野へのAIの応用について共有しました。

WakeDataの共同創設者であるDang Haixin氏は講演の中で、顧客管理の本質はトラフィック管理であり、ビッグデータは顧客管理に必要な技術的な核心であると指摘した。その中で、オフライントラフィックの運用には、グローバルトラフィック、プライベートトラフィック、メンバートラフィックの 3 つの段階が含まれます。同氏は、顧客業務ビッグデータとは、企業の業務運営に関わるユーザーグループ、全リンク、全シナリオ、全チャネルのユーザーデータを指し、データ統合とデータ処理を経て、精密マーケティング、顧客フロー操作、再購入率の向上、平均注文額の増加、サービスの推奨、業務分析などのビッグデータ活動に活用されると述べた。

MobTech のデータサイエンス担当副社長である Fang Zhen 氏は、「マーケティングにおける半教師あり類似アルゴリズムの応用」と題した基調講演を行いました。彼は、類似アルゴリズムの市場分析から始め、類似シナリオでのサンプル補充技術を共有し、マーケティングシナリオでのモデルアルゴリズムを共有し、非線形機能と半教師あり法を使用して群衆拡散アルゴリズムを実行し、精密マーケティングの有効性を向上させる方法を説明し、コンバージョン率技術革新における実際のケースを示しました。

楊海明氏は「新小売業におけるスマートミドルプラットフォーム」と題した基調講演で、新小売業モデルでは、人、商品、場所という基本的な構成は変わらないが、ユーザー体験、商品のサプライチェーン、場所の配送モードという3つの側面は、新小売業の推進力によってまず変化すると述べた。フロントエンドの変更により、小売機能が徐々にミドルプラットフォームに定着し、再構築されたスマート小売ミドルプラットフォームが実現しました。スマート小売ミドルプラットフォームが解決すべき問題に対して、楊海明氏はデータミドルプラットフォームと技術ミドルプラットフォームに基づく小売ミドルプラットフォームのトップレベルの設計とモデルについて詳細な解釈を行った。

スマートシティ

スマート交通やスマート医療など、AI技術を活用してスマートシティの構築を推進するのが一般的な傾向です。現在、多くの企業によって構築されたスマートシティ運営プラットフォームが、多くの場所で導入され、実践されています。このフォーラムでは、Alibaba Local Life、上海君正（Hello Ride）、JD.com の 3 人の専門家が、都市建設における AI の応用に関する経験を共有しました。

まず、都市部の即時配達シナリオにおける機械学習の応用を見てみましょう。 Alibaba Local Lifeの上級アルゴリズム専門家である陳明坤氏は、「即時配達における機械学習の応用」と題した基調講演で、機械学習の応用により即時配達の効率とサービス品質が大幅に向上したと述べた。その中核となる課題には、時間推定、スケジュール設定、ルート計画、地図ナビゲーション、地域圧力制御などがある。 *** 彼は、アルゴリズムに関しては、現実世界との相互作用という観点からフルシーンカバレッジをいかに達成するか、マイニング＋最適化＋機械学習といったより複雑な目標をいかに達成するかなど、まだ多くの課題が残っていると結論付けた。

次に、テクノロジーを活用して伝統的な旅行業界をどのように変えるかについて、Hello Travelのアルゴリズムチーム責任者である王光元氏が「テクノロジーが旅行の進化を推進する」と題した基調講演を行いました。このテーマは、Hello Travelのビジョンとミッションでもあります。彼は、Helloの開発の歴史と成果、実際のシナリオにおける重要な問題の定義と解決のアイデア、3次元のインテリジェントフレームワークの構築方法、豊富なビジネスニーズと期待される成果に応じた人材の需要などの観点から、旅行業界のインテリジェント開発コンテキストを分析しました。講演では、自転車を例に挙げ、車両のライフサイクルから始まり、アプリケーションからシステムまで、複雑で変化に富んだビジネス問題に対するソリューションアイデアを分析しました。また、紛失車両予測+車両検索タスクディスパッチ、需給予測+スケジューリングオペレーションなどのシナリオの詳細な解釈も行いました。

アーバンコンピューティングは、都市を背景に、都市計画、交通、エネルギー、環境、経済などの分野を統合するコンピュータサイエンスの新興分野です。都市のさまざまな分野からビッグデータを継続的に取得、統合、マイニングすることで、都市の問題点を解決します。これは、今日の都市が新しいスマートシティになるための方法です。基調講演「AIとビッグデータでスマートシティを構築」では、JDスマートシティ事業部AIプラットフォーム部門責任者の張俊波氏が、データの壁を突破することの難しさ、商業フィードバックメカニズムの欠如、AI複合人材の不足など、スマートシティ構築における問題点を詳細に分析し、JDシティのスマートシティ構築の主な考え方を説明した。彼は、スマートシティコンピューティングフレームワーク、都市の時空間ビッグデータの種類、時空間機械学習アルゴリズムとマルチソースデータ融合技術、都市コンピューティングプラットフォームの構築、都市オペレーティングシステムの構築について詳しく説明しました。また、JDスマートシティの空気質予測、都市部交通予測、共同モデリングとインテリジェントなサイト選択の実装事例も紹介しました。今後、JD のスマート シティ コンピューティング プラットフォームは外部に公開され、より多くの都市パートナーを支援し、AI アプリケーション機能の向上を支援し、共同でスマート シティの構築を進めていきます。

エンタープライズエンパワーメント

午後、WOT2018グローバル人工知能技術サミットは、インテリジェントビジネスイノベーション、ITアーキテクチャ最適化、AIOps、インテリジェントエンタープライズエンパワーメントの4つのサブフォーラムを含むエンタープライズエンパワーメントの章に入りました。

◆スマートビジネスイノベーション

スマートビジネス時代の幕開けです。新興産業と伝統的産業が絶えず融合し、私たちの生活様式を変えています。小売業と精密マーケティングはどちらもスマートビジネスアプリケーションの例です。蘇寧、iFLYTEK、上海北鋭の3名の専門家が、スマートビジネスにおけるそれぞれのイノベーションと実践を共有しました。

スマートビジネスイノベーションに関する特別セッションでは、まず蘇寧物流スマートイノベーションR＆DセンターのテクニカルディレクターであるYu Kai氏が「蘇寧物流インテリジェント意思決定システムの構築と応用」をテーマに素晴らしい講演を行いました。彼は、意思決定の最適化が人工知能の中核的な応用分野であると述べた。 Suning Logistics は、企業の効率向上、コスト削減、ユーザーエクスペリエンスの向上を支援するために、ビッグデータと人工知能アルゴリズムを生産業務のあらゆる側面に統合するインテリジェントな意思決定システムを構築しました。 Yu Kai氏は、Suning Logisticsの意思決定最適化システムの全体計画を紹介し、自動注文分割、輸送ネットワーク計画、配送ルート最適化、倉庫レイアウト最適化などのアプリケーションを例に、Suning Logisticsのインテリジェント意思決定システムの構築経験を共有しました。 Yu Kai氏は、意思決定最適化アプリケーションの構築において特に注意すべき点は3つあると述べました。適切なモデルターゲットを確立すること、機能とパフォーマンスプラットフォームのアルゴリズムを選択すること、そしてモデルよりもアプリケーションが重要であることです。

2人目の講演者は、iFlytekのAIサービス市場テクニカルディレクターのパン・ゲ氏でした。「カスタマーサービスとAIの統合の旅」と題した基調講演で、彼は人工知能分野におけるiFlytekの現在の進歩について語りました。パン・ゲ氏は、iFlytekのビッグデータとコアAI機能に基づき、音声ナビゲーション、インテリジェント電話ロボット、エージェント支援、サービス品質検査と分析の観点から、カスタマーサービス業界における人工知能の応用シナリオを紹介した。音声分析システムのユーザー満足度分析機能を例にとると、顧客からの苦情が多い問題に対して顧客満足度モデルを事前に設定し、音声分析を使用して通話内容から顧客の不満行動や感情を検出します。システムは、事前に設定された顧客満足度モデルに基づいて、顧客不満の電話のカテゴリと理由を自動的に検出し、苦情のホットスポットをリアルタイムで監視し、顧客苦情の傾向を特定して、タイムリーに対応および最適化し、顧客苦情率を削減します。

3番目の講演者は、上海北瑞情報技術のCEOである陳宇野氏です。陳氏は、「三生万物理論の実践的進化」をテーマに、北瑞がネットワーク層、トランスポート層、アプリケーション層の3つの次元から、シンプルで効率的で安定した製品サービスを幅広く生み出す方法を共有しました。ネットワーク層では、複数のブランチが異なる場所に配置されているため、ネットワーク環境が複雑になり、ネットワークの相互接続が妨げられます。 Beirui Dandelion のインテリジェントなオフサイト クラウド ネットワーキング テクノロジーは、このような機関の問題解決に役立ちます。伝送層では、Peanut Shell がオンサイトでリリースした新しい PhTunnel イントラネット侵入テクノロジーにより、オープンドメイン名の外部ネットワークからイントラネットへのアクセスが困難になる問題を簡単に解決できます。アプリケーション層では、Beirui Sunflower リモート コントロール テクノロジーにより、ユーザーはインターネットなしで PC ネットワーキングとリモート メンテナンスの問題を解決できます。

◆ITアーキテクチャの最適化

絶えず変化するビジネス ニーズとシステムの継続的な増加により、IT には多くの課題が生じています。 IT アーキテクチャ最適化セッションでは、3 人の専門家が、IT アーキテクチャを最適化または強化するための適切な方法を見つけ、IT 価値を高め、企業の情報化を新たな段階に進める方法を共有します。

eスポーツは近年最も急速に発展した競技スポーツのユニークな分野として、多くの社会的注目と注目を集めています。 VPGameのCTOであるYu Yuanyuan氏は、他の競技スポーツと同様に、eスポーツにはデータ分析と応用に関する独自の要件があると述べました。 eスポーツでは、プロ選手とアマチュア選手の距離が近く、アマチュア選手がプロジェクトに深く関与するため、従来のスポーツに比べてゲームデータの量やデータ分析の技術的要件が飛躍的に増加しています。基調講演「e スポーツ データ処理プラットフォームにおける人工知能とビッグデータ システムの応用」で、Yu Yuanyuan 氏は、VPGame の分散システム、ストレージ システム、アルゴリズム ロジックが、膨大な e スポーツ競技データをどのようにクレンジング、処理、階層的に保存し、アルゴリズムを推論するかを紹介しました。

快溝タクシーのシニアマネージャーである胡先波氏は、eスポーツにおけるITアーキテクチャの知識を学んだ後、「快溝タクシーのインテリジェントな注文ディスパッチシステムのアーキテクチャの進化」と題する素晴らしい講演を行いました。彼は、快溝タクシーの事業の発展から始め、事業の発展に伴って快溝タクシーがどのようにシステムアーキテクチャを最適化したかを共有し、快溝タクシーがどのようにインテリジェントプッシュ、効率性の向上、インテリジェントスケジューリングと容量割り当てを実現したかを分析しました。

ITアーキテクチャ最適化セッションの最後の講演者として、GomeのミドルウェアアーキテクトであるHuang Wei氏が「Gomeの1000億レベルキャッシュクラスターのアーキテクチャ変更に関する考察」というテーマを取り上げ、Gomeの1000億レベルキャッシュサービスのいくつかのアーキテクチャ変更のプロセスを共有しました。彼は、ビジネスのサポート、パフォーマンスの追求、リソース効率、効率的な運用など、さまざまな角度からキャッシュサービスのアーキテクチャ設計について考えました。彼は、良い建築は設計されるものではなく、進化するものだと強調しました。

人工知能

インターネット アーキテクチャに関係するネットワーク要素、テクノロジー スタック、サービスなどの要素の数は飛躍的に増加しており、運用と保守のプレッシャーはますます大きくなっています。この傾向を受けて、運用保守管理ツールは ITOM、ITOA から AIOps へと破壊的な変化を遂げてきました。 YiXin、F5、LogEasy の 3 つの大手企業が、AIOps に関する素晴らしい情報を共有してくれました。

CreditEase の R&D アーキテクトである Xiao Yunpeng 氏は、「インテリジェントな運用と保守における分散アクティブ知覚の実践」というテーマについて、運用と保守の開発からインテリジェントな運用と保守の概念の解釈、そして CreditEase の運用と保守の実践に至るまで、詳細な解説を行いました。同氏は、企業のデジタル化により運用と保守のインテリジェント化が不可避になっており、CreditEaseはテクノロジー企業と金融企業におけるAIOpsの実装を積極的に推進していると述べた。 YiXin は、AIOps の実装をより深く探求するために、動作収集、シミュレーション、アクティブ認識などの手段を使用して、ユーザーの実際のシステム使用体験から始めて、フルディメンションの監視データと組み合わせて、インテリジェントな異常検出と根本原因分析をより効果的に実現します。

F5ネットワークス中華圏最高技術責任者の呉静涛氏は、「プローブレスリアルタイムアプリケーションビッグデータ収集エンジンのトッププラクティスとAIOpsの実装」という講演で、プローブレスリアルタイムアプリケーションビッグデータ収集エンジンは、企業がDevOpsアプリケーションの可視化とグレースケールリリース制御を向上させ、機械学習と根本原因分析を通じてアプリケーションの状況認識と異常状態判断を実現するのに役立つと同時に、AIOps、ワンクリック構成、ワンクリック変更を実現し、企業が運用と保守の自動化、リスク管理、リアルタイム意思決定プラットフォーム、マネーロンダリング防止、詐欺防止を実現できるように支援すると指摘しました。さらに、企業はF5をプローブフリーのアプリケーション可視化データソースとして利用することができ、これによりエンタープライズAIOpsの実装とビジネス機能の向上を促進できると述べました。

Logeasy の創設者兼 CEO である Chen Jun 氏は、「インテリジェント ログ センターがインテリジェントな運用と保守の実装を促進」と題した基調講演で、AIOps、インテリジェント ログ センター、および IT 分野におけるログの価値に焦点を当てました。 AIOps シナリオに関して言えば、Chen Jun 氏は、コスト、品質、効率という 3 つの主要な側面から計画を立てることができると考えています。その中でも、品質は最も重要で、コスト効率が最も良く、最もインテリジェントにできる部分です。また、長期的なシナリオでは、キーワードや固定の正規表現の抽出に頼るだけではログの異常を検出するのに十分ではないため、AI アルゴリズムの支援も必要であると述べました。

◆スマートエンタープライズのエンパワーメント

AI アプリケーションは、自動運転、医療診断、家電、適応型 Web サイト、財務分析など、さまざまな市場をカバーしています。このフォーラムでは、AI がさまざまな業界にどのように力を与えるかを説明します。

最初の基調講演「企業エンパワーメントサービスライフ」では、Baidu DuerOSトップエバンジェリストのCao Hongwei氏が、まずAIとは何か、対話型AIシステムDuerOSとは何か、DBP（DuerOS Bot Platform）プラットフォームに基づいて独自のAIアプリケーションを開発する方法、DuerOSスキルサービスを開発するための方法、プロセス、ポイントについて説明しました。また、DuerOSに基づくスキル事例も共有しました。

画像技術の能力基盤が継続的に向上するにつれて、ビジネスにおいてユーザー価値をより良く提供することが、Mogujie 画像チームが直面している課題となっています。 MogujieのシニアアルゴリズムエンジニアであるShao Xinhui氏は、「画像技術に基づくMogujieファッションデスティネーションの構築」と題した基調講演で、Mogujieの画像技術の実践的なプロセスと経験を共有しました。同氏は、ファッションの目的地を構築するというMogujieのコアミッションに沿って、技術チームが画像検索、オブジェクト検出、ファッションタグ分析などの技術を特定のシナリオと組み合わせて、ルックの購入、マッチング購入など、ユーザーエクスペリエンスを向上させる製品を構築したと述べた。

人工知能は教育にどのように力を与えるのでしょうか？51TalkのシニアテクニカルディレクターであるCai Lin氏は基調講演「人工知能が教育に力を与える」の中で、教育+人工知能の問題に関して、オンライン教育業界は大きなレベルではまだ良い答えを見つけていないと述べました。 51Talk は、オンライン教育のあらゆる側面に新しい AI テクノロジーを積極的に適用し、主に新しいテクノロジーを使用して、技術的および経験的観点から K12 の生徒を最もよく理解するインテリジェントでパーソナライズされた興味深い教育プラットフォームを作成する方法を共有しています。しかし、蔡林氏はまた、人工知能が教育の発展を急速に促進しているものの、教育の本質は子供の本性、好奇心、学習への興味、学習本能を刺激することであり、人工知能に取って代わることはできないと強調した。

伝統的な産業を強化するために、教育について語りながら医療について言及しないのはどうしてでしょうか?シノヘルスのゴン・メンチュン上級副社長は「人工知能時代の医療能力の飛躍的進歩」と題した基調講演で、医療分野は厳しい課題に直面していると述べた。一方では、アルゴリズムの最適化と臨床応用をサポートするために大量のデータが必要である。他方では、従来の医療業界のデータ生成能力は非常に弱く、非構造化データやデータ改ざんなどの問題が蔓延しており、将来の医療ビッグデータと精密医療の発展をサポートできない。大量のオミクスデータがデータベースに追加されると、手作業による計算に頼っていては医療データの金鉱から価値を迅速に引き出すことが難しくなり、AIの導入が避けられない選択肢となります。その後、AI とビッグデータが現実世界の研究にどのように力を与えるかを全員と共有し、臨床情報科学と RWS の組み合わせの例を挙げました。

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