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深度学习先驱吴恩达:企业AI转型的4点建议 期待5G技术

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【网易智能讯7月21日消息】7月19日,市北·GMIS 2019 全球数据智能峰会在上海市开幕,大会第二天,深度学习先驱吴恩达(Andrew Ng)与大家探讨了企业的人工智能转型。

吴恩达表示,四年前我提出了一个概念:AI 是新的电力。现在我得说,AI 带来的动能正在展现效果。吴恩达说道。「看看近年来有关 AI 的工作需求数量,每年都有35% 的增长,深度学习的发展正在让人工智能领域变得繁荣。麦肯锡最近的预测认为到2030年,全球的经济增长量中将有13万亿美元来自人工智能技术的贡献。」

「以机器学习领域的论文数量为例,两个月前谷歌的 Jeff Dean 曾展示了一个数字:arXiv 上每天关于机器学习的论文数量超过100篇。」吴恩达表示。「今天,我们也有了很多机器学习工具,包括神经网络框架 TensorFlow、PyTorch、MXNet 和百度飞桨,这些工具正在让人们使用机器学习的门槛变得越来越低。」

吴恩达表示,几个月前他曾在加州参加了一个创业挑战:一支来自印度的团队展示了机器人应用方法,其可以自动拍摄农田的照片。有趣的是,开发这一应用的人只有12岁——他使用开源的工具和算法完成了这一任务。现在的人工智能业务已经可以由任何人来做了。

通过足够的数据和算力、灵活的工具以及创新的想法,我们可以建立起属于自己的 AI 项目。很多公司的 CEO 都在担心如何把 AI 技术加入企业工作流程中。这个转型过程有时是1-2年,或是更长。他们担心选择了错误的项目、设定了不切实际的目标,如果转型失败,公司会蒙受巨大损失。

「看看今天的世界,有关 AI 的应用越来越多了。但企业的 AI 转型并不是开发一个 APP 这么简单。」吴恩达表示。

去年底,吴恩达发布了《AI 转型指南》,希望以教育者的身份将「All in AI」的经验传授给众多公司管理者。作为 AI 领域的先驱者,吴恩达从谷歌大脑和百度 AI 团队的发展中收集洞见,它们对谷歌、百度的 AI 转型扮演着重要角色。参照此指南,任何企业都有可能成为强大的 AI 公司。

为了找到正确的方向,我们需要从简单的地方起步,自动化任务而非工作,并把人工智能和人类的专业知识进行结合,这样才能更好地帮助公司选择正确的 AI 项目。「我们发现,很多公司第一个落地的 AI 项目通常并不是最有潜力的项目。我给很多公司的建议是做一次头脑风暴,至少看六个不同的项目,」吴恩达表示。「然后花费几个星期进行调研工作,确保这个项目是有价值的。」

吴恩达为企业 AI 转型给出了如下建议:

1. 实行试点项目获得动力

2. 建立一支内部 AI 团队

3. 提供广泛的 AI 培训

4. 策划合适的 AI 战略

5. 建立内部和外部沟通

在期待 AI 为企业带来的红利之前,我们还需要避免几个陷阱:不要期待 AI 立刻产生作用,而是要多次尝试,对 AI 发展的回报曲线进行合理预算;不要使用传统的流程评估人工智能项目,应该为 AI 项目团队设立合适的 KPI 和目标;在团队建设时,我们不能仅依靠明星工程师,而是要建立一个完善的团队。

「看到 AI 崛起,我们需要有正确的概念,首先 AI 是一个系统的工程。我们需要集中很多人的团队才能完成一项具体任务。」吴恩达表示。

对于未来的人工智能发展,吴恩达认为,我们应该期待能够利用小数据的新算法:「我们现在只能用人眼检测手机屏幕的划痕——如果有大量图片,AI 也可以做得很好,但没有任何工厂会有几百万不同划痕的手机。这个时候我们就需要 few shot learning、无监督学习等新方法,能从很少的例子中学习出正确的概念。」

强化学习和自我学习可以在虚拟环境中进行训练,从而避免在真实世界的应用中遇险。而且这些模拟可以并行化,同时进行大量的试验,很快学习出解决方案。

AI 正在走向端侧,区域计算中心也要承担部分计算,吴恩达对于 5G 有着很高的期待:「5G 是非常重要的技术,这项技术在中国的发展已经超过了美国。它能让网络延迟从 4G 的 20毫秒降低到仅仅 1 毫秒,并支持更多设备的连接。5G 可以支持更多种类的应用,帮助 AI 发展出更多新的形势。」(易智)

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