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科技大跨界:3位《麻省理工科技评论》“IU35”共议科技跨界及创新

2018-10-29
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10 月 27 日,由《麻省理工科技评论》、DeepTech 深科技联合主办,梅赛德斯-奔驰特别呈现的“全球科技青年论坛”在北京举行。论坛集结了海内外 30 余名顶尖科学家、企业家与研究者,为现场超过 600 名关注新兴科技、热爱科学事业的参会者开启了接触前沿领域专家的机会。

 

在“科技大跨界”圆桌会议上,WafaGames 联合创始人兼 CEO 龚晓思,蚂蚁金服技术实验室高级技术专家曾晓东,微软亚洲研究院资深研究员/ 研究经理韦福如,分别就各自领域技术应用方面发表了自己的看法。值得一提的是,他们三位都是《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新 35 人”(Innovators Under 35 Reunion)获得者。


 (来源:DT 君)


韦福如表示,目前自然语言处理技术已经应用很广泛,但是人的期望与技术的能力目前可能有些方面还是没有完全达到,所以还有更多的机会。


曾晓东认为,将多种技术导入到一个行业当中,需要建立一个三角形模型,首先是目标问题的设定,最底层有两个方面做支撑,一个是技术的壁垒,另外是工程化做得足够优秀


龚晓思表示,技术创新,包括产品本身,都不是一个完美的系统,它本身就是一个混沌的系统,是共同进化的过程。

 

之后,他们三位对各自的领域接下来跨界创新提出了自己的展望。


以下为当天论坛该环节的对话内容(经基于原意的删改):


图丨韦福如(来源:DT 君)


问:韦博士认为,下一个阶段 NLP 的里程碑大概是什么样子的?会以什么样的形式走入人们的生活?


韦福如:第一个是搜索引擎,第二个是推荐像头条这种咨询类的推荐,我觉得非常多自然语言处理的技术都已经应用起来了。说到这些应用的时候,我觉得人的期望与技术的能力目前可能有些方面还是没有完全达到,所以还有更多的机会。


图丨曾晓东(来源:DT君)


问:第二个问题,我想问一下曾博士,如何将多种技术导入到一个行业当中?


曾晓东:我从另外一个角度来看一下这个问题,一切回归到问题本身,在定义问题之前,我们会把所有的像技术、工程实现包括一些业务的问题全部抛开,我们先找到我们要解决什么样的问题。举一个例子,刚才博士说的翻译可能解决的是沟通问题,我们先定义我们要解决什么样的问题,在定义问题和分析的过程里,会衍生出来我们要做什么跨界创新的业务或者产品,也有可能会融合多种技术


所以,我认为问题的设定是最关键的一步,问题设定之后,我们才会考虑我们要用什么样的技术,我们要搭建技术的壁垒,因为只有技术做到足够深的时候,我们才可以谈怎么进行商业结合。还有一点,我们通常会很忽视工程化,因为真正一个很好的技术进入到真正的商业,应该用到很多产品的。前提是我们的工程化要做得足够好,要很普适,很适合地在不同应用场景里铺开。


所以,有一个三角形的模型是最核心的,首先是目标问题的设定,最底层有两个东西做支撑,一个是技术的壁垒,另外是工程化做得足够优秀。

 

视频丨WafaGames 联合创始人兼 CEO龚晓思在该环节的讲话(来源:DT君)


问:在技术转换过程中,包括技术和工程怎么与商业结合方面,龚总能否分享一两点经验吗?


龚晓思:因为我一直在创业的领域,也算是一个连续创业者。我上一家公司是做法律的人工智能,现在这家公司是用人工智能做定制化的游戏,让每一个玩家在玩游戏的过程中,通过机器学习的方式,体验不同的定制化剧情


有时候我觉得游戏是很有意思的领域,比如刚才曾博士说的定义问题,我们做游戏时的问题是什么,其实就是怎么样让游戏更好玩,但这是一个没有边界的问题,什么叫更好玩?


为什么我觉得我们是一个科技公司,科技是一种赋能,这是创业者可以跨界的原因,尤其这是一个特别好的时代,能够让你所有的知识和技能能够运用到别的场景。


图丨圆桌会议(来源:DT君)


有时候我们会关心一个产品的生命周期,产品的 LTV 是 3 年还是 5 年。但往往我们会忽略了前 5 分钟,这前 5 分钟用户的留存是什么样,用户的行为数据是什么,它会告诉你很多去改进的产品,不管你用技术实现的方式或者你从产品设计的角度,它会告诉你很多的信息。


我想说跨界也好,创新也好,包括产品本身也好,它不是一个完美的系统,它本身就是一个混沌的系统,是共同进化的过程中,并没有说一个很明确的方法论或者很明确的一个,它本身就是一个复杂系统。


问:三位在各自的领域,对于接下来跨界创新值得期待的地方有哪些?


韦福如:我可能把跨界理解窄一点的话,它在不同学科之间技术上或者方法上、思路上相互的借鉴启发,包括最近和以后,我觉得在自然语言处理这样一个领域里,包括很多训练模型,其实在图像里和其他领域之前都做过,我觉得某种意义上来讲这也是一种借鉴和跨界。


曾晓东:因为我现在在 IoT 领域(就是物联网领域),我比较看好的方向是现象物理世界的数据化,怎么理解它?我可以将制定空间,比如一个线下零售店铺或者会场,里面的人、物体包括场地,是自动信息的收集包括分析、推理等等,这是我非常看好的领域。


这个方向会衍生出来一个融合的创新,就是你刚刚说的跨界创新,因为它需要大量 IoT 的传感器,包括我要采集什么样的数据进行分析 AI 的技术,甚至于我们要保证数据不可更改性,有可能会用到区块链。所以,我非常看好这个方向和领域。


图丨龚晓思(来源:DT 君)


龚晓思:我非常期待像 AR、VR 这种技术,游戏好像是一个虚拟世界中的,但如何让这些技术,让虚拟和现实、物理的世界能够打通,这是可以预期的。第二个我想说的是,游戏并不是我们手机上玩的游戏,游戏化是每个人的好奇心。


我说这个的原因是因为,在 2013 年,当时有一个病毒在非洲地区每年致死三万多人,它涉及到蛋白质的排序,那时候蛋白质排序相对计算能力比较复杂。后来他开发了一款小游戏,让所有的玩家不需要专业的生物学家像解题一样排序,大概在 40 天之后,就被破解了。所以,我觉得游戏化其实是更大的想象空间,它如何能够应用到其他的领域。


-End-



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