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天云大數(shù)據(jù)CEO雷濤:2016是大數(shù)據(jù)的“寒冬”,AI產(chǎn)業(yè)化的春天

大數(shù)據(jù)
隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的高速發(fā)展,面向特定領(lǐng)域的人工智能技術(shù)已經(jīng)取得突破性進展,谷歌、微軟、百度等巨頭積極的在人工智能領(lǐng)域多點布局、搶占產(chǎn)業(yè)機遇,這一切都預(yù)示著:AI行業(yè)已經(jīng)成為新風(fēng)口,產(chǎn)業(yè)化進程成為必然趨勢。

隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的高速發(fā)展,面向特定領(lǐng)域的人工智能技術(shù)已經(jīng)取得突破性進展,谷歌、微軟、百度等巨頭積極的在人工智能領(lǐng)域多點布局、搶占產(chǎn)業(yè)機遇,這一切都預(yù)示著:AI行業(yè)已經(jīng)成為新風(fēng)口,產(chǎn)業(yè)化進程成為必然趨勢。 

 

 

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本文為數(shù)據(jù)猿年關(guān)策劃活動《大數(shù)據(jù)的2016,我的2016》系列稿件,感謝本文作者 天云大數(shù)據(jù)CEO 雷濤 先生的投稿(數(shù)據(jù)猿專訪雷濤)。

敬請期待春節(jié)后的2月16日,由數(shù)據(jù)猿與中歐商學(xué)院、騰訊視頻共同舉辦的高端***線下演講欄目中歐微論壇之《超聲波》。 

2016年,Gartner發(fā)布的新興技術(shù)成熟度曲線上,大數(shù)據(jù)赫然在曲線上消失,然而,就在三年前,大數(shù)據(jù)還處在成熟度曲線的頂峰,2014年開始走下坡路,2015年已經(jīng)脫離曲線。

2016年,大數(shù)據(jù)已如空氣般融入我們的生活,然而實際上,大數(shù)據(jù)的技術(shù)流行性高,而實際的價值還未真正體現(xiàn),商業(yè)形態(tài)尚未成熟,當(dāng)建設(shè)大數(shù)據(jù)的虛火熱潮退卻,需要通過真實的應(yīng)用價值來回報。大數(shù)據(jù)寒冬正是市場機制自動產(chǎn)生優(yōu)勝劣汰的過程,這是歷史規(guī)律。

在人工智能領(lǐng)域,根據(jù)艾瑞數(shù)據(jù)預(yù)計,2020年全球AI市場規(guī)模將達1190億元,年復(fù)合增速約19.7%;同期,中國AI市場規(guī)模將達91億元,年復(fù)合增速超50%。AI產(chǎn)業(yè)的市場空間可謂是極為廣闊。

舉例來說,Google公司正致力于無人車項目、IBM已攜手Apple聯(lián)合開發(fā)健康大數(shù)據(jù)人工智能平臺、Facebook正測試名為“M ”的人工智能助手服務(wù);而國內(nèi),百度已將人工智能當(dāng)做自身發(fā)展的先鋒力量,樂視推出了超級大腦,獵豹投入5000萬美元研發(fā)機器人...眾多互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在擴張對AI產(chǎn)業(yè)的人才、資金投入,加速對AI領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)布局。

隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的高速發(fā)展,面向特定領(lǐng)域的人工智能技術(shù)已經(jīng)取得突破性進展,谷歌、微軟、百度等巨頭積極的在人工智能領(lǐng)域多點布局、搶占產(chǎn)業(yè)機遇,而其他以人工智能運算和應(yīng)用為產(chǎn)品的初創(chuàng)公司也紛紛出現(xiàn)并發(fā)展。

這一切無疑都在預(yù)示著:AI行業(yè)已經(jīng)成為新風(fēng)口,產(chǎn)業(yè)化進程成為必然趨勢。

行業(yè)被顛覆,大公司會垮掉。這并非聳人聽聞,根據(jù)巴步森商學(xué)院的調(diào)查,今天在《財富》世界500強榜單上40%的公司都會在10年內(nèi)銷聲匿跡。 

 

 

 

10年之內(nèi),大數(shù)據(jù)與人工智能將會幾乎改變每一個行業(yè)。

Welcome to MI Era——在這充斥著無數(shù)新銳的指數(shù)型組織與未來的百億獨角獸的摩登機器時代,人類該如何自處?又該如何與機器共生?

具體來說,AI的自學(xué)習(xí)能力,已經(jīng)超過了人類對其程序化約束,如何與AI共生共演進,必須認知Machine Intelligent,了解機器如何思考和行動。

一、從BI到AI,人類從數(shù)據(jù)操作工到設(shè)計師的晉升

首先從幾個問題出發(fā)切入這個話題: 經(jīng)典的大數(shù)據(jù)故事啤酒與尿布到底回答了我們什么?抽象的事實是否只“印證”了我們主觀假設(shè)思維?數(shù)據(jù)面向人還是終將面向機器?人與數(shù)據(jù)之間的角色發(fā)生著什么樣的變化。 

 

 

 

當(dāng)下,企業(yè)對于大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)不再局限于BI,AI在商業(yè)實踐中的價值日益凸顯。而AI和BI的***區(qū)別在于,是誰在做決策。經(jīng)過BI分析,***還是把數(shù)據(jù)交給人去做決策和判斷,這個過程并沒有形成閉環(huán),同時周期和反饋延時也比較長。而AI的分析過程是層層嵌套的,每一個節(jié)點的數(shù)據(jù)都會作為下一個數(shù)據(jù)輸入輸出的依據(jù),是一個閉環(huán)的過程。

BI就像是流水線的工人在一條生產(chǎn)線上重復(fù)擰螺絲的過程,其他環(huán)節(jié)是不理會的。而AI需要一個體系化的思路,需要人從生產(chǎn)線上退下來,設(shè)計整個流程模型并通過自動化的方式運行。在這個過程中,人是流水線的設(shè)計者,而AI的落地則是一個自動化、自我循環(huán)的供給過程。

其中,最難的環(huán)節(jié)在于如何定義問題,而不在解決問題。也就是說,這些大量的計算模型如何設(shè)計,是需要結(jié)合企業(yè)具體的業(yè)務(wù)經(jīng)驗才能有效落到實處的。

二、AI,還原世界的復(fù)雜性 

 

 

 

人類習(xí)慣于抽象和簡化思維,人工智能依靠質(zhì)樸的數(shù)學(xué)和超強的計算能力,還原了世界的復(fù)雜性,AlphaGO幫我們定義了什么是大局觀和棋風(fēng),深度學(xué)習(xí)的特征建立過程,就是協(xié)助我們對復(fù)雜問題描述的精確量化。笛卡爾為之后的牛頓準(zhǔn)備了一個坐標(biāo)系,使F=ma的推演成為經(jīng)典。在步入MI機器智能時代的前夜,熟悉了解機器思考的方式,是人類能夠生存并與之共同演進協(xié)同的基礎(chǔ)。 

 

 

 

三、AI的兩面:人類保護自己的矛與盾

大數(shù)據(jù)時代,我們最擔(dān)心和顧忌的就是自己的隱私。然而,人工智能不僅接觸個體數(shù)據(jù),也同樣保護個體隱私。真正去使用大數(shù)據(jù)手段和技術(shù)的時候,是不會存在隱私問題的。

當(dāng)我們只有一把鑰匙對著一把鎖的時候,當(dāng)然會擔(dān)心小偷把鑰匙偷走。但是,如果我們門口放著一百萬把鑰匙呢?只有機器能對上!過載的信息會使得單獨個體的信息被漠視,因為它的計算成本很高。

特別是在AI模式下,計算的過程已經(jīng)通過AI模型設(shè)計好了,這是一個數(shù)學(xué)計算的過程,比如Apple公司使用差分隱私技術(shù)(Differential Privacy),能夠把物理世界的你和虛擬世界的你隔離開來,開發(fā)者使用個體數(shù)據(jù)時,也不會有隱私泄露的問題了。

對抗生成網(wǎng)絡(luò)(GAN),MI世界的羅馬競技場,人類如何操控兩個AI怪獸互博,競爭中獲得智力迭代。例:視覺計算的看圖識字與預(yù)測 

 

 

 

四、AI民主化(AI Democracy)

人類使用火拓展體能,使用指南針拓展認知,AI的應(yīng)用將是人類整體的智力提升。它必然是集體性的,而非少數(shù)利益集團所獨占。但高深的數(shù)據(jù)科學(xué),昂貴的計算資源和數(shù)據(jù)資源,三重障礙讓AI依然是陽春白雪。如何讓AlphaGO 的預(yù)測能力,像買書一樣便捷便宜,推動了AI民主化。

得益于科技的變革,AI正式告別陽春白雪的年代,日益走向普及化、民主化,使得AI成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必備路徑。在輕AI理念的普及之下,國內(nèi)高科技企業(yè)正致力于對Alphago背后高深莫測的數(shù)據(jù)科學(xué)進行封裝,增強其友好易用性,從而推動AI在企業(yè)的大規(guī)模應(yīng)用。

Android/IOS平臺化,屏蔽了技術(shù)復(fù)雜度,推動了移動互聯(lián)網(wǎng)的繁榮。AI平臺的興起,將釋放巨大AI潛能和催生更廣闊人工智能市場。例:Google Tensorflow, Facebook FBLearner, MS CNTK,騰訊Angle, MaximAl. 

 

 

 

Facebook、谷歌、亞馬遜、微軟和百度都在AI領(lǐng)域注入重資。機器學(xué)習(xí)迅速變成最火的人工智能形式,隨著計算機系統(tǒng)越來越大、越來越復(fù)雜,很明顯的是:它已不足以支撐計算機如何詮釋數(shù)據(jù)的硬編規(guī)則(hard-code rules)。教計算機如何詮釋自己的數(shù)據(jù),要更加容易得多。

讓人類失業(yè)、AI詮釋自身,令人不免想起科幻電影“黑客帝國”的故事,關(guān)于機器與人類的最終命運的想象與討論永遠生生不息。

關(guān)于作者

雷濤,現(xiàn)任天云大數(shù)據(jù)***執(zhí)行官,長江商學(xué)院特聘講師,博士后工作站企業(yè)導(dǎo)師,擁有20余年北美信息科技公司從業(yè)經(jīng)驗。

2002年在Sun Microsystem晉級亞太區(qū)唯一的ES Ambassador企業(yè)方案大使;

2005年入席SNIA存儲工業(yè)協(xié)會中國區(qū)技術(shù)委員會聯(lián)合主席;

2013年首批CCF中國計算機學(xué)會大數(shù)據(jù)專委會委員。 

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 數(shù)據(jù)猿
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