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人工智能项目成功的五个条件

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发表于 2018-2-11 14:28:09 | 显示全部楼层 |阅读模式

人工智能渐成科技界的宠儿。做人工智能怎样能成功?有什么必要条件?大数据科技公司“第四范式”的联合创始人、首席研究科学家陈雨强做了一次分享,总结了人工智能项目成功的五个必要条件。

首先,陈雨强认为,当前的趋势正在从之前的“互联网+”或者“移动+”,慢慢转向为“AI+”,也就是“人工智能+”。比如滴滴是“互联网+打车”,很多公司之前做的是怎样用互联网改变传统行业;但是现在,他们纷纷转向“如何用积累下来的数据创造更多的价值”。还有一些公司,从创立初始就是“人工智能+”,比如今日头条是“人工智能+新闻”、大疆是“人工智能+无人机和机器人”。可以看到,“人工智能+”正在慢慢渗透并在改变所有的行业。

那为什么人工智能在 20 年前、10 年前没有这么火?为什么 AlphaGo 能在2016年打败李世石而不是更早?我们会直观地认为是因为算法创新。但是陈雨强说,算法创新只是其中一点,国内外很多专家分析总结出了人工智能成功的五个必要条件,这里跟大家分享一下:

第一是边界清晰。问题需要定义得非常清晰,比如 AlphaGo 做的就是围棋,活动范围就是在 19×19 的棋盘上,黑白两方轮流下子,边界和规则都很清晰。如果变成一个开放的问题,或者变成20×20 的棋盘,或者变成黑白灰三方下棋,那都成不了。

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第二是要有外部反馈。算法要不断地有外部输入,它需要知道在什么样的情况、什么样的行为下,外部给出的反馈是什么,这样才能促进提高。比方说AlphaGo ,你要不断地让它进行对弈,并且告诉它对弈的输赢,它才能不断提升。

第三是计算资源很重要,计算资源,也就是计算过程中需要的各种资源。近几年,算法虽然有很大的进步,但计算资源也是产生智能的关键。最近业界在分布式计算上的成功,让我们相对于几十年前有了飞跃的基础。举个很有趣的例子,Google 在描述 AlphaGo 不同版本的时候,为了简洁明了,直接使用计算能力来分类,而不是使用算法来分类。简版的 AlphaGo 被称为“单机训练的AlphaGo”;复杂和更高智能的 AlphaGo 称为“多机、并行训练的 AlphaGo”,从这里也可以看出来,计算资源起着至关重要的作用。

第四,要有顶尖的数据科学家和人工智能科学家。增强学习、深度学习最近重新被提出,需要很多科学家做大量的工作,才能让这些算法真正地推行。除了围棋、视觉、语音之外,还有非常多的领域等待被探索。

第五是大数据的完善。AlphaGo的成功,关键的一点是 KGS 棋社的流行,KGS是一个免费的围棋对弈平台,KGS上有数十万盘高手对战的棋谱,如果没有这些数据做支撑,AlphaGo 绝对不可能在这么短的时间内打败人类。

陈雨强把这些要素归结为三点,那就是要关注技术、关注业务、关注人。一方面,要有技术、计算资源和大数据方面的支持;另一方面,业务、边界要清晰,业务要有反馈;再有就是人,要有科学家,一些应用到场景也需要和人打交道。

大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric认为,人工智能作为在未来相当长一段时间内的社会热点,必将深刻改变我们的工作与生活。在可预见的未来,人工智能的颠覆力必将超越目前的预判,但究其原因,依旧会落实于资源、技术以及从业者三方面。资源方面,大数据作为发展人工智能的基础设施,为人工智能的在更大范围的实践提供条件;技术始终是行业发展的内生驱动力,持续的技术更新,为人工智能的更广泛应用成为可能;作为行业兴衰的决定性因素,从业者的素质及操守决定了行业跑道的长度。综上,人工智能作为新兴行业有其自身特点,但发展路径与传统行业有相似之处。资源、技术、人三者的组合成为决定人工智能未来发展的基础要素。

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