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6-人工智能从学习到应用-企业如何跨上AI的战车.docx
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【人工智能】从学习到使用,企业如何跨上AI的战车
2020-06-20 原文
毕然CIO进展中心核心观点
AI (人工智能)不只仅是技术,它是一个完整的产业链条,它要 数据、模
型、业务、需求才能把完整的AI业务打通。
AI技术在一个企业的生存期往往是无限的,但它在企业进展期的 作用越来越
重要。
不能只要技术人员懂AI ,该当让企业业务人员、产品人员、管理 人员都懂AI
,这样才能真正把AI使用起来。
突如其来的疫情不只转变了我们生活、工作方式,同时也让大众清楚感 遭到了
AI技术在防疫抗疫中的价值与作用。作为"新基建”的七大领域之 -,AI不断深化
到各行各业。然而,如何处理AI技术在企业实际业务 中快速落地,如何把AI更
好使用在业务和战略中,也是众多企业CIO、 CTO等技术高管们思考探寻的问
题之一。本次从一线实践者的视角,跟 大家谈一谈对于AI技术的理解和使用。
AI技术的本质
AI技术的本质是让机器完成学习任务,而机器完成学习任务需要一个过 程。
在设计机器学习系统之前,一般人设计时会先思考人类是怎样学习的, 在思考
中会发觉人类学习过程中其实是有一个归纳和演绎的过程,人类 会通过观看几
次”现象”之后找出数据泛化的规律,用这个数据做将来的猜
测。今日的机器学习,本质来说就是让机器学会归纳数据中的本质规 律,以及
把这个规律演绎到将来真实的使用场景中去。但是机器学习进 行归纳时,要通
过统计的方式进行,而统计这个事情往往是不靠谱的,我们从一些隐性观测数
据,是没无方法猎取真实的数据的。
这个时候,大数据时代使AI活了起来,大数定律可以让机器也像人类一 样,从大量数据中得出可泛化的结论。
大数据的价值大数据随着时代的变化,体现着不同的价值。从数学公式的时代
开头, 人类就擅长利用少量的数据验证对错。对于机器来讲,在机器学习时
代,人类需要对很多问题推断做出假设,给出指令与规章。但到深度学 习时代
,依靠的就是数据,大量的数据。将来,会不会有一天全部规律 和规章不需要
人类为机器设定,而让机器本人总结学习呢?到那个时 候,学习变成端到端的
事情,人类在两头介入的程度会越来越少。我们 格外期盼那个时代,但是可以
想到那个时代对于数据量的需求比现在还 要大的多。
企业为什么要跨上AI的战车?
人类如何学习?
■发明创造的源泉
-模拟现实存在的事物
-飞鸟滑翔。飞机
.如何让机器学习?
■人类是怎样学习的?
■答案:归纳+演绎
-过程:已知个案->归纳。一 顺律-
> 枷个案
-这个过程靠谱么?
从飞鸟到飞机:灵感来自于自然界
经历过几次乌云狂风后的暴雨
!1+1=2:总结规律:
1
2 3
:
9+
o_
17
:记忆1°以内的+3 8
9+8-1/ I加法+加法法则
• 56+32=8816 1
L
1
无穷的个案任意的个案
人类学习:从具体到一般再到具体的过程
原始人判断下雨
总结规律: 乌
云+狂风
看到乌云密布,狂风不止,
判断:要下雨了,找山洞
在这个问题上,我们可以从"攻””守”两方面来谈,"攻"指的是AI能够促进 业
务的进展,”守”指的是AI能够挂念企业守住核心竞争力。
在数据量飞速增长的时代下,业务价值和竞争力也在疯狂增长,用"大鹏 —日同
风起,扶摇直上九万里”来描述也不为过。现在,越来越多的业务 价值和竞争
力都开头与数据的多少有关。比如一些购物网站,它最核心 竞争力是推举系统,
推举系统核心竞争力就在数据上。假如一个业务本 身能够拿到大量市场规模数据
,自然能够做出最好的系统,带来更好的 用户体验。你会发觉,在很多AI相关业
务中,其规律都与迸发性增长的 数据量,以及基于迸发性的数据构建有关。
为何要跨上AI的战车?
其价值与数据量相关
否也骑上这个曲线呢?
■守:核心竞争力
■ Really ?冷水■关键:螂 <-> 醵<・>业务V
・>需求
从〃守〃的层面来看,现在企业要想实现良性进展,本
质上是要把握供应, 说白了就是设立壁垒。通常情况下把握了一项技术就可以打
造一个产品 来满足用户、客户的需求。但在满足需求之后,需要的是守护本人
的业 务份额。除了利用创新进行市场"守护”外,还可以选择使用AI
O
当基于 AI
技术打造的产品在使用环境中良好的落地后,其所能供应的便利、平 安等便极
有可能吸引大量用户来使用,而在这个使用过程中又将产生大 量数据,这些数
据则又可以用来进一步改善AI算法和AI使用。所以, 这是一个从技术领先,到产
品领先,再到数据领先的循环,一旦进入到
.攻:促进业务发展
设想有—业务,基于数据和数据技术搭建,
数据量发生非线性爆发式的增长
,
业务价值是
大鹏_日同风起,扶摇直上九万里
大鹏_日同风起,扶摇直上九万里
-案例:推荐系统、医疗影像
数
时间
大鹏一日同风起
扶摇直上九万里
时间
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