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戴文渊2018亚布力论坛闭幕演讲:AI泡沫是否会破裂?关键看落地

崔迎辉 摘录自 全球经济网 | 评论() 2018-03-02 14:33 [收藏]

    根据《IT桔子》近期发布的报告显示,2017年对于中国人工智能行业的“总投资额”达582亿人民币,相较前几年实现了较大幅度增长。投资界对人工智能的火热追捧,不禁让一些人联想到2000年前后的互联网行业,过度投资导致“泡沫”产生。人工智能到底有没有泡沫?“人工智能时代”是否真正到来?成为了当今很多企业家关注和忧虑的问题。


2018年2月27日,备受瞩目的“亚布力中国企业家论坛第十八届年会”在黑龙江亚布力召开年会针对企业家所关注的热点问题,柳传志、王石、郭广昌等企业家代表展开了广泛讨论。在闭幕式上,第四范式创始人、CEO戴文渊代表人工智能行业的企业家,发表了针对企业如何在“泡沫论”威胁下挤进人工智能快车道的演讲。

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对于大家所关注的人工智能是否会出现泡沫破灭,戴文渊提避免人工智能产业出现泡沫,甚至破裂,关键是要做好产业落地工作回顾刚刚过去2017,人工智能收获了政策的红利、资本的青睐。然而,纵观整个产业,畅想未来的多,关注眼前的少钻研前沿算法的多,关注产业落地的少。企业忙于构建各种“大脑”,却忽视了“学习”“训练”环境的构建,未经充分学习的大脑,无法产生好的人工智能。2018年,整个人工智能行业将面临期中考试,业界对人工智能的要求不再是“仰望星空”,而是要规模化落地,为社会创造价值。能成功突破工业红线的人工智能将产生巨大价值,扩散到经济领域的各个角落。而狭义的单凭AI算法或技术没有商业化落地的企业,将无法适应于接下来的行业态势可能会在今年看到泡沫的破灭

算法不能创造社会价值,AI落地抵御“泡沫忧虑”

当前,产业界对AI的需要到达了爆发的临界点——放眼国内企业所处的环境,人口红利消失,增长开始回归效率运营,企业需要做得更精细、贴合用户真实需求,才能把客户吸引过来。人工智能技术可以从数据中快速发掘更多、更细的业务规则(这些规则单依靠业务专家需要上百年),从而大幅提升企业中后台运营效率并从前端业务上洞察客户偏好,精细化地做出判断,帮助企业在市场中占据有利位置。

在这样的形势下,AI被寄予了成为下一代产业革命驱动力的厚望。近年来,算法”也成为企业最为重视的课题,顶尖科学家随之抬为天价,更不乏有企业贴上算法突破标签出去讲故事、炒估值。戴文渊认为,算法只是AI应用中用于“思考”的工具,相当于人的大脑,但一个大脑即使再聪明,没有得到良好的学习和训练环境,没有付诸于行动,也没办法完成创造价值的过程

仅凭算法不能产生智能,戴文渊总结了产生人工智能的完整路径——由于机器是基于过去的知识与经验,经过无数次的思考与进步,最终输出一个最优策略,因此,需要构建用以机器“学习—思考行为”的外部环境,总结“BRAIN”:在机器的“学习”过程中,需要它创造学习环境,业内称为过程数据Big-data)、反馈数据(Response);其次,机器的思考过程需要匹配合适的算法Algorithm、以及能够满足数据量的计算资源Infrastructure);最后AI决策应用到具体的生产环境中(Needs),在最终“行为”空间里去创造价值

戴文渊也表示,当前行业内全链路的建设还非常不完善,有碍AI价值的最大化。这也是为什么第四范式专注于为企业建设AI核心系统,打通企业产生AI能力的最重要的原因。只有把AI全链路的基础夯实,“良好的学习环境”、“优秀的大脑”和“广泛的落地实践”相结合企业的数据资源和算法能力才能真正转化为商业环境中决胜的产业革命动能。

门槛降低加速落地,人工智能平台“诺亚方舟”

数据人才场景应用,AI天然的跨越工业化的红线门槛过高,导致了目前只有少部分能够合纵连横的大企业受益于此。更多的企业想参与进来往往是选AI公司提供的特定场景的技术、来解决业务问题,这不仅局限了各行业对于AI应用场景的想象空间,也使企业自身并不具备AI能力,在AI推动的技术革命中处于被动局面。

为此,戴文渊带领的第四范式坚持做以赋能各行业为导向的AI公司在过去的年,当业界都在追捧效果更好的算法时,第四范式却扎扎实实地研发低门槛的领先算法,去找到技术要进入人类生活必须达到的最优解发展至今,第四范式已经AI落地的条件“BRAIN”,封装到了其核心产品“第四范式先知”企业AI核心系统中。“第四范式先知”企业AI核心系统集合了数据核心、算法核心和生产核心三大模块,囊括了AI“学习—思考行为”过程的基础要素,并以容易使用的AI系统的形式,让所有普通人成为AI的建立者与使用者,在自己的行业快速、低成本、大规模地落地AI。日前,MIT颁布的“全球十大突破技术”榜单中,第四范式凭借低门槛的AI平台技术,与谷歌、微软等并肩入榜。

人工智能行业已经打响了技术落地行业的最关键的战役厮杀也从实验室转战到金融、医疗教育制作业等各个工业领域,几十年前,前两轮人工智能退潮于此。当下AI到达了这跨越产业应用鸿沟之际,对于人工智能从业者来说不要一味地追逐算法与炫技,一切阻碍AI落地的困难是要征服的目标。对于企业家而言,要更加警惕没有场景落地和平台支持AI“空中楼阁”。

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