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新加坡与谷歌云建立AI培训合作伙伴关系 用人工智能技术提高企业效率

发布时间:2021-07-09 14:20:12

新加坡人工智能 (AI) 学徒计划的参与者必须接受包括道德和治理在内的培训,因此他们意识到涉及数据偏见的潜在问题。管理学徒计划的 AI Singapore (AISG) 补充说,它已与 Google Cloud 建立合作伙伴关系,以利用供应商的 AI 工具和最佳实践。

AISG 人工智能创新总监 Lawrence Liew 表示,事实上,AISG自 2019 年引入其流程以来就采用了该国的 模型 AI 治理框架,并提供了其学徒和工程师可以遵循的简化版本。

AISG 由国家研究基金会于 2017 年启动,是一项*家计划,旨在建立人工智能能力并展示人工智能技术如何应用于日常生活并提高企业效率。迄今为止,它已经促进了 30 多个人工智能项目的部署并开发了人工智能工具,包括开源 RPA 工具TagUI,它在 Github 上的下载量超过 70,000。

新加坡机构与谷歌云的合作伙伴关系将看到其学徒计划以及 100E 和 Makerspace 计划利用供应商的人工智能和机器学习工具。

Liew 说,这意味着与 AISG 合作的企业可以选择使用谷歌的技术。他补充说,这种合作关系并非排他性,并指出他的团队在其他云平台上工作,包括 Microsoft Azure 和亚马逊网络服务 (AWS)。

新加坡于 2019 年公布了一项国家人工智能战略,以推动该技术在整个城市国家的采用,并将其定位为开发和测试人工智能应用程序的全球平台。与此同时,强调需要通过维护公众信任来预测人工智能可能带来的社会挑战,包括 评估人工智能和数据的道德使用。

在知识的AI道德与治理机构发布去年十月作为参考指南,组织负责任采用人工智能技术,强调与人工智能技术的发展,以及部署伦理方面的问题。该文档是基于 Model AI Governance Framework 开发的,该框架于去年 1 月更新。

Liew 指出,AISG 的 AI 学徒计划包括最初两个月的 AI 工程“深度技能”,其中包括 AI 道德模块。参与者必须在两个月的培训后通过测试才能进入下一阶段,在那里他们将花费七个月的时间通过 AISG 的其他项目,如 100 Experiments (100E) 和 AI Makerspace 解决现实世界的 AI 问题砖。

他通过视频回答 ZDNet 的问题时说,将道德纳入培训模块可确保其工程师了解与数据偏见和治理相关的潜在问题。

他认为,最近关于某些 AI 应用程序偏见的新闻头条是训练有素的软件工程师应用可用的 API(应用程序编程接口)来提取数据的结果,而没有首先确保数据样本的准确性或与他们正在尝试的问题的相关性来解决。他说,这些工程师可能没有接受过数据挖掘或数据管理方面的培训或教育,并强调数据集应该是“平衡的”。

“人类是设计数据收集过程的一部分,而人类 [本质上] 已经存在偏见。因此,生成的数据已经存在偏见,”刘说。他指出,如果数据或人工智能工程师了解提取数据的领域和来源,识别可能存在偏见的地方并知道纠正它,则可以将此类风险降至最低。他说,现在还有一些工具可以自动化其中一些任务,这有助于进一步提高数据集的质量。

他补充说,AISG 工程师有一个清单,以确保在任何数据被批准用于训练 AI 模型之前没有数据偏差。

谷歌公共部门董事总经理保罗威尔逊指出,人工智能的采用,就像任何新技术一样,需要一些思考。威尔逊在接受 ZDNet 的视频采访时说,它可以被用于不同的目的,无论是好的还是坏的,因此这里的关键是确保合乎道德的部署。

他提到了谷歌的 AI 原则,该原则于 2018 年 6 月首次发布,最近一次更新于去年 7 月,其中概述了美国供应商对技术的道德部署和纳入政策和法规的方法。

他补充说,该公司旨在与*府密切合作以解决任何问题,并提供解决此类问题的工具和专业知识。

谷歌在 2019 年成立了一个小组来讨论人工智能的伦理影响,但几周后才将其解散。然后它指出了“当前环境”作为一个原因。

出于对种**视的担忧,微软、亚马逊和IBM等其他公司要么禁止或暂时停止向警察部门出售面部识别软件。

利用人工智能检测裂缝

不过,对于 Oceans来说,人工智能技术可以证明有助于提高设备检查和缺陷检测的效率,特别是在某些环境中,例如海上石油和天然气平台。

这家初创公司与 AISG 的 100E 接洽,以开发用于工业部署的人工智能资产检查和报告工具。该团队正在使用一系列 Google Cloud 工具来构建 AI 引擎,包括 Firebase、Cloud Run 和 Cloud Storage,并计划在年底前部署该平台。

Oceans.ai 的联合创始人兼董事总经理 Vinod Govindan 表示,一旦实施,它可以解决检查和识别位于偏远地区的设备的缺陷的关键挑战。

Govindan 在接受 AISG 的视频采访时说,如果 AI 平台可以通过上传的图像或可能通过实时视觉数据来做到这一点,那么它将最大限度地减少部署人员在这些偏远地区进行检查的需要。

Ocean Atlantic International 的董事总经理兼 Oceans.ai 的联合创始人 Siva Keresnasami 补充说,任何程度的自动化都有助于提高检查的安全性和速度。他指出,在全球大流行中,这样做的必要性尤其重要,因为向这些地点发送资源更加困难。

Keresnasami 说,该团队目前正在使用无人机来捕获和收集图像,但也在探索部署自主机器人和爬虫来捕获位于水下资产的数据的选项。

Govindan 指出,目前的重点是训练 AI 模型来检测设备的腐蚀、裂纹和设备变形,这些是与资产相关的大部分问题。他说,还有一个合理大小的数据集已经可用于在这三个领域训练模型。

对于不太常见的故障(例如缺少部件和泄漏),可用的图像较少。他说,这对训练 AI 模型以更准确地检查和检测此类故障提出了挑战,因为它是从较小的数据集中学习的。他补充说,裂纹和变形也没有腐蚀发生得那么频繁,这可能会扭曲 AI 引擎生成的结果。

他指出,他的团队希望收集足够的信息来喂养和训练 AI 模型。他指出可能与业内其他技术和服务提供商合作,这些提供商可能对利用 AI 平台感兴趣,以提供额外的图像来构建数据集并提高数量。他说,如果建立这些伙伴关系,就必须同意数据保护政策。

威尔逊表示,新加坡投资人工智能并专注于全球贸易、旅游和与公民的互动,可能会出现一些有趣的用例和技术经验教训。他特别表示,他很想看到从 AISG 的各种计划中学到的东西。

“与 AI Singapore 的合作让我们共同努力,引领云 AI 的新应用,从根本上改变新加坡的商业模式并推动创新,”他说。“通过这样做,我们希望在维持*家竞争力和将新加坡转变为人工智能解决方案的全球中心方面发挥作用。”

新加坡上个月表示,本财年将花费超过 5 亿新元(3.7186 亿美元)来推动人工智能在公共部门的采用和部署。这一数字将占其当年 ICT 采购总支出的 13%。

“人工智能可以帮助政*提供更好的服务,根据数据驱动的洞察力做出更好的决策,并优化运营以提高生产力,”管理该行业 ICT 计划的 GovTech 表示。“为了支持政*机构部署 AI,GovTech 构建了各种中*平台,以支持视频分析、自然语言处理、欺诈分析和个性化领域的常见用例,以帮助机构降低使用 AI 解决方案的成本。中*平台还使机构能够访问共同功能并享受更低的系统管理、维护和更新成本。” 

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