恒达黑吗_戴文渊:人工智能生长面临三个挑战
“人工智能的未来挑战与突破”圆桌论坛现场(图片泉源:汹涌新闻) |
在“人工智能的未来挑战与突破”圆桌环节,第四范式创始人兼首席执行官戴文渊、香港科技大学的张潼教授、新南威尔士大学的Toby Walsh教授、札幌市立大学校长中岛秀之以及英国帝国理工学院数据科学研究所所长郭毅可配合探讨AI未来。
在演讲中,戴文渊谈到了当下人工智能生长面临的三个挑战。
第一个挑战是数据科学家门槛高、数目少。
戴文渊指出,这是企业在AI应用中面临的普遍问题。已往五年,第四范式把许多时间花在自动机械学习(AutoML)的研究上,就是要降低手艺复杂性,让通俗开发者,好比Java工程师、Python程序员,也可以使用AutoML来开发足够好的人工智能,这对于在有限的数据科学家资源下实现更多AI应用是至关重要的。
戴文渊举了个例子,一家餐饮巨头企业,想把营业从线下搬到线上。传统来看,他们的门店大部分在线下,但在疫情之后,有95%的营业是电子渠道获取的。此前他们会通过门店员工给消费者发放线下消费券的方式,给用户做推荐,提供增值服务。但如果是通过电子渠道,这样大的任务量,是不可能通过人工和人力来完成的。
这样的场景实在异常适合用人工智能手艺来解决,AI可以充分利用线上的用户行为数据,实现个性化的营销以及精准匹配的推送。
“但焦点问题是我们现在数据科学家数目远远不够,就算是MIT的数据科学家也不能够解决所有企业的所有需求和问题。当最先网络线上数据构建AI模子时,数据科学家的缺失即是横亘在AI道路上一座难以逾越的大山。以是我们必须要研发低门槛的人工智能工具,让通俗人也能使用AI手艺,应对企业数据科学家缺乏、AI生产力不足的挑战。”戴文渊说。