RE•WORK 白皮书：人工智能处理中的挑战、成功、进展与失败

RE-WORK 是人工智能和深度学习活动的领先者，在全球各地组织峰会和工作坊。这些活动涵盖了深度学习、机器学习、人工智能在各个行业、计算机视觉、自动驾驶车辆、负责任的人工智能等主题。他们汇集了来自行业和学术界的领导者。

在 RE•WORK 最近发布的白皮书《人工智能处理中的挑战、成功、进展与失败》中，贡献者包括来自 Purdue University、Ryerson University、GSI Technology、COTA Inc.、Omdena 等的专家。

白皮书分为六个章节：

• 第 1 章：行业和非营利应用中的数据限制

• 第 2 章：ElasticSearch、ANN 和计算内存的融合

• 第 3 章：数据可用性的限制和进展

• 第 4 章：机器学习和人工智能中的数据障碍

• 第 5 章：企业人工智能的处理限制——GPT-3 是终极解决方案吗？

• 第 6 章：6G 无线通信网络

第一章涵盖了私营和非营利组织面临的最常见的数据挑战。它还详细介绍了与数据可用性、成本、隐私和伦理相关的限制。该章节依赖三个具体的案例研究来展示文本、视频和地理数据中的数据限制，包括“使用 NLP 解决漏洞”、“紧急响应的计算机视觉”和“自动驾驶的计算机视觉应用”。

第 1 章由 Omdena 的首席机器学习工程师 Rosano de Oliveira Gomez、MIT 的博士研究员 Harini Suresh 和 Omdena 的机器学习工程师 Erim Afzal 撰写。

第二章重点介绍了使用近似最近邻（ANN）和内存加速处理的应用，这提供了来自 Elasticsearch 操作的实时响应。Elasticsearch最初是一个文本搜索引擎，现在可以包括图片、网络架构、文本文档和产品收据等文档。该章还介绍了市场上新的技术，如关联处理单元（APU）。

第 2 章由 GSI Technology 的营销总监 Mark Wright 撰写。

第三章涵盖了数据可用性的限制和优势。它首先解释了什么是数据可用性及其限制，例如数据兼容性、存储故障、服务器/网络故障、成本和数据质量差。该章节以介绍高性能数据处理管道和混合云等解决方案为结尾。

第 3 章由 Purdue University 的软件工程师和机器学习实践者 Adebunmi Odefunso 撰写。

第四章涵盖了机器学习和人工智能中的各种障碍，重点关注具有高错误率和偏见的算法和模型，例如面部识别系统。它进一步介绍了如何减轻偏见和提高可解释性，以及为什么数据集应该大且多样化。其他数据方面包括数据源的一致性和准确性。

第 4 章由 COTA Inc. 的战略总监 Shivam Mathura 撰写。

第五章使用最新的 AI 模型 GPT-3 来探索企业人工智能的限制和潜力。该章的目标是认识到“今天的限制是明天的成功”以及继续实验的必要性。

第 5 章由 Ryerson University 的计算机科学博士生 Shaina Raza 撰写。

第六章涵盖了新兴的 6G 无线通信网络以及它们将如何需要人工智能、机器学习等。它进一步指出这些系统将实现前所未有的容量和网络访问。该章节的其他主题包括：具有 AI 和 SDN 的下一代无线网络、来自 DARPA 谱系协作挑战的动机以及智能无线电算法的实现。

第 6 章由多位作者共同撰写，包括 Florida Int. University 的 Kemal Akkaya、Arjuna Madanayake、Udara De Silva 和 Sravan Pulipati；Northeastern University 的 Josep M. Jornet、Kaushik Chowdhury、Francesco Restuccia 和 Tommaso Melodia；University of Florida 的 Soumyajit Mandal 和 John Shea；Pi Radio 的 Aditya Dhananjay；以及 Lemurian Labs 的 Jay Dawani 和 Vassil Dimitrov。