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傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型人工智能 只靠大數(shù)據(jù)可不行

發(fā)布時間:作者:cobinet瀏覽:512次來源:jifang360
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剛過去的一年,人工智能仍是互聯(lián)網(wǎng)界的首要關(guān)鍵詞。就像AlphaGo升級成AlphaZero,無師自通地稱霸各種棋類游戲,AI以人類無法預(yù)料的速度向未來狂奔,如脫韁野馬。中國將在此中扮演何種角色?

2017年7月,國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》;工信部2017年12月出臺《人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃》(以下稱《計劃》),提出力爭到2020年,一系列人工智能標(biāo)志性產(chǎn)品取得重要突破,在若干重點領(lǐng)域形成國際競爭優(yōu)勢。

中國在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層面有優(yōu)勢

2017年,人工智能進步的一個標(biāo)志是:美國舉辦8年的圖像識別挑戰(zhàn)賽ImageNet,正式退出歷史舞臺。8年前AI識別準(zhǔn)確率只有70%多,現(xiàn)在差錯僅2.7%,遠低于人類的5.1%,競賽已無意義。而最近的報道顯示,中國研發(fā)的醫(yī)療AI,識別小腫瘤的能力也超過了資深大夫。

遲早將攻占更多人類領(lǐng)地的AI,會在哪個領(lǐng)域先開花散葉?

人工智能公司 第四范式 的創(chuàng)始人和CEO戴文淵告訴科技日報記者,AI應(yīng)用爆發(fā)有5個先決條件:大數(shù)據(jù)(Big-data)、反饋數(shù)據(jù)(Response)、算法(Algorithm)、基礎(chǔ)設(shè)施(Infrastructure)、業(yè)務(wù)需求(Needs),合稱 BRAIN ,凡是滿足這5個條件的領(lǐng)域,都有可能在2020年之前實現(xiàn)人工智能的爆發(fā)。

我們也可以看到,《計劃》中列舉的商業(yè)化場景,集中在交通、醫(yī)療、圖像、語音、家居等領(lǐng)域,也都是這五大先決條件相對比較完備的場景。 戴文淵說。

曾有判斷說AI在消費端落地還要5 10年,紅杉資本中國合伙人計越卻不認(rèn)為需要那么長時間。 比如今日頭條,只要讓用戶看到想看的內(nèi)容就好,用戶并不關(guān)心是否有 AI技術(shù) 。 計越說, 你用網(wǎng)易云音樂嗎?你不知不覺中也在享受AI的便捷。到消費端的AI什么時候?qū)崿F(xiàn)不是靠專家的判斷,只要實實在在地解決用戶需求,它就會實現(xiàn)。

紅杉資本投資了許多中國AI企業(yè):今日頭條、快手、秒拍、京東金融、美團、滴滴、摩拜、大疆 計越說,AI需要跟使用場景緊密結(jié)合,否則再高超的科技,消費者也不會買賬。

大數(shù)據(jù)是訓(xùn)練AI的關(guān)鍵。 紅杉投資看重的,一是應(yīng)用場景,一是有自己的數(shù)據(jù)。 計越以滴滴舉例說,滴滴在2015年就成為僅次于淘寶的全球第二大在線交易平臺,數(shù)據(jù)規(guī)模是每日200億次的路徑規(guī)劃請求,因此其AI預(yù)測用戶目的地準(zhǔn)確度超過90%。

對于《計劃》中提出的中國將在若干重點領(lǐng)域形成優(yōu)勢,戴文淵極有信心。 在AI領(lǐng)域,基本上是中美競爭的格局,中國在AI產(chǎn)業(yè)應(yīng)用層面還有一定的領(lǐng)先。 戴文淵說, 這是由于人工智能的算法和計算能力都可以通過平臺實現(xiàn),數(shù)據(jù)成為最大的門檻,巨大的用戶數(shù)據(jù)正是中國的優(yōu)勢。中國是互聯(lián)網(wǎng)人口大國,中國互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為我們研究AI準(zhǔn)備了條件。

人工智能與實體經(jīng)濟融合需深化

中國的發(fā)展階段濃縮了,呈現(xiàn)跳躍式和并行發(fā)展,可能給中國創(chuàng)業(yè)者帶來更多機會。 計越說,在中國結(jié)合幾個階段為一體的創(chuàng)新公司多(包括AI),而在美國,IT巨頭積累深厚,新興公司需要找縫隙切入,從這個角度看,中國創(chuàng)業(yè)機會更大。

遷移學(xué)習(xí)被認(rèn)為是AI領(lǐng)域中國可能趕超美國的一個突破點。戴文淵曾創(chuàng)造了中國最大的機器遷移學(xué)習(xí)系統(tǒng) 鳳巢 ,他在遷移學(xué)習(xí)領(lǐng)域單篇論文引用數(shù)世界第三,第四范式首席科學(xué)家楊強則是世界第一。

遷移學(xué)習(xí)是指將知識應(yīng)用到不同領(lǐng)域的能力,以解決目標(biāo)領(lǐng)域數(shù)據(jù)不足的問題。由于解決了小數(shù)據(jù)應(yīng)用AI的難題,中國的研究受到Google和Facebook的關(guān)注。

《計劃》提出人工智能和實體經(jīng)濟的融合需進一步深化。戴文淵說,這需要企業(yè)的組織架構(gòu)調(diào)整,將AI嵌入經(jīng)營管理。戴文淵表示,傳統(tǒng)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營是由人工決策、機器執(zhí)行;AI的意義正是在于機器決策、機器執(zhí)行。想要成為未來智能企業(yè),門檻也很高,包括機器學(xué)習(xí)算法,上億維的系統(tǒng)架構(gòu),更包括認(rèn)知的層面。

很多傳統(tǒng)企業(yè)會說自己有大數(shù)據(jù),可以做AI了。其實未必,正確的大數(shù)據(jù)加正確的機器學(xué)習(xí),產(chǎn)出是人工智能,錯誤的大數(shù)據(jù)加機器學(xué)習(xí),產(chǎn)出的并不是。 戴文淵說,企業(yè)人工智能核心系統(tǒng),將是繼交易核心系統(tǒng)、互聯(lián)網(wǎng)核心系統(tǒng)之后,企業(yè)的又一個核心。

《計劃》特別強調(diào) 支持人工智能企業(yè)與金融機構(gòu)加強對接合作 。戴文淵對此評論,金融領(lǐng)域因為擁有足夠的數(shù)據(jù)和計算資源,使其成為AI目前最理想的落地產(chǎn)業(yè)之一。 機器已經(jīng)在金融領(lǐng)域輔助人做大量商業(yè)分析與決策。 戴文淵說, 以我們與某銀行解決交易欺詐問題的合作為例,機器寫出的欺詐交易規(guī)則數(shù)達到25億條,資深業(yè)務(wù)專家寫出的規(guī)則數(shù)最多1000條。最終,機器在欺詐預(yù)判準(zhǔn)確率較人提升了7倍。

聯(lián)想集團董事長楊元慶也表示看好中國AI發(fā)展。 未來商業(yè)比拼一定是業(yè)務(wù)模式的比拼,而業(yè)務(wù)模式的智能化程度決定企業(yè)競爭力。 楊元慶說, 如果能更多強調(diào)數(shù)字經(jīng)濟和智能化,那未來我國企業(yè)會比其他國家領(lǐng)先一步。

 

 

責(zé)任編輯:娟子編輯

文章編輯:CobiNet(寧波)  
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