在世界人工智能大会(WAIC)新加坡分站,专家们解释了新加坡如何利用人工智能使国家更加智能化。这是一年一度的活动首次聚焦于这个城市国家,并特别设立了 WAIC 新加坡舞台。

以下是六场会议的内容。

1. 新加坡的国家人工智能战略

新加坡大举进军人工智能,很大程度上来自于政府,政府已经将开发和使用人工智能技术作为未来几年战略的核心部分。

新加坡智慧国家和数字政府局内的国家人工智能办公室主任庄珍之博士表示,目标是让人工智能 “ 解决现实世界的问题”。

她补充说:” 我们的目标是利用人工智能的潜力来创造社会和经济价值。” 这意味着要关注什么是需要的,什么是实用的,什么是道德的,避免为了技术而技术。

这个非常实用的战略有三个支柱:数字经济、数字政府和数字社会。

新加坡概述了五个项目,在这些项目中,人工智能相关的技术将被投入使用,Chng 解释说。

  1. 物流领域,比如智能货运规划
  2. 市政服务,例如,报告当地问题的聊天机器人。
  3. 医疗保健,用于个性化风险评分等应用,以帮助早期发现。
  4. 教育,利用各种工具提供帮助,如根据孩子的特长制定个性化的教学大纲。
  5. 边境通关,如支持完全自动化的移民点。

到目前为止,新加坡已投入约 3.6 亿美元用于人工智能相关研究。Chng 表示,下一步将包括形成公私合作关系,以便将以人为本的新人工智能技术商业化。

2. AI 研究与现实的结合

接下来是新加坡政府资助的资讯通信研究院的首席科学家兼机器智能负责人李晓黎博士。这个组织的成立,就是为了解决到底如何将这些概念和现实生活中的需求都转化为可行的技术。

在资讯通信研究院的 4000 名工程师和支持人员中,李博士的团队有 120 人是专门的人工智能和数据科学家。他们已经与其他政府机构以及毕马威、星展、新加坡航空等大型企业合作,建立了 10 个联合实验室。

李晓黎博士举例说,采购欺诈是税务部门的一大问题。通过人工智能,他的实验室已经能够建立一个他所说的异常检测引擎,可以对采购交易进行 “ 疑点排名”,以便审计人员可以优先检查哪些交易。

他补充说,这节省了时间,降低了成本,提高了审计人员的工作效率。

他的第二个例子是一个可能挽救生命的例子。在与新加坡航空公司的合作中,资讯通信研究院的科学家们利用人工智能建立了一个系统,使用大量的传感器来预测飞机部件何时会出现问题。

它向维修人员展示了飞机特定部件的故障概率,通过预先识别需要更换或维修的部件,为航空公司避免了漫长而昂贵的停机时间。

3. 加快人工智能在新加坡的应用

继续合作和实施的主题,新加坡人工智能创新总监廖永健解释了他的组织如何成为他所谓的 “ 三方合作”。这意味着它是一个由政府支持的实体,由国家研究基金会资助,它将工业界与学术界和研究机构的专业知识联系起来。

廖永健说,新加坡人工智能主要做三件事。

  1. 人工智能研究
  2. 人工智能奖项和挑战
  3. 促进人工智能在各行业的应用

他说,因为产业需要快速发展,联合人工智能开发项目只需 9 至 18 个月就能生产出工作产品。

廖永健举例说,新加坡的一家公共住房集团希望利用 AI 来预测其电梯何时需要维护。由于它运营着 1 万栋建筑,约有 25000 部电梯,而且很多建筑都有几十年的历史,所以这远不是一个简单的项目。

AI 新加坡公司通过签约新加坡管理大学 (SMU) 的教授来开发算法,可以提前一周预测电梯何时会出现故障,从而使项目得以启动。

当该组织与私营企业合作时,它最多出资 18 万美元,公司匹配。然后将现金集中起来,由 AI 新加坡聘请研究机构或大学开始开发技术。

4. 数据共享是一种美德

“ 人工智能是由数据推动的。没有数据,就没有人工智能。” 新加坡国立大学数据科学研究所和计算机科学系的黄思强教授说。

黄思强教授在演讲中提出了一个问题:当数据往往被困在孤岛中时,政府如何才能让城市变得更加智能?

虽然目前还没有明确的解决方案,但黄思强教授概述了他的研究方向是如何让数据在三大数据持有者之间交融:个人、政府和公司。这个问题很复杂,因为企业或政府内部,甚至部门之间的数据共享往往存在障碍。

眼下,黄思强教授正在研究这个难题的六个方面。

1. “ 联合学习”:所有者仍然持有数据,但将数据提供给用户。
2. “ 机器解读”:这就好比欧洲的 “ 被遗忘权 “ 数据隐私法
3. AI 伦理学
4. 公允数据估值
5. 安全、保障、隐私
6. 以模型为中心的分享

5. 既方便又智能的人工智能

微软数据和人工智能总经理卢蕴丽在演讲中强调了 AI 的可访问性。这家科技巨头的 Azure 云引擎是实现这一目标的核心,用 Lo 的话说,所有的开发者都可以使用 AI 服务,无论他们是否受过正规的 AI 培训。

例如,微软开发的用于转录音频、检测或编辑脸部、以及为儿童主持内容的 AI。

她举了 Azure 帮助开发者和城市变得更智能的实际例子,她指出耶路撒冷,对公共交通乘客量的分析导致了改变,使出行时间减少了 47%。而随着通勤变得更加舒适,该市的公交使用率上升了四倍。

另一个例子是在迈阿密,传感器监测该市 1 万多公里长的水管中的流量,以快速识别漏水和溢水。维修人员会主动出动,而不是等漏水造成明显损坏后再由居民报告。

6. AI 在未来几年的发展

新加坡的人工智能专家认为未来几年的技术走向如何?

WAIC 新加坡站以新加坡科研局资讯通信研究院的李晓黎博士、阿里巴巴云数据智能解决方案区域负责人杨堪、新加坡国立大学的黄思强教授、新加坡管理大学副教授朱飞达教授之间的讨论结束了一天的活动。

讨论从 AI 的新重点开始。李晓黎博士表示,用更少的数据进行 AI 学习是 “ 要解决的根本性挑战”。他说,欺诈检测是一个典型的例子,在许多领域,对 AI 驱动的技术有强烈的需求,但却很少有真实世界的数据来建立模型。

黄思强教授同意,需要适应更少的数据。他补充说,除了数据和模型之外,还需要其他形式的人工智能,比如逻辑推理或创造力,以更接近于人类大脑的功能。

在不久的将来,杨堪认为人工智能技术平台的改进对技术的可获得性至关重要,尤其是面向非人工智能专业用户的平台,然后他们可以训练自己的模型。

朱飞达教授预计,研究人员和公司需要更好地应对数据往往不是免费的问题,因此需要做好数据的定价和审核工作。