国内龙头人工智能技术与服务机构——“第四范式”的联合创始人陈雨强介绍,AI在落地过程中的难题之一,就是人才资源少导致的“算法门槛”,而他们正在设计一个新的技术,让用户在没有机器学习研究背景的情况下开发机器学习模型,让算法做到不需要科学家。
每经记者 张晓庆 每经编辑 文多
陈雨强(峰会供图)
自AlphaGo在与柯洁的围棋大战中胜出以来,人工智能技术在中国迅速爆发,并逐渐融入各行各业之中。
那么人工智能落地还存在哪些瓶颈?我国人工智能市场泡沫情况究竟如何?对此,在近日举行的亚布力中国企业家论坛2018夏季高峰会期间,国内龙头人工智能技术与服务机构——“第四范式”的联合创始人、首席研究科学家陈雨强,接受了《每日经济新闻》记者(下简称NBD)的专访。
NBD:第四范式在做的事是帮助人工智能落地,那么目前AI在落地过程中的难题主要是?
陈雨强:我认为主要有三大门槛。
第一个门槛是企业认知的门槛,对于企业来说,AI是一个相对比较远或者比较专业的问题。但是AI不应该是一个很专业的问题,而是可以利用的工具。因此,我们做的第一件事情是要降低认知门槛,让每个企业的业务人员都能够了解和理解AI的运用。
第二个门槛是数据门槛。目前很多企业都有非常多的数据,但它是通过BI的方式收集的。BI的核心是抓大放小,以报表或者图形方式呈现,是给高层决策者看的,而不是供机器分析的。但不同的决策者看到同样的图形或报表,得出来的结论是不一样的,所以本质上不能真正帮助我们去执行。但AI数据的价值是要面面俱到,把所有的信息全部反馈给机器,因此构建一个针对AI的数据收集系统,也是一个很重要的门槛。
第三,就是算法门槛。近些年AI的提升,其实很大一部分(原因)是算法本身的提升——而这背后的本质就是人才问题。现在一个AI人才的“价格”几百万元很正常,不是说有多贵,而是人才资源很少,所以怎样把限量供应变成大量供应,是AI落地的重要瓶颈。我们正在设计一个新的技术,叫做自动机器学习技术(AutoML),去解决算法很难设计的问题,让用户在没有机器学习研究背景的情况下开发机器学习模型,让算法做到不需要科学家。
NBD:现在都在讨论中国人工智能市场存在泡沫的情况,比如AI企业估值偏高,您对此怎么看?
陈雨强:我觉得这属于公司行为,其实是看公司在做什么事情,有人想让AI真正落地,而有人做AI只是蹭热度。AI产生价值并没有什么疑问——(现在)已经脱离了要证明自身价值的阶段,搜索、广告这样的技术其实已经让非常多公司跑了出来,成为千亿级甚至万亿级估值的公司。人工智能提升的是企业运营的效率,这不仅仅只是互联网公司的专利,能源、医疗、教育行业都能用上,其实空间是非常大的。
这个行业未来资源整合是肯定的,但不一定是兼并的方式,不一定是在人工智能公司之间,可能更多是在人工智能和传统行业之间的结合。
从第四范例来说,我们是去辅助各行各业,在还没有标准化方式和产品时,可能就会需要一个合作介质,比方说合资或者其他合作方式,这样才能让更多行业看到人工智能的价值,整个市场更有可能往前走一步。
NBD:第四范式为什么一开始重点选择从金融领域切入?今年有向其他领域开拓的计划吗?
陈雨强:首先,作为一个公司来说,肯定还是需要先站住脚;
第二,金融行业在所有企业服务中是非常难服务的一个行业,因为客户本身规模大,另外金融行业政策规范非常严格,有各种各样的监管机构对金融机构进行监管。
因此他们属于企业服务中服务规格最高的,如果我们能把他们服务好,对于我们服务其他行业来说是一个非常好的积淀,而如果我们从其他行业开始的话,可能还得不断地爬坡。
从我们公司的目标角度来讲,从来就不只是针对一个金融行业。最近,我们在医疗行业有比较大的一些突破。我们跟瑞金医院有一个合作,通过人工智能做慢病管理,可以预估一个人3年之后得糖尿病、心脏病、高血压等的概率,这样人们可以提早做一些措施进行预防。
另外在政府、教育、制造业我们也会有进一步的布局。
NBD:第四范式目前盈利情况如何?
陈雨强:我们是一个To B的服务公司,从创业的第一天开始,或者不是第一天,很早开始就有收入的,AI整体处于爆发的状态,这几年的感受越来越清晰。
对于AI,现在很多公司已经不是思维上的了解,而是主动采取动作,主动来找我们希望转型升级,这样的机会将越来越多。
但在这个过程中,我们觉得产生价值的,不是我们自己的收入,甚至我们觉得自己的收入在现阶段不是最重要的,而让我们的客户产生最大的价值才是最重要的,这个事情是我们比较坚持的。每个企业都有阶段,但是一定要对社会产生价值。
NBD:您对创业创新环境有什么期待?
陈雨强:国家正大力支持AI,人工智能是中国实现弯道超车的一个非常重要的机会。
因为中国有最多的人和企业,这些人和企业就会产生大量的工业数据和日常数据,而数据是人工智能的核心,也就是说,拥有最多的数据,就是拥有最好人工智能的一个前提。能够跟国家的这个大战略一起,让人工智能更大规模落地,这是我们的一个希望。举例来说,政府在建立一些园区时,是否可以在给企业硬件资源的支持之外,也给一些软件或者智能平台层面的支持,这样的人工智能平台也可以服务于各行各业的企业,帮助他们提升效率。
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