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    山东十一选五定胆预测:第四范式戴文渊:人工智能没有泡沫 但落地端有问题

    日期:2019-09-07 来源: 评论:

    陕西11选五开奖结果查 www.fqpb.net [摘要]新浪财经讯 “亚布力中国企业家论坛第十八届年会”于2018年2月27日-3月1日在黑龙江亚布力举行,主题为“改革开放四十周年 新时代的企业家精神”,第四范式创始人兼CEO戴文渊出席闭幕式并演讲。人工智能存在泡沫吗?戴文渊称,如果把人工智能在...……

    新浪财经讯 “亚布力中国企业家论坛第十八届年会”于2018年2月27日-3月1日在黑龙江亚布力举行,主题为“改革开放四十周年 新时代的企业家精神”,第四范式创始人兼CEO戴文渊出席闭幕式并演讲。

    人工智能存在泡沫吗?戴文渊称,如果把人工智能在各行各业的价值发挥出来,绝对不可能有泡沫,甚至现在给人工智能的投资都低估了整个技术的威力。

    但戴文渊也表示,人工智能的落地端确实出现了问题??瓷先ズ苊篮?,但是却做不到,一是因为人才少,二是因为人才贵。

    以下为演讲摘编:

    戴文渊:一家企业通?;嵊腥嗳?,企业的高层通常是战略的制定者,中层是策略的制定者,基层是策略的执行者。过去的互联网、移动互联网改变了企业的前台。

    比如一家银行,它和客户的接触方式是门店和柜员?;チ?、移动互联网出现以后,柜员的作用可能被降低了,越来越多的用机器替代人去和客户打交道。但是互联网和移动互联网并没有改变企业中后台人员的工作,仍然有很多资深的业务专家在从事着工作。

    这一波人工智能希望改变的就是企业的中后台,我们希望机器能够帮助到中后台的工作人员,大幅度的提高企业经营的效率,第四范式就是想解决这个问题。

    有一个科学家叫吉姆格瑞,他认为科学发展经过了三个范式,其中比较重要的是理论科学的第二范式,像牛顿、爱因斯坦提出的理论。经过第三范式时,计算科学出现了,计算机大量的科研理论,他认为未来科学会发展到第四范式阶段,未来更多的理论会由计算机通过数据去产生,而不是由科学家产生。

    当然,我们希望计算机做的并不是替代科学家,我们希望在每一个行业里面有更多的科学家,这个科学家可能不一定是人,可能是机器,机器把这个事情做得越来越科学,这种做事的方式是由机器通过数据发现规律。这可能会带来人类科学的大爆炸,这个时候,科学就不再仅仅是我们所谓的物理、化学、生物,而是各行各业都会变成科学。

    另外,计算机做科学和人做科学不一样,计算机有它的优势和劣势,人在宏观面会更强,计算机在微观面更强。比方说人工智能做医疗,其实医生也是科学家,医生也会基于经验总结规律,一个人满足什么样的条件就是病人。计算机可以做什么?可以做很多医生没有抓住的规律。去年我们和瑞金医院合作,帮瑞金医院总结一个人还没有得糖尿病,我们要判断他三年会不会得糖尿???过去人总结出来的规律大概是10条到30条,我们帮助瑞金医院总结出50万条规律,这是一个对比,最后比人类最好的专家能提升大概2到3倍的准确率。

    还有金融的反欺诈,我们帮助一家国内领先的银行,他们过去业务规律的数量大概一千条,有几十人的团队总结一千条的规律。我们基于他们的数据大概总结25亿条的规律,最后得到的差别能比原来提升大概1点几倍到5点几倍。

    现在,互联网上比较火的是个性化内容分发,每一个个体可能都需要个性化内容分发。我们怎么做到个性化?只要把业务规律数能总结得比人数还多,每个人分配到不同的业务规律,就会让每个人看到不一样的内容。其实这个背后的原理就是让计算机总结更多的规律,这个规律,很可能每条规律拿出来都觉得这些规律我们是可以理解的,但问题是人精力有限,你不可能让人去总结二十几亿条规律,人可能觉得我总结最重要的一千条就行了,但其实我们抓大放小,放小的那部分加起来的总和,最后发现比我们抓的那个大大得多。

    今天我们发现AI能够改变一家企业的很多地方,看上去很美好,但落地的时候有很多困难,我们谈人工智能是否有泡沫,如果我们把人工智能在各行各业的价值发挥出来,绝对不可能有泡沫,甚至说现在给人工智能的投资都低估了整个技术的威力。

    但泡沫在哪儿?其实就在落地端。做到了是很好,但是问题是做不到呢?做不到的原因,比如说人才很少。前段我看到一个人工智能人才的分布,主要是集中在大城市的大公司,人才薪酬的分布1万到5万之间。这个数字体现了,一是人才比较少,二是比较贵。但真实的情况比这个更差。

    我们现在探寻,真正如果把各行各业的AI普及开,真的靠领军人物其实是不够的,因为这些人就是很少,我们哪怕投入很多教育资源,也不见得能培养出多少个领军人物。

    在今年2月份的时候MIT给出了2018年十大突破性技术,当中排名第一的叫做“给所有人的人工智能”。这个事情其实很重要,在我看来是非常重要的一件事情。为什么很重要?其实我们需要这样的技术,不是那些我们所崇拜的科学家去做AI,而是我们需要让很多很多人都去做AI,这个世界上需要几十万甚至上百万人工智能的从业者,这时不可能几十万领军人物,我们希望所有人都拥有产生人工智能的能力。这其实是能做到的。

    我们过去认为AI是什么?是深度学习、强化学习,你如果把AI的交互模式变成深度学习,那就不可能让所有的人都能产生AI,不是所有的人都能理解深度学习,也不是所有人都能理解科学计算。

    我们应该去改变机器的学习方式,让机器通过巴甫洛夫实验的方式去学习,这样让更多人接触到人工智能。在这个情况下,我们开始做一些不一样的事情,它背后是深度学习,但是交互方式不是深度学习,而是叫做一个智能的学习圈,叫行动、反馈、反思、理论。

    第一,你让机器做一个事。第二,他得到一个反馈。第三,他进行思考,形成他的方法论。最后继续指导行动,这就是巴甫洛夫试验的过程。对应到计算机所能理解的,包括AI模型、过程数据、产出、反馈数据、机器学习。这样一个方法论可以用到不同的领域,反欺诈领域,把不同的数据进行替换,就会形成反欺诈的解决方案。像推荐系统,替换不同的数据,又进入新的场景,产生了一个新的解决方案。

    医疗领域,其实和推荐、金融反欺诈在业务层面是完全不一样的,但其实在学习层面,大家都是在学习背后业务的方法,学习业务的规律,只要替换掉不同数据层面的事情,最后形成闭环的反馈,就会产生一个新的解决方案。

    所以,其实要解决各行各业AI的问题,今天真不是培养几个像杰夫肯丁科学家,把他累死也解决不了所有行业的问题,我们需要的是AI核心系统,企业也需要这样的核心系统,让企业各个条线的业务人员都能在上面产生人工智能的能力。

    我们把它进行一些图形化,不需要编程,告诉机器你需要做什么事,得到什么反馈,让机器进行反思。背后当然是深度学习,但是业务人员根本不需要知道它是深度学习,最后所能产生的模型,能够帮助到企业,提升它的业务效果。

    最后,我们会帮助企业进行全方位的服务,除了帮助企业建立AI的核心系统以外?;褂幸桓龊苤匾氖?,我们需要做一些培训的事情。我们今年做了一个范式大学的计划,帮助企业用四天时间,让一个业务人员完全没有基础,培训成为可以在上面操作产生AI解决方案的一个AI人工智能的从业者。今年我们给自己的目标,为整个业界能够培养一千个人工智能的从业者。这是一个小目标,整个业界需要50万人,今年我们觉得能做1000个就不错了,未来我们希望能够把50万个从业者的空缺都给填补。

    我今天就分享这些,谢谢大家!

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