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第四範式CEO戴文淵:AI的門檻真正降低,行業才能爆發

柯潔對決AlphaGo的人機大戰又一次燃起公眾對人工智能的關註。過去的一年,正是因為人機大戰讓人工智能概念從陌生變得耳熟能詳。

“人機大戰最大的意義在於讓公眾認識到技術的力量,雖然它沒有很明顯的商業價值,但向AI傾斜的資源更多會加速整個行業的發展。”在2017年第一財經技術與創新大會會後專訪中,第四範式創始人兼CEO戴文淵告訴第一財經記者。

“AlphaGo下圍棋已經無敵,但幹別的還不行。”香港科技大學計算機系主任楊強表示。對於以楊強、戴文淵為代表的人工智能科學家而言,人機大戰雖然燃起公眾對人工智能的熱情,但AI仍未變成大多數人的工具。

如何降低人工智能領域的門檻,讓更多的“外行人”有機會開發出屬於自己的人工智能服務,是人工智能真正發揮商業價值的關鍵。

各大科技公司也意識到這一問題,包括IBM、谷歌、Facebook、微軟在內都在開源自己的人工智能框架,其中不乏一些擁有認知功能的算法,例如神經網絡、深度學習、圖像識別等。

在戴文淵看來,這類框架只是將人工智能科學家的門檻降低,而並非讓更多人使用,即會做的人更會做,不會的人依舊不會。

“無論是PC時代還是移動互聯網時代,都不是科學家做應用,當下的人工智能主要是科學家在做應用,科學家是小眾人群,需要從科學家做研究變為開發者做研究,讓AI的門檻真正降低,行業才能爆發。”戴文淵說道。

通過封裝人工智能算法,降低建模過程中數據科學家的工作量,將人工智能數據清洗、特征變換和選擇、特征組合、算法或者參數調優等變為更易用的產品,供普通人使用,第四範式機器學習平臺“先知”應運而生。

今年上半年第四範式舉行一場特殊的建模比賽,參賽選手均為工程師、商務、售前甚至是離業務比較遠的行政等非專業人士。比賽利用真實業務數據建立模型,比拼模型對業務關註目標的預測能力。最終在沒有任何專業培訓的情況下,超過70%的參賽組合ACU成績(ACU是衡量模型效果的專業指標,取值在0到1之間)跨過0.8大關,達到工業水準。

戴文淵希望將“先知”打造成為人工智能時代的“Windows95”。在90年代,人們需要受過訓練才能使用計算機,但很多人並沒有這樣的天賦。直到20年前的今天,微軟發布Windows 95,普通人都可以操作計算機。

如果說DeepMind將端到端的深度學習應用在了強化學習上,使得強化學習能夠應付大數據,讓人工智能在圍棋上將人類擊敗,但在解決新問題上,像DeepMind這樣的人工神經網絡卻面臨“遺忘性災難”,這也使得遷移學習成為人工智能熱門話題。

“深度學習和強化學習,沒有積累,只能學習掌握單一任務,面臨新的場景需要抹掉記憶從頭學習,而遷移學習則是讓機器具備舉一反三、觸類旁通的功能,是終身學習。”戴文淵解釋道。

“遷移學習能夠讓人工智能得以擺脫對大數據的嚴重依賴,從而讓人工智能不再只是‘富人的遊戲’”。在此前的采訪中香港科技大學計算機系主任及大數據研究院院長、第四範式首席科學家楊強告訴記者。

在富人遊戲向大多數人遊戲遷移過程中,數據場景的變化也在發生作用。“以往數據集中於類似BAT這樣的大公司,現如今銀行、保險公司、零售企業、醫院也都在搭建自己的大數據系統,數據場景在發生遷移,在這種情況下BAT變成整個人工智能大版圖中的萌芽,人工智能未來會進行更大面積的推廣。”

目前楊強所在的實驗室正在進行一些遷移學習的研究,例如教計算機去讀一些文章,使得計算機在識別圖像方面也變得更簡單。一個有趣的是實驗成果是,機器曾識別一張香港科技大學的圖片,基於這個圖片計算機寫了一首詩,“草堂山水下、漁艇鳥花邊。”

正如柯潔在微博中所言,“人工智能始終都是冷冰冰的機器,與人類相比,我感覺不到它對圍棋的熱情和熱愛。”人工智能科學家們正在試圖讓機器更富“感情”、更聰明,“AlphaGo雖然很厲害,但並不會取悅你,希望未來的計算機並不僅僅是替你做一些工作,還能夠取悅你,讓你變得更開心。”戴文淵說道。

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