人工智能是一個蓬勃發(fā)展的技術領域,，正在改變著我們的產(chǎn)品和生產(chǎn)方式，這給需要把人工智能融入到系統(tǒng)的團隊帶來了挑戰(zhàn),。在日前舉辦的MATLAB EXPO 2019北京站上,，MathWorks首席戰(zhàn)略師Jim Tung發(fā)表了以“超越智‘我’ 對AI的洞見、實現(xiàn)和集成”為主題的演講,，剖析了當今的工程師和科學家如何使用MATLAB和Simulink成功設計并將AI集成到下一代智能互聯(lián)系統(tǒng)中。

　　創(chuàng)建AI系統(tǒng)的三大必備因素

　　在Jim Tung看來,，人工智能是一項革命性的技術,，在提高生產(chǎn)率方面具有巨大的潛力。然而要創(chuàng)建一個人工智能驅動的系統(tǒng),，僅僅是開發(fā)智能算法是不夠的?，F(xiàn)實中因為各種各樣的因素導致人工智能失敗的案例比比皆是，諸如沒有數(shù)據(jù)科學家,、數(shù)據(jù)太多或不夠,、團隊力不能及,、缺乏完整的工具、無法與其他系統(tǒng)交互等,，這些因素都可能導致系統(tǒng)創(chuàng)建的失敗,。

　　“要創(chuàng)建一個成功的人工智能驅動的系統(tǒng)，在開發(fā)智能算法之外,，還要求系統(tǒng)具備以下三個特質：即洞見,、實現(xiàn)和交互?！?Jim Tung,。

　　所謂洞見，即將人類的洞察力帶入人工智能,，人工智能系統(tǒng)需要多領域專家的見解,，以生成所需的測試、模型和場景,，從而全面建立整個系統(tǒng)的信心,。只有將人工智能模型與科學和工程的洞見相結合，并伴隨可跨科學與工程和數(shù)據(jù)科學的工具,，才有可能在人工智能方面取得成功,。

　　所謂實現(xiàn)，就是設計解決方案,，包括測試數(shù)據(jù)分析報告,、開發(fā)概念原型設計部署、建模與仿真,、驗證和確認的整個工作流程,。而且完成的人工智能系統(tǒng)還需要與系統(tǒng)的其他部分連接起來。在這個過程當中,，使用跨越整個設計流程的工具鏈是促使設計成功的有力保障,。

　　所謂交互，即和復雜環(huán)境的交互,、與所有其他系統(tǒng),、包括人力工作流的交互。一個AI系統(tǒng)實際工作環(huán)境是非常復雜的,，要求它可以預測關鍵事件,，做到持續(xù)監(jiān)控、早期察覺,、早期干預,，從而才能得到良好的結果。因此設計重要考慮如何集成系統(tǒng)并在他們的環(huán)境中進行交互,。

　　MATLAB R2019a在人工智能方面的功能更新

　　Mathworks針對AI領域中比較受關注的深度學習,、機器學習,、增強學習分別更新了一些新的功能。從算法到應用部署都會有相應的工具推出,。R2019a 中就引入了Reinforcement Learning Toolbox,，進一步增強了支持AI的 MATLAB工作流。這一新工具箱促成了新型機器學習功能,，通過與環(huán)境的相互作用反復試錯來訓練“代理人”,，以解決控制和決策問題。它重申了公司對致力于 AI 的承諾,，建立在Deep Learning Toolbox 的基礎上,，通過支持 NVIDIA GPU Cloud、Amazon Web Services 和 Microsoft Azure 得到增強,，并且通過支持 ONNX 交換格式實現(xiàn)了互操作性,。R2019a 版本對 AI 的支持還包括 Computer Vision Toolbox、Data Acquisition Toolbox 和 Image Acquisition Toolbox 的重大改進,。

　　Jim Tung表示,，當前人工智能的“落地難”問題對于Mathworks來說即是挑戰(zhàn)也是機遇，最大的挑戰(zhàn)和最大的機遇就是如何將AI與工程相結合,?！霸诤芏嗥髽I(yè)里面，做AI的團隊和做工程的團隊往往是兩個不同的團隊,，我們要做的工作就是盡量拉近這兩個團隊之間的距離,。還有一些企業(yè)甚至沒有單獨AI的團隊，這就需要工程師團隊去學習AI技術,，掌握AI的應用,。借助 R2019a，MathWorks使工程師能夠快速而有效地拓展他們的AI技能,?！?/p>