第四范式陈雨强“亚布力”发声:企业决胜人工智能时代的核心要素
第四范式陈雨强“亚布力”发声:企业决胜人工智能时代的核心要素
先知世界 发表于3个月前
第四范式陈雨强“亚布力”发声:企业决胜人工智能时代的核心要素
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凯文·凯利曾说,“人工智能会是下一个20年里颠覆人类社会的技术。”显然,拥有大数据的互联网公司已经嗅到这一机遇,包括亚马逊、谷歌、BAT在内的巨头们纷纷开始布局人工智能;传统企业也不甘落后,试图在智能时代保持竞争优势,把握机会,成为下一个商业时代的巨擘。尽管入局者们的商业模式、应用场景和技术选择各有不同,但通过人工智能提高企业运营效率、抢夺精细化市场、改善用户体验,成为当下企业家们的共同选择。如何让企业落实AI战略、决胜智能时代,成为企业家须要考虑的问题。

2017年8月18日, 一年一度的“亚布力中国企业家论坛夏季高峰会”(以下简称为“亚布力峰会”)在宁夏银川隆重开幕,作为中国企业家最高规格的思想交流平台,今夏的亚布力峰会始终对催生商业变革的创新力量保持高度关注。鉴于过去两年人工智能技术的飞速发展、以及人工智能技术对整个商业格局的深远影响,本届亚布力峰会的聚焦点之一便是“”人工智能技术在高维时代的商业落地。第四范式联合创始人、首席研究科学家陈雨强作为人工智能论坛的主讲嘉宾,与在场企业家们深入分享了人工智能技术究竟如何可以影响企业运营、以及企业争夺AI时代入场券的核心要素。

企业拥有智能时代的竞争力,须“超高维度”的AI技术

在过去几年的商业竞争中,企业可凭借在新兴领域的先发优势,进行规模化布局、抢占流量红利,完成品牌打造和行业重塑。随着互联网经济上半场的逐渐落寞,在用户增速放缓、流量被先行者瓜分殆尽的今天,这样以“圈地为王“的商业模式越发暴露`出“瓶颈”。对此,第四范式陈雨强认为,无论是后来的入局者、还是已经完成布局的行业巨头,如何深耕用户价值,实现精细化运营成为下一步发展的关键。

陈雨强认为,通过超高维度的AI技术,可以帮助企业进行以往无法想象的精细化运作,从而大幅提升企业运营效率、提升企业核心竞争力。在数据量极高、模型“VC维”(“VC维”是统计学指标,可度量机器的智能水平。VC维越高,机器的学习能力就越强,机器学习模型越准确)极高的情况下,人工智能的能力已经可以代替、甚至超越人类专家,去处理各类业务问题。具体机器是怎么做到的呢?可以理解为,人类通过总结规则解决实际问题,在具体应用场景中,业务专家总结的规则数越多,维度就越高。而人工智能技术可以让机器也来总结规律,因为机器精力无限、且能抓住最细粒度的信息,从而能总结出大量人类无法发现的规律,拥有远高人类的学习能力。实践表明,如果能让机器写出1000万条以上的规则,在该领域机器就超越了人。

  以亚马逊为例,其之所以能够“智能超车”传统零售大鳄沃尔玛,正是得益于超高维度的人工智能技术在仓储、营销等环节的应用。单就店面设计环节而言,沃尔玛因为业务专家的精力有限,只能完成一万多家商店的个性化设计。而基于大数据和高维度AI技术,亚马逊能够为其3亿多用户提供“千人千面”的商品推荐,精准定位优质客户,灵活应对需求,因此收获了商业价值的巨大提升。

企业拥有智能时代的竞争力,还须具备五个必要条件“BRAIN”

陈雨强认为,尽管当前舆论集体投奔人工智能,但AI技术若要在工业界全面落地,除了超高维度的技术支持、更须企业构建商用人工智能的五个核心要素,即Big data(过程数据)、Response(反馈数据)、Algorithm(高维算法)、Infrastructure(计算资源)和Needs(明确需求),国内领先的人工智能技术及服务提供商第四范式将其概括为“BRAIN”。陈雨强建议企业家们,采取“专业化分工+专注核心环节”的方式,充分借力人工智能平台,关注数据本身及业务需求,更加高效地通过智能决策引擎让数据发挥价值。

首先,过程数据(Big-data)是人工智能存在的基石,按照当下技术的实现情况,一个优秀的人工智能模型需要一千万以上的过程数据样本。因此,在数据方面,企业需加强对用户每一个行为及其结果的记录意识;其次,仅拥有原始的数据样本还远远不够,企业还应该建立数字化、不间断的反馈数据(Response)闭环,将实时数据进行反馈,让机器通过正、负反馈数据来不断学习用户的特征,使模型具备自我进化能力;第三个必要条件就是陈雨强所描述的超高维度算法能力(Algorithm),这是决定企业运营效率提升的关键;不仅如此,在人工智能实际业务场景中,动辄数十亿级别的数据,会给计算框架带来严峻的考验,高性能、大规模的计算资源(Infrastructure)是人工智能技术在实际应用中的第四个必要条件;值得注意的是,目前人工智能只能解决单一领域、有边界的问题(例如AlphaGo只会下围棋,不懂象棋)。这就须要企业在应用人工智能技术时必须定义清晰的业务需求(Needs),在实际业务中,实现多目标拆解、优化的方式,在分别完成对单个目标的优化后,达到对整体运营目标的优化。

人工智能技术在企业运营中有效地发挥价值,并非单一因素可以决定,这并不是一项单纯的技术。陈雨强认为,目前企业想要独立构建人工智能能力,仍然“门槛较高”。陈雨强和同事们正致力于降低人工智能的准入门槛,第四范式自主研发的人工智能平台“第四范式·先知”,已经能够让企业的业务人员在一个月内拥有AI能力,真正降低了AI技术的应用门槛。希望能帮助更多企业成为AI技术应用者,享受AI技术革命带来的商业能量,立足当下、决胜未来。

关于陈雨强

陈雨强,第四范式联合创始人、首席研究科学家,世界级深度学习、迁移学习专家。主持架构了世界上第一个商用深度学习系统「百度凤巢系统」、中国用户量最多的新媒体人工智能推荐系统「今日头条」,其工作被全球著名科技杂志 MIT Technology Review 报道。在NIPS、SIGKDD、AAAI等顶会上发表多篇论文, 获APWeb2010 Best Paper Award,KDD Cup 2011名列前三。作为主要负责人完成的“基于迁移学习的下一代机器学习平台”获得中国智能科技最高奖——吴文俊人工智能技术奖创新奖一等奖。

曾任今日头条推荐系统负责人,从零起步搭建团队,建立了今日头条新闻推荐系统与信息流广告系统。以支持千亿特征、千亿数据的流式机器学习系统,让每个用户阅读点击行为都能在秒级更新进模型,实现今日头条新闻推荐的个性化、准确性与时效性。 曾任百度商务搜索部架构师,在凤巢CTR预估系统上成功上线深度学习系统,项目进入百度最高奖final round,并于2012年获百度最佳新人。

 

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