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吴恩达:传统行业与机器学习结合并非智能化公司

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发表于 2018-9-6 19:04:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
新浪科技讯 9月6日午间消息,2018中国人工智能峰会今日在南京开幕。在会议上,Landing.ai创始人及CEO吴恩达(Andrew Ng)以如何用AI为商业赋能为题演讲。他表示,将传统行业与机器学习简单结合,并不会帮助形成智能化公司。

  在提出该观点前,吴恩达首先回顾了互联网行业发展的过程。他表示,仅仅将线下的百货公司搬到互联网上,并不会形成互联网公司。回头来看,互联网公司在发展过程中,决策时进行A/B测试与快速迭代,决策由工程师和产品经理作出的特点,在非互联网行业公司中并不常见。同样,公司在结合人工智能进行智能化转型的过程中,也需要在数据收集战略、集中数据库、大规模自动化和新型人才团队方面进行建设。

  吴恩达称,在智能化转型的过程中,企业往往面临团队建设、AI项目挑选和AI与公司战略结合的问题。他引述自己在谷歌和百度工作的经验,介绍自己对上述三个问题给出的答案。

  在人才建设方面,吴恩达认为,团队建设应该分三步进行。首先,借助外部资源和力量,将人才引入自身的体系内;之后利用这些外部资源,培养和建设内部团队和部门;最终,将内部建设的AI部门与既有业务有机结合起来。

  吴恩达回忆称,在创建并领导Google Brain期间,Google Brain就是通过内部客户的方式,逐渐帮助谷歌完成智能化转型的。他表示,Google Brain的第一个内部客户是语音识别团队,随后,AI团队与搜索、地图等不同团队和产品结合,推动了谷歌的智能化。

  吴恩达表示,与外部专家合作,可以加速AI项目的启动和运行,而内部团队则可以对内部的特殊化需求项目进行研发。

  在公司战略方面,吴恩达表示各公司的战略制定方式不同,但他强烈建议,是公司在智能化转型的过程中,避开与谷歌和百度等大型公司在通用人工智能技术领域竞争,而是在垂直领域建立AI应用。

  此外,吴恩达还建议政府部门投资教育和培训机构,帮助培养人才,以及因智能化自动化失业的劳动力再就业;并投资AI研究和数据建设;将公共部门和私立部门结合起来,加速新行业的发展。(周峰)

  以下为吴恩达的演讲实录:

  大家可能听说过一句话,人工智能是新电力,这其实在很多年前都被提出的观点,因为电力转变了很多的行业,在这些行业发生了更新。比如说交通制造、农业等,我相信人工智能在这个新时代也像电力一样改变了一些行业。特别是在智能交通方面,比如说自动驾驶方面,我们公司在自动驾驶方面做了很多的努力。我今天的想法是想给大家介绍一下人工智能的现状以及未来。

  我也去过很多国家,和很多CEO聊AI是什么,我会指导这些企业家如何运用人工智能更好的进行商业策略规划,我相信在中国江苏南京这些地区,政府对于人工智能的重视程度是非常高的,我们投入了大量的人力物力去开设研究院,还在高校开设相关的专业。在人工智能的教育方面,我们也树立了新标杆。

  首先,我们先讨论一下人工智能赋能企业。我想给大家介绍一些关于企业的案例,哪些是跟人工智能相关的。首先,在互联网时代,我们学到了什么呢?比如说我们可以去网上的购物商店,在网上搜索你想买的东西。传统的百货商场实体店逐步的搬到网上,我觉得互联网公司不仅仅是在网上销售东西那么简单。比如说像一些大企业阿里巴巴、亚马逊,在5年之前我和美国一家大零售业企业的CEO聊天,他跟我说,他们在亚马逊上卖东西,其实5年之后情况改变了很多。对于网上的零售业来说,它们的未来是未知的,像百度、亚马逊这些公司,举个例子,这里有一些主要的特别,比如说A-B Tes测试,还有快速的迭代。所以说,这么快速的迭代,造成了我们的学习速度非常的快速。因为我们记住了这些科技的力量,它们能够帮助企业的工程师、产品经理、首席执行官进行更好的决策。如果你想要在新的时代发展的更好,一定要借助新兴技术的力量。

  所以,刚刚介绍了互联网时代的一些变化,在人工智能时代又是怎么样的呢?决定公司是否能够在人工智能时代繁荣的原因是什么?我们需要把传统公司的运作模式加上新时代机器学习的模式,但是这两者简单的结合还不能构成一个成功的人工智能公司,这里有几个我们需要关注的特点。比如说谷歌和百度,它们是著名的搜索引擎公司,搜索引擎最主要的功能是什么呢?它们能够大量的搜集数据,如果说你是一个公司的CEO,一定要开始组织并开始收集数据,建立数据库,让工程师和产品经理能够有渠道去获取这些数据库中的信息。

  另外,在人工智能时代,我们有新的人才需求,特别是在人工智能的一些公司,我们有一些新的职位推出来。我们来看一下,和CEO紧密相关的三个问题,我经常会问他们,第一个问题,我们怎么样才能成功的建立一支人工智能团队呢?第二个问题,我们应该怎么样取舍这些人工智能项目,哪些是值得去做的?就算公司里面的工程师他们说这是不可能的,但是作为CEO,我们还是要理性的考虑利弊。第三个问题,就是两者良好的结合,怎么样把人工智能的技术和公司的策略进行良好的结合。

  给大家介绍一些案例,关于第一个问题,建立人工智能团队,建议采取以下几个步骤:我们需要利用多方的资源,比如说在线上学习一些课程,我们一定要具备这样的知识体系,才能成功的建立打造人工智能团队。谷歌和百度,以及其它的大公司,它们都想建立一个良好的人工智能框架,并且要建立一些细分的业务部门。大公司会有一些专门的人工智能部门,它们要把团队建设跟平台化结合起来,把AI人才部署到不同的业务单元上。我认为其中一点是非常重要的,就是企业的技术培训,不管你是工程师也好,还是管理层,他们都需要具备人工智能的专业知识,只有这样,他们才能够在跨部门之间进行良好的合作。

  关于过去10年当中人工智能的培训,在10年之前,如果你想要训练你的团队,你可以找一些专业的人士,开展一些讲座。但是我们很难建立一个体系化的培训项目,但是在过去的几年当中,我们可以看到在线教育发展的非常快,比如说网易、云课堂这些课堂,我相信南京大学也是合作伙伴。我们有22个课程在CSR(谐音),是和南京大学进行合作的,我们要做的不是简单的创造内容,而且要精选内容,怎么样找到最适合团队的内容进行培训。只有选择了最优化的内容,才可以有效率的去提高团队的人工智能技术能力。

  第二个问题,如何选择项目,一般来说很多人会选择一些大型的项目,但是这样的决策并不总是最优的。比如说在2011年谷歌公司在深度学习和神经网络方面有很多的研究,但是在那个时候大众还没有完全的信任这个技术前景。谷歌大脑项目是致力于研究语音识别合成,我们希望在这方面有很多的突破。怎么样才能提高团队在语音方面的工作表现呢?我们需要跨部门的合作,直到现在,谷歌大脑一直是一个伟大的公司,也是一个人工智能公司,我认为选择人工智能项目的时候,它不一定是要是一个非常大的项目。它需要是一个重要的项目,但不一定是最大规模的。

  我们通过和制造业互相合作的方式来推进这些项目。所以说,我想强调的还是不要所有的项目都是公司自己独立承担,还是要合作。

  第三个问题,怎么样把人工智能和公司的项目深度的融合。对于具体的公司来讲,每个公司的情况是不一样的,我们在通用AI技术上不用和百度、谷歌竞争,我的建议是选择一个核心细分领域打造技术壁垒。比如说我们公司的例子,我们和中联中科进行机器学习的合作,我们希望和它们合作,一起打造一个智慧农业项目,这就是一个相对细分的领域,是我们能够打造自己的核心竞争力。我希望今天的分享对于企业伙伴来说是有一些借鉴意义的。

  第二个演讲部分,关于人工智能赋能政府。在中国,在江苏省的南京讲这样一个主题,因为南京也是这方面的领跑者,努力的在人工智能方面取得突破,政府的支持力度也非常大。最近南京大学在人工智能方面的工作,跟周志华教授的努力是分不开的,中国政府也在积极的推进人工智能和大学进行产学研的合作。在人工智能方面的推进,这些都是非常鼓舞人心的,使得我们的人才储备能够跟上。

  讲到人工智能的挑战,其中之一就是一部分人的工作将会被人工智能替代,我觉得在美国有很多这方面的讨论。虽然人工智能很有价值,但是如果它替代了一些人的工作,那我们需要给到社会保障体系,给到他们一些培训,能够让他们再就业,成为有能力的纳税人。现在在线的数字内容,像网易课堂、线上的书籍等等,现在它的成本、可获得性越来越被人们接受,让人们的生活越来越方便。我觉得政府的支持是不可以被低估的。斯坦福大学在自动驾驶汽车的推进方面等等,很多时候我们获得政府的支持,包括自然科学基金的支持,使得我能够去推进。否则,自动驾驶汽车的项目是无法推进的,很多的研究项目都离不开政府资金的支持。还有数据的支持,有的时候我们可能会想,公司、大学、政府在推进人工智能方面也需要有开源的数据,这样才能使得人工智能提速,并且政府也要促进社会力量和政府力量合作,特别是在中国,进一步的合作推进人工智能发展。

  我们来看一段视频(视频播放)这是自动驾驶汽车,这是我夫人作为联合创始人创建的自动驾驶汽车的公司,这不是一个未来的技术,是在美国已经落地的技术,有安全性。它是在加州的一个公司,为什么部署在德州呢?因为我们要跟德州政府一起合作共同来解决一些问题。自动驾驶汽车的挑战,目前交通规则是为人类驾驶员写的,不是为计算机写的。在很多的领域,包括路面交通,包括金融、航空等等,我们之前的一些规则都是在人工智能时代到来之前写的。而现在,无论是我们的医疗、金融,各个行业,都是没有考虑到人工智能这个因素。因此,在这方面,如果考虑到时代的发展改写这些规则,很显然能有幸的发展。我在斯坦福大学的学生,他们在做一些X光的诊断项目,政府既保护病人,也改变一些法规,使得人工智能可以用于医疗保健。这其实也是造福于广大的病人,可以从人工智能当中获益,这就是政府发挥的作用。并且,公司也用人工智能来改善企业的效率,包括改善一些公共事业部门,包括交通,城市规划等等,都可以用人工智能的能力来加以改善。

  因此,政府的作用巨大。当然,大学也可以发挥很多的作用。我们看到,斯坦福在这方面也做了很多事情。现在,有很多的人工智能课程,大学的教授教人工智能的课程,这当然很不错。这样我们就可以听大咖来教人工智能。但是这还不够,即使是在斯坦福大学,我们有不错的大咖教授,但是我们还需要有更多的力量。翻转课堂这个作用很重要,看线上的课程都是在家里面自学,然后到课堂上来讨论,通过这种方式来学习。我们提供了这种方式,一年三次,这种方式使得我们在斯坦福大学的课程效率大大提升。因此,很多中美大学,人工智能教学人才的缺乏可以用这种方式来解决,可以使得更多的学生更深层次的学习和了解人工智能。人工智能其实必须要落地才有实实在在的价值。大学在其中能够起到最好的作用,让哲学家、语言专家、建筑师、工程师在这个过程当中进行跨界的合作,斯坦福在跨行业或跨界合作方面做了很多事情,包括人工智能在医疗保健方面的推进,在斯坦福有35个学生,和这些专业的教授一起工作,来推进医疗保健方面人工智能的落地。

  总的来说,人工智能将会大大的改善我们的生活,在江苏省在南京很高兴能够再次提供这方面的支持,将来我会一如既往的在们人工智能方面提供我的帮助。目前我们面临着一个伟大的时代,对政府、对公司、对大学都处在一个很好的时代,大家可以一起合作,共同迎接未来属于我们的人工智能时代,共同迎接美好的未来。谢谢!
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