RE·WORK 白皮书：人工智能处理的挑战、成功、进展与失败

RE-WORK 是人工智能和深度学习领域的领导者，组织了全球范围内的峰会和工作坊。这些活动涵盖了深度学习、机器学习、人工智能在各个领域、计算机视觉、自动驾驶汽车、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《人工智能处理的挑战、成功、进展与失败》中，贡献者包括来自 Purdue 大学、 Ryerson 大学、 GSI Technology (GSIT ) 、 COTA Inc.、 Omdena 等机构的专家。

这份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 和计算机内存的融合

• 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

第一章介绍了行业和非营利组织面临的最常见的数据挑战，并详细介绍了数据可用性、成本、隐私和伦理等方面的限制。该章节以三个具体的案例研究为基础，展示了文本、视频和地理数据中的数据限制，包括“使用 NLP 解决脆弱性问题”、“计算机视觉用于紧急响应”和“计算机视觉应用于自动驾驶”。

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 2 章重点介绍了使用近似最近邻（ANN）和内存加速处理的实时响应，从而实现了 ElasticSearch 操作的实时响应。ElasticSearch最初是一个文本搜索引擎，但现在可以包括图片、网络架构、文本文档和产品收据等文档。该章节还介绍了市场上的新技术，如关联处理单元（APU）。

第 2 章由 GSI Technology 的市场总监 Mark Wright 撰写。

第 3 章介绍了数据可用性的限制和进展，首先解释了什么是数据可用性及其限制，如数据兼容性、存储故障、服务器/网络故障、成本和数据质量差等。该章节最后介绍了高性能数据处理管道和混合云等解决方案。

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

第 4 章介绍了机器学习和人工智能中的数据障碍，重点关注具有高错误率和偏见的算法和模型，如面部识别系统。它还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。其他数据方面的内容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 5 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，旨在认识到“今天的限制是明天的成功”和持续实验的必要性。

第 5 章由 Ryerson 大学的计算机科学博士候选人 Shaina Raza 撰写。

第 6 章介绍了即将出现的 6G 无线通信网络和人工智能、机器学习等技术的应用，强调了这些系统将提供前所未有的容量和网络访问。其他主题包括下一代无线网络与人工智能和软件定义网络、DARPA 谱系协作挑战的动机以及智能无线电算法的实现。

第 6 章由多位作者撰写，包括佛罗里达国际大学的 Kemal Akkaya、Arjuna Madanayake、Udara De Silva 和 Sravan Pulipati；东北大学的 Josep M. Jornet、Kaushik Chowdhury、Francesco Restuccia 和 Tommaso Melodia；佛罗里达大学的 Soumyajit Mandal 和 John Shea；Pi Radio 的 Aditya Dhananjay；以及 Lemurian Labs 的 Jay Dawani 和 Vassil Dimitrov。