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大數(shù)據(jù)和人工智能發(fā)展的思考

日期:2019-02-21   人氣:  來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)
簡(jiǎn)介:大數(shù)據(jù)和人工智能發(fā)展的思考 10月12日,第七屆中國(guó)智能產(chǎn)業(yè)高峰論壇在佛山開(kāi)幕,在第一天的主論壇上,北京拓爾思信息技術(shù)股份有限公司副董事長(zhǎng)、總裁施水才發(fā)表了主題為《大數(shù)據(jù)和人工智能發(fā)展的思考》的精彩演講。 在演講中,施水才先生從自身多年大數(shù)據(jù)……

大數(shù)據(jù)和人工智能發(fā)展的思考

10月12日,第七屆中國(guó)智能產(chǎn)業(yè)高峰論壇在佛山開(kāi)幕,在第一天的主論壇上,北京拓爾思信息技術(shù)股份有限公司副董事長(zhǎng)、總裁施水才發(fā)表了主題為《大數(shù)據(jù)和人工智能發(fā)展的思考》的精彩演講。

在演講中,施水才先生從自身多年大數(shù)據(jù)技術(shù)和服務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者角色的角度,介紹了旗下利用大數(shù)據(jù)技術(shù)推出的數(shù)據(jù)增值服務(wù)平臺(tái),并得出了數(shù)據(jù)信息知識(shí)智能智慧的價(jià)值提升路徑。從大數(shù)據(jù)、云服務(wù)到人工智能,施水才為嘉賓鋪設(shè)了一條如何利用大數(shù)據(jù)去實(shí)現(xiàn)人工智能增值的道路,有很大的參考價(jià)值。

以下是施水才先生的演講整理稿:

大家上午好。非常感謝中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)邀請(qǐng)我在大會(huì)上做分享報(bào)告。今天我想給大家分享一下對(duì)于大數(shù)據(jù)和人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展思考。

我想講的第一點(diǎn)是我認(rèn)為把大數(shù)據(jù)和人工智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)行一些比對(duì),把這兩個(gè)事情放到一起比對(duì)是非常有意義的。第二點(diǎn)想講的,到底我們是人工智能+行業(yè),還是行業(yè)+人工智能,談一下我的理解和認(rèn)識(shí),第三點(diǎn)我覺(jué)得我們需要突破人工智能現(xiàn)在非常強(qiáng)調(diào)3個(gè)要素,就是計(jì)算能力、數(shù)據(jù)和算法,我認(rèn)為對(duì)于未來(lái)人工智能的研究和應(yīng)用,僅有這三點(diǎn)是不夠的,應(yīng)該有其他重要的因素需要加進(jìn)來(lái)。第四點(diǎn)我想探討的是我們現(xiàn)在在人工智能的幾個(gè)方向里面,哪一些還有大的機(jī)會(huì),來(lái)讓我們創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)、賺錢,最后講一講我們自己基于NLP平臺(tái)的一些人工智能應(yīng)用實(shí)踐。

大數(shù)據(jù)和人工智能產(chǎn)業(yè)的對(duì)比

對(duì)比大數(shù)據(jù)和人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展是有啟發(fā)的。因?yàn)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展和數(shù)據(jù)密不可分,而且目前人工智能發(fā)展所取得的成就大部分和大數(shù)據(jù)密切相關(guān),因此觀察大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展很有意義,同時(shí)我們認(rèn)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)(DataDrivenBusiness)比智能驅(qū)動(dòng)的商業(yè)更符合產(chǎn)業(yè)的本質(zhì),實(shí)際上大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的落地能力是強(qiáng)于人工智能的,所以大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展中出現(xiàn)的問(wèn)題對(duì)人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展很有意義。

大數(shù)據(jù)的發(fā)展有幾個(gè)方面對(duì)人工智能的發(fā)展有啟發(fā)。包括數(shù)據(jù)的重要性,數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性,應(yīng)用場(chǎng)景的重要性,行業(yè)知識(shí)的重要性、政策法規(guī)的重要性,以及變現(xiàn)的模式的參考意義。大數(shù)據(jù)從2010年在美國(guó)白宮首先開(kāi)始制定一些政策,到2012年我們國(guó)家開(kāi)始熱起來(lái),這幾年出臺(tái)了很多政策規(guī)范,甚至搞了很多園區(qū),但是我們現(xiàn)在發(fā)現(xiàn)整個(gè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)仍然處于非常早期的階段。為什么這么說(shuō)?第一,它在哪些方面推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)的變革?第二,誰(shuí)賺到錢了?現(xiàn)在基本上只有互聯(lián)網(wǎng)的大公司通過(guò)推薦精準(zhǔn)化營(yíng)銷、電子商務(wù)等等賺到錢了,但是我們大量從事產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)的企業(yè)大部分還在燒錢,行業(yè)也沒(méi)有從大數(shù)據(jù)中收益和發(fā)生大的產(chǎn)業(yè)變革,仍然處于非常早期階段。人工智能也是一樣的,大部分的AI企業(yè)仍處于投資和燒錢的階段。

再細(xì)化一下,我們看看影響整個(gè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的4個(gè)要素:數(shù)據(jù)開(kāi)放、技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)業(yè)生態(tài)、法律法規(guī)。總體上講,目前大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展非常早期,仍然是大數(shù)據(jù)投資和創(chuàng)業(yè)的良機(jī),在產(chǎn)業(yè)生態(tài)上主要的特征是壟斷和新的數(shù)據(jù)孤島,大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司仍需3-5年才能實(shí)現(xiàn)規(guī)模盈利,大部分在持續(xù)的燒錢,2017-2018年產(chǎn)業(yè)整合趨勢(shì)明顯。在數(shù)據(jù)方面,互聯(lián)網(wǎng)大企業(yè)的數(shù)據(jù)霸權(quán)主義、政府?dāng)?shù)據(jù)公開(kāi)的艱難(在國(guó)際上很落后,60名開(kāi)外),行業(yè)和企業(yè)數(shù)據(jù)的難以獲得以及灰色數(shù)據(jù)灰色產(chǎn)業(yè)鏈,以及個(gè)人隱私問(wèn)題都非常的突出,我們國(guó)家每年數(shù)據(jù)交易的市場(chǎng)是500個(gè)億以上,但是合法的只有10%左右,90%都是灰色數(shù)據(jù)鏈,所以導(dǎo)致最近公安查,說(shuō)很多大公司被抓起來(lái)了,個(gè)人隱私問(wèn)題非常突出,要破解數(shù)據(jù)的魔咒,需要在法律法規(guī)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)兩個(gè)角度去破局。

除了數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)的質(zhì)量外,應(yīng)用場(chǎng)景是非常重要的,大數(shù)據(jù)的4個(gè)V不重要,Hadoop/Spark不重要,重要的是應(yīng)用場(chǎng)景,那么對(duì)AI來(lái)說(shuō)也是一樣的,因?yàn)閷?shí)際上我們看到大數(shù)據(jù)和AI的熱門應(yīng)用領(lǐng)域?qū)嶋H上重合度很高:金融、健康醫(yī)療、教育、在線廣告、情報(bào)分析應(yīng)用場(chǎng)景和行業(yè)密切相關(guān),主要是垂直化和行業(yè)化,一旦進(jìn)入行業(yè),你就會(huì)發(fā)現(xiàn),很多問(wèn)題來(lái)了,所以我們說(shuō)人工智能發(fā)展僅僅強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)、算力、算法是不夠的。

政策法律也非常重要,在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,我們國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展為什么快?其中一條人多,人口紅利,還有一條非常重要規(guī)則沒(méi)那么嚴(yán),政府和行業(yè)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的支持比較多,企業(yè)層面有時(shí)甚至有點(diǎn)蔑視規(guī)則。但是大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代,像互聯(lián)網(wǎng)早期那樣野蠻發(fā)展已經(jīng)行不通了。現(xiàn)在數(shù)據(jù)開(kāi)放和隱私保護(hù),從個(gè)人隱私到人身安全,工業(yè)機(jī)器人維修,因?yàn)楦悴缓脮?huì)死人的。

小節(jié)一下,通過(guò)對(duì)比大數(shù)據(jù)和人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,我們可以得到如何幾個(gè)結(jié)論:人工智能產(chǎn)業(yè)仍處于非常早期的階段;數(shù)據(jù)的重要性不容置疑,但問(wèn)題多多;應(yīng)用才是驅(qū)動(dòng)力;垂直行業(yè)才是大部分參與者的機(jī)會(huì)所在。

人工智能+行業(yè)or行業(yè)+人工智能

今天想和大家分享的第二點(diǎn)是關(guān)于到底是人工智能+行業(yè)還是行業(yè)+人工智能。我的基本看法是行業(yè)+人工智能仍然是智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主流。我們覺(jué)得行業(yè)+人工智能可能占到90%,人工智能+行業(yè)可能只占到10%。區(qū)別在哪里?人工智能+行業(yè)是創(chuàng)造新模式,更多表現(xiàn)在以前這個(gè)行業(yè)不成熟,或者沒(méi)有現(xiàn)有的很好的商業(yè)模式,比如像自動(dòng)駕駛;而行業(yè)+人工智能是對(duì)用人工智能技術(shù)對(duì)行業(yè)進(jìn)行變革和改造,要么降低成本,要么提高決策和管理水平。比如法律啊、教育啊、金融啊。很對(duì)AI的新技術(shù)在消費(fèi)領(lǐng)域和工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用也不一樣,比如消費(fèi)領(lǐng)域的人臉識(shí)別、美顏相機(jī)在工業(yè)領(lǐng)域可能是身份認(rèn)證、銀行開(kāi)戶、安防監(jiān)控、商業(yè)分析;消費(fèi)領(lǐng)域的語(yǔ)音識(shí)別和輸入法技術(shù)可能是智能客服應(yīng)用,深度學(xué)習(xí)和圖像識(shí)別在工業(yè)領(lǐng)域可能是智能分揀和安檢應(yīng)用。

如果90%的機(jī)會(huì)在于行業(yè)+人工智能,那么錢、數(shù)據(jù)和算法就是不是決定性的因素,如果錢是決定性的因素,那未來(lái)也就不會(huì)有什么創(chuàng)新了。行業(yè)知識(shí)和行業(yè)專家是壁壘,所以說(shuō)大公司壓迫下的創(chuàng)業(yè)公司仍具有廣闊的空間,那么那些行業(yè)將實(shí)現(xiàn)AI爆發(fā)或者說(shuō)受到?jīng)_擊最大呢?剛才李德毅院士說(shuō)的很好,四個(gè)行業(yè),制造業(yè)、教育、金融、醫(yī)療,我非常認(rèn)同,我覺(jué)得最關(guān)鍵的是要看兩點(diǎn),一個(gè)是行業(yè)本身的成長(zhǎng)空間,就是說(shuō)是否足夠大,是否未來(lái)有成長(zhǎng)性,另一個(gè)是這個(gè)行業(yè)是否依賴于人的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí),依賴越大的,被人工智能取代的需求就越大,比如醫(yī)生,主要是專家太少。我們投資過(guò)的一個(gè)項(xiàng)目,是病理切片癌癥診斷,據(jù)說(shuō)全國(guó)能看病醫(yī)生也就不到1萬(wàn)個(gè),而合格的專家只有不到500個(gè),你看需求多大,大數(shù)據(jù)和人工智能可以解決這個(gè)問(wèn)題,IBMWatson的思路也是一樣的。另外就是律師和金融行業(yè)的人,主要是太貴,律師一小時(shí)多少錢,金融行業(yè)動(dòng)不動(dòng)幾百萬(wàn),其實(shí)你用了大數(shù)據(jù)和人工智能后發(fā)現(xiàn),其實(shí)他們不值這么多錢。剛才李院士說(shuō)制造業(yè)我國(guó)使用機(jī)器人的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后韓國(guó)日本等,主要原因我覺(jué)得還是成本問(wèn)題,所以我認(rèn)為最緊迫的可能不是家政機(jī)器人之類的,而是取代高成本的人力以及人力不夠的行業(yè)。

人工智能產(chǎn)業(yè)還有一個(gè)特點(diǎn)比較鮮明的。就是他是Embedded,嵌入式的,所以可以說(shuō)AI技術(shù)是一種EnablingTechnology。未來(lái)所有的企業(yè)都應(yīng)該是AI企業(yè),所以你看現(xiàn)在包括Google百度都說(shuō)自己是AIAllIn。

人工智能的三要素問(wèn)題

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