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AI技術(shù)很火,但是AI普遍起來的難度在哪里?

發(fā)布日期:2021-07-26 閱讀次數(shù):3345

當(dāng)前,人工智能在行業(yè)中的應(yīng)用場景主要分為三類,即智能感知、智能交互和智能決策。在這三種場景中,人工智能要真正落地,就必須降低計算能力成本,提高算法和框架的性能。只有這樣,人工智能才不會因?yàn)槌杀咎叨ド虡I(yè)價值,從而實(shí)現(xiàn)商業(yè)化和規(guī)?;?。

近十年來,人工智能(AI)在5G、大數(shù)據(jù)、云計算等新人工智能(AI)加速了發(fā)展。但是,人工智能技術(shù)難以落地的問題也隨之而來。近日,《深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)推廣條例(草案)》首次公布并提出審議,探索建立適合人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的產(chǎn)品準(zhǔn)入制度,支持低風(fēng)險人工智能產(chǎn)品和服務(wù)。它也是全國人工智能領(lǐng)域地方法規(guī)。

人工智能產(chǎn)品落地難不是個案。怎樣使AI產(chǎn)品順利落地,打通創(chuàng)新最后一公里,已經(jīng)成為人工智能應(yīng)用階段亟待解決的問題。

人工智能

落地首先要有好的數(shù)據(jù)。

人工智能不僅可以提高勞動效率,還可以解放勞動力,但是在各個行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)展稍微緩慢,為什么?

人工智能落地是一個知易行難的過程。數(shù)據(jù)是制約人工智能成功落地的主要因素。因?yàn)槿斯ぶ悄芤蕾囉跀?shù)據(jù)訓(xùn)練的基本算法。獲取有意義的高質(zhì)量數(shù)據(jù)對人工智能落地的成功至關(guān)重要。如果缺乏統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)化、高質(zhì)量的數(shù)據(jù),人工智能應(yīng)用可能是無米之炊、無源之水。遠(yuǎn)望智庫人工智能事業(yè)部部長、圖靈機(jī)器人首席戰(zhàn)略官譚明洲在接受科技日報記者采訪時表示。

有專家指出,數(shù)據(jù)有罪-自由緩慢。自由是指當(dāng)你通過一些服務(wù)器收集數(shù)據(jù)時,你會發(fā)現(xiàn)很多數(shù)據(jù)有問題,根本無法使用。比如英國調(diào)查機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn),80%的人出生在1911年11月11日。這是因?yàn)橛行┱{(diào)查人員不愿意回答一些隱私問題。當(dāng)他們需要輸入出生日期時,他們想輸入00,但系統(tǒng)不允許輸入00,所以每個人都輸入11,所以80%的生日是隨意填寫的。分散是指數(shù)據(jù)分散到處。慢是指數(shù)據(jù)更新速度慢。

再比如在制造業(yè),這個行業(yè)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理非常重要。譚明洲指出,制造業(yè)的數(shù)據(jù)可能有偏差、過時甚至錯誤。尤其是在生產(chǎn)車間這種繁重的制造環(huán)境下,在極端惡劣的操作條件下收集的數(shù)據(jù)。

另外,數(shù)據(jù)的風(fēng)險和合規(guī)因素也不容忽視。人工智能使企業(yè)習(xí)慣于大量依靠機(jī)器來幫助做出決策。在這個過程中,會帶來隱私保護(hù)、人工智能可信度、倫理和社會問題,這些都是人工智能落地過程中需要解決的問題。譚強(qiáng)調(diào),規(guī)?;彩且粋€大問題。大多數(shù)企業(yè)的人工智能創(chuàng)新是點(diǎn)狀的、實(shí)驗(yàn)性的、局部的,缺乏規(guī)?;?、商業(yè)化和運(yùn)營狀態(tài)的布局。

降低成本是商業(yè)化的關(guān)鍵。

業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為,任何新技術(shù)要想在行業(yè)內(nèi)實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用,都需要降低成本,增加效益,為企業(yè)尋找創(chuàng)新的機(jī)會。就目前的人工智能技術(shù)水平而言,人工智能技術(shù)往往只能在行業(yè)的某個環(huán)節(jié)和某個步驟中實(shí)現(xiàn)降低成本、提高效率和創(chuàng)新。只有在極少數(shù)情況下,人工智能技術(shù)才能完全取代人類。

目前,人工智能在行業(yè)中的應(yīng)用場景主要分為三類,即智能感知、智能交互和智能決策。在這三種場景中,人工智能要真正落地,就需要降低計算能力成本,提高算法和框架的性能。只有這樣,人工智能才不會因?yàn)槌杀咎叨ド虡I(yè)價值,從而實(shí)現(xiàn)商業(yè)化和規(guī)?;?。

譚茗洲指出,應(yīng)用場景、資源和基礎(chǔ)設(shè)施、算法和模型、智能設(shè)備和數(shù)據(jù)構(gòu)成了人工智能技術(shù)落地的五個要素。如何在落地場景中協(xié)調(diào)這五個要素,是人工智能技術(shù)落地行業(yè)的另一個關(guān)鍵點(diǎn)。在實(shí)現(xiàn)智能感知、智能決策、智能互動時,任何元素的變化往往都會導(dǎo)致其他元素的變化。比如算法模型變了,設(shè)備資源調(diào)度就要變了。結(jié)果真正落地實(shí)施時,算法專家、設(shè)備專家、資源專家、應(yīng)用開發(fā)合作伙伴都需要在場。這最終導(dǎo)致人工智能落地成本太高,無法在工業(yè)應(yīng)用中大規(guī)模鋪開。

怎樣才能使整個AI落地的成本迅速降低到具有商業(yè)價值的水平?需要讓這些元素并行發(fā)展,不需要隨時考慮所有元素。也就是說,算法專家不需要關(guān)心應(yīng)用的情況,設(shè)備供應(yīng)商也不需要關(guān)心算法問題,解耦這五個元素,讓一個元素比其他元素更透明。從思路上看,這有點(diǎn)像PC操作系統(tǒng),鼠標(biāo)、鍵盤等所有設(shè)備標(biāo)、鍵盤等所有設(shè)備之間的復(fù)雜性,使其能夠相互解耦,專注于自己擅長的方向,從而降低各方面的成本。只有這樣AI才能真正規(guī)?;瑢?shí)現(xiàn)商業(yè)成功。

人工智能

儲備懂AI思維和語言的人。

什么樣的應(yīng)用才是真正的人工智能應(yīng)用?未來要結(jié)合場景和用戶體驗(yàn)重新設(shè)計,用人工智能本身的方式思考,才能產(chǎn)生真正的人工智能應(yīng)用。云知聲董事長兼CTO梁家恩認(rèn)為,未來五年將出現(xiàn)真正的人工智能應(yīng)用,人工智能的能力將發(fā)揮到極致。到時候,人工智能作為一種背后的技術(shù)已經(jīng)普及,消費(fèi)者會對它沒有感知——因?yàn)榧夹g(shù)應(yīng)用的最高境界是技術(shù)變得無感。

AI專家丁磊在他的新作《AI思維》中強(qiáng)調(diào),AI不僅僅是一種技術(shù)、工具,更是一種思維方式,它能幫助我們有效地分析大量的數(shù)據(jù),并從中得出預(yù)測,甚至做出決策。因此,在AI落地過程中,儲備真正了解AI思維、AI語言的人才顯得尤為重要。

事實(shí)上,在大多數(shù)企業(yè)場景中,工程師和科學(xué)家都講一套語言,而業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人講另一套語言,沒有很好的溝通渠道。這種狀態(tài)進(jìn)一步導(dǎo)致人工智能的落地困難。

經(jīng)驗(yàn)豐富的人工智能專業(yè)人員難以聘請,這對所有行業(yè)的企業(yè)來說都是一個難題。實(shí)施AI項(xiàng)目通常需要建立由數(shù)據(jù)科學(xué)家、ML工程師、軟件架構(gòu)師、BI分析師和中小企業(yè)相關(guān)人員組成的跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)。而在AI落地過程中,關(guān)鍵是要增加對企業(yè)老板或業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人的數(shù)量,甚至包括一些一線業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人對AI思維的提升和教育。如果這些人真正理解了AI數(shù)據(jù)思維的閉環(huán)邏輯,那么AI落地就會順利得多。

建設(shè)高級人才隊(duì)伍,開設(shè)人工智能專業(yè)的大學(xué)確實(shí)是沖鋒軍?,F(xiàn)在,一些大學(xué)開始重視學(xué)生跨學(xué)科意識的培養(yǎng),結(jié)合自己的特色專業(yè),制定人工智能+的培養(yǎng)計劃。

AI教育本質(zhì)上并非知識層面的教育,而是思維能力、思維方式的教育。應(yīng)從幼年起,幫助廣大青少年樹立AI意識,不斷提高科學(xué)素養(yǎng),激發(fā)他們對人工智能的興趣和熱愛。當(dāng)前中小學(xué)開展的人工智能相關(guān)課程,偏重于基礎(chǔ)編程教育,通過模塊化操作,實(shí)現(xiàn)了一些智能功能,如讓機(jī)器人踢足球、行走等,這有助于青少年培養(yǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)思維,使中小學(xué)生對人工智能有初步的認(rèn)識。

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