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大数据应用观察 | 人工智能需要自己的Android平台

原标题:大数据应用观察 | 人工智能需要自己的Android平台

细数起大数据在各领域的应用实践,人工智能是避不开的话题。

2001年,“人工智能”只是一个科幻的名词,出现在在史蒂文斯皮尔伯格执导的科幻电影《人工智能》中。然而16年后的2017年,围棋人工智能程序AlphaGo在乌镇没有给人类任何机会,以3:0完胜围棋世界冠军柯洁,彻底推翻了人们对人工智能的认知。

“下一个互联网独角兽一定产生在这个领域。”7月11日,在2018中国大数据应用大会上,天云大数据CEO雷涛做出这样的预测。

AI领域:产生未来的互联网独角兽

人工智能到底是什么?雷涛认为,不同角色的视角里对人工智能有不同的理解。“在人工智能领域,在媒体看到的是阿尔法狗;在用户眼里,看到的是人脸识别;在技术人员的眼里,看到的是人机交互处理的路径和应用。”

而如今为什么人工智能和大数据会需要有一个交际?会上,美国辛辛那提大学特聘讲座教授,《工业大数据》书的作者李杰就抛出这样的问题。“过去大数据的范围停留在数据的分析跟问题的呈现,而人工智能就是找出中间所产生的机会。我们明显的看到,人工智能和工业大数据要结合起来,才能做到深度的数据的挖掘。”他总结道。

“在各个行业中,它每天在完成上百万次的路径计划。”雷涛也提出,技术的进步,让AI在生活中帮助我们改变了很多,“从‘数据’到‘信息’,再到‘知识’和‘智慧’,原来,机器的角色是机器执行我们的指令,而现在它可以达到模糊的一个技术边界指令。”

也是随着技术的发展,雷涛认为,从IT(信息技术)到DT(数据技术),所有的商业实践都会被重塑,数据生产会产生很大的变化。

数据的第一个处理阶段,是应用所生产的数据:即来自银行的帐务系统、医院的挂号系统,是由应用产生的数据;第二个数据阶段是人的行为产生的数据:我们分享、创建微博微信,产生了数据;而第三个阶段,是机器生产数据:例如传感器、穿戴手环、物联网大量的设备,由机器生产出数据。

雷涛认为,未来的独角兽也将出现在由机器生产数据的领域。从IT到DT,商业模式完全发生了变化,而这个过程,就需要需要大量的AI的能力来替代商业流程和规则。

AI挑战:需要自己的“Android”

事实上,每一项新技术从诞生到发规模量产,都将经历漫长的发展过程。1983年,“手机之父”Martin Conper 的摩托罗拉手机价格为3995美元一部,到今天的普及,经历了一个很长的周期;而第一辆电动车的诞生,甚至可以追溯到1888年。

AI的研发与应用也不例外,“目前的机器学习,就像计算机刚刚被发明时需要使用打孔纸条做输出输入一样麻烦。”雷涛如此形容,“从研究到大规模生产,还有一段路程要走。”

对于扩展AI应用将要面临的挑战,他认为,第一个问题就是人才的稀缺。

据纽约时报报道,一个AI工程师毕业生起薪即为30万美金,而美国的平均工资是8.1万美元每年。根据Linkin2017年的《全球AI领域人才报告》,目前全世界有190万AI人才,而这其中有85万人聚集在美国,中国大陆有5万人左右。

据雷涛预测,到2020年,AI人才的需求将增长300%。而一个AI人才培养周期也很长,需要花费数年的时间。日益增长的需求,和稀缺的供给,造成了AI高昂的人才成本。

另外,雷涛介绍,在Android平台出现之前,移动应用都很简单,只有原有的系统里边才能做这个应用,也只有大公司的才能写移动的智能应用。而Android出现以后,一个大学生就可以定义这个平台。“而AI行业也需要一个自己的Android平台,让AI应用不再是少数大公司和经营科学家的专利,从而逐渐应用到各行各业。”雷涛感叹。

撰文 | 成都商报实习记者 俞瑶

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