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AI与实体经济深度融合,中国将扮演何种角色?

2018-1-3 09:15| 发布者: admin| 查看: 944| 评论: 0|来自: 科技日报

摘要:   “即使有大数据支撑,如果不和使用场景紧密结合,再高超的科技消费者也不会买账。用户并不关心是否有AI技术,他们更关心的是内容。”  刚过去的一年,人工智能仍是互联网界的首要关键词。就像AlphaGo升级成Alph ...
  “即使有大数据支撑,如果不和使用场景紧密结合,再高超的科技消费者也不会买账。用户并不关心是否有AI技术,他们更关心的是内容。”


  刚过去的一年,人工智能仍是互联网界的首要关键词。就像AlphaGo升级成AlphaZero,无师自通地称霸各种棋类游戏,AI以人类无法预料的速度向未来狂奔,如脱缰野马。中国将在此中扮演何种角色?

  2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》;工信部2017年12月出台《人工智能产业发展三年行动计划》(以下称《计划》),提出力争到2020年,一系列人工智能标志性产品取得重要突破,在若干重点领域形成国际竞争优势。

  中国在产业应用层面有优势

  2017年,人工智能进步的一个标志是:美国举办8年的图像识别挑战赛ImageNet,正式退出历史舞台。8年前AI识别准确率只有70%多,现在差错仅2.7%,远低于人类的5.1%,竞赛已无意义。而最近的报道显示,中国研发的医疗AI,识别小肿瘤的能力也超过了资深大夫。

  迟早将攻占更多人类领地的AI,会在哪个领域先开花散叶?

  人工智能公司“第四范式”的创始人和CEO戴文渊告诉科技日报记者,AI应用爆发有5个先决条件:大数据(Big-data)、反馈数据(Response)、算法(Algorithm)、基础设施(Infrastructure)、业务需求(Needs),合称“BRAIN”,凡是满足这5个条件的领域,都有可能在2020年之前实现人工智能的爆发。

  “我们也可以看到,《计划》中列举的商业化场景,集中在交通、医疗、图像、语音、家居等领域,也都是这五大先决条件相对比较完备的场景。”戴文渊说。

  曾有判断说AI在消费端落地还要5—10年,红杉资本中国合伙人计越却不认为需要那么长时间。“比如今日头条,只要让用户看到想看的内容就好,用户并不关心是否有‘AI技术’。”计越说,“你用网易云音乐吗?你不知不觉中也在享受AI的便捷。到消费端的AI什么时候实现不是靠专家的判断,只要实实在在地解决用户需求,它就会实现。”

  红杉资本投资了许多中国AI企业:今日头条、快手、秒拍、京东金融、美团、滴滴、摩拜、大疆……计越说,AI需要跟使用场景紧密结合,否则再高超的科技,消费者也不会买账。

  大数据是训练AI的关键。“红杉投资看重的,一是应用场景,一是有自己的数据。”计越以滴滴举例说,滴滴在2015年就成为仅次于淘宝的全球第二大在线交易平台,数据规模是每日200亿次的路径规划请求,因此其AI预测用户目的地准确度超过90%。

  对于《计划》中提出的中国将在若干重点领域形成优势,戴文渊极有信心。“在AI领域,基本上是中美竞争的格局,中国在AI产业应用层面还有一定的领先。”戴文渊说,“这是由于人工智能的算法和计算能力都可以通过平台实现,数据成为最大的门槛,巨大的用户数据正是中国的优势。中国是互联网人口大国,中国互联网的发展为我们研究AI准备了条件。”

  人工智能与实体经济融合需深化

  “中国的发展阶段浓缩了,呈现跳跃式和并行发展,可能给中国创业者带来更多机会。”计越说,在中国结合几个阶段为一体的创新公司多(包括AI),而在美国,IT巨头积累深厚,新兴公司需要找缝隙切入,从这个角度看,中国创业机会更大。

  迁移学习被认为是AI领域中国可能赶超美国的一个突破点。戴文渊曾创造了中国最大的机器迁移学习系统“凤巢”,他在迁移学习领域单篇论文引用数世界第三,第四范式首席科学家杨强则是世界第一。

  迁移学习是指将知识应用到不同领域的能力,以解决目标领域数据不足的问题。由于解决了小数据应用AI的难题,中国的研究受到Google和Facebook的关注。

  《计划》提出人工智能和实体经济的融合需进一步深化。戴文渊说,这需要企业的组织架构调整,将AI嵌入经营管理。戴文渊表示,传统企业生产经营是由人工决策、机器执行;AI的意义正是在于机器决策、机器执行。想要成为未来智能企业,门槛也很高,包括机器学习算法,上亿维的系统架构,更包括认知的层面。

  “很多传统企业会说自己有大数据,可以做AI了。其实未必,正确的大数据加正确的机器学习,产出是人工智能,错误的大数据加机器学习,产出的并不是。”戴文渊说,企业人工智能核心系统,将是继交易核心系统、互联网核心系统之后,企业的又一个核心。

  《计划》特别强调“支持人工智能企业与金融机构加强对接合作”。戴文渊对此评论,金融领域因为拥有足够的数据和计算资源,使其成为AI目前最理想的落地产业之一。“机器已经在金融领域辅助人做大量商业分析与决策。”戴文渊说,“以我们与某银行解决交易欺诈问题的合作为例,机器写出的欺诈交易规则数达到25亿条,资深业务专家写出的规则数最多1000条。最终,机器在欺诈预判准确率较人提升了7倍。”

  联想集团董事长杨元庆也表示看好中国AI发展。“未来商业比拼一定是业务模式的比拼,而业务模式的智能化程度决定企业竞争力。”杨元庆说,“如果能更多强调数字经济和智能化,那未来我国企业会比其他国家领先一步。”

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