9月6日，2018中國(guó)人工智能峰會(huì)(CAIS2018)在南京國(guó)際博覽會(huì)議中心召開。以“AI賦能，驅(qū)動(dòng)未來(lái)”為主題，匯聚50余位人工智能領(lǐng)域國(guó)際學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界著名領(lǐng)袖以及相關(guān)代表參會(huì)。

斯坦�？妥�教授吳恩達(dá)以Landng.ai創(chuàng)始人、CEO的身份出席了峰會(huì)，并在主論壇上做了題為《人工智能賦能新時(shí)代》的主題演講。

吳恩達(dá)稱，Landing.ai成立后的這段時(shí)間，他去往了許多國(guó)家，和很多CEO聊過，了解到很多企業(yè)家如何應(yīng)用人工智能來(lái)輔助商業(yè)決策，他希望跟大家分享企業(yè)、政府、大學(xué)如何運(yùn)用人工智能技術(shù)提高效率。

 

 

賦能企業(yè)：來(lái)自CEO的三個(gè)人工智能問題

目前人工智能已經(jīng)在很多行業(yè)應(yīng)用，并促使其發(fā)生了改變。如果想要在新時(shí)代發(fā)展的更好的話，就一定要應(yīng)用新技術(shù)。而決定一個(gè)公司是否能在人工智能時(shí)代發(fā)展的更好，則需要把公司的傳統(tǒng)模式與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，但這絕不僅限于單純的結(jié)合。比如百度和谷歌，需要大量的收集數(shù)據(jù)、建立數(shù)據(jù)庫(kù)、普及自動(dòng)化并引進(jìn)大量的人才。

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和人工智能時(shí)代的差異

 

 

吳恩達(dá)首先對(duì)比了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和人工智能時(shí)代的差異，這一對(duì)比他在今年2月份國(guó)家會(huì)議中心工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)峰會(huì)的一次演講中也曾詳細(xì)提到過。

互聯(lián)網(wǎng)公司和人工智能公司有何不同呢?吳恩達(dá)稱，目前很多公司對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)公司有一個(gè)誤區(qū)，他們認(rèn)為給一個(gè)商場(chǎng)配上一個(gè)線上網(wǎng)站，就等于互聯(lián)網(wǎng)公司。

吳恩達(dá)定義了互聯(lián)網(wǎng)公司的幾大特點(diǎn)：

1.互聯(lián)網(wǎng)公司需要大量的A/B測(cè)試
2.迭代速度很快
3.工程師及產(chǎn)品經(jīng)理共同進(jìn)行決策

因此，互聯(lián)網(wǎng)公司著重A/B測(cè)試、快速迭代以及工程師及產(chǎn)品經(jīng)理的決策，而在人工智能時(shí)代，人工智能公司側(cè)重?cái)?shù)據(jù)收集戰(zhàn)略，集中的數(shù)據(jù)庫(kù)，以及普遍的自動(dòng)化。

吳恩達(dá)稱，一個(gè)傳統(tǒng)的技術(shù)公司加上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者機(jī)器學(xué)習(xí)，這還不是AI公司。能夠統(tǒng)籌公司做非常好的人工智能工作，這才是真正的人工智能公司。

以一家搜索引擎公司為例，其會(huì)搜集到非常多的數(shù)據(jù)，吳恩達(dá)稱，如果你是公司的CEO，讓你的產(chǎn)品經(jīng)理有渠道獲取數(shù)據(jù)，并建立集中的數(shù)據(jù)庫(kù)是非常重要的。另外在人工智能時(shí)代我們有大量新的職位等待著新的人才。

吳恩達(dá)基于此也提出了他對(duì)人工智能公司理解。一家好的AI公司應(yīng)該有以下幾點(diǎn)側(cè)重：

♦ 數(shù)據(jù)搜集的戰(zhàn)略：

如何搜集數(shù)據(jù)?通過什么工作，在什么國(guó)家搜集數(shù)據(jù)，都需要明確。

♦ 集中的數(shù)據(jù)庫(kù)：

如果你的公司有50個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)(databases)，如果一個(gè)工程師做某個(gè)項(xiàng)目的時(shí)候需要到50個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)找數(shù)據(jù)，那是非常困難的，所以現(xiàn)在的趨勢(shì)是要盡量把數(shù)據(jù)集中起來(lái)。

♦ 普遍的自動(dòng)化：

很多AI公司正在做這件事，有很多自動(dòng)化的機(jī)會(huì)。

♦ 新的人才需求：

機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，計(jì)算機(jī)視覺算法工程師。

今天在許多人工智能公司，產(chǎn)品經(jīng)理和工程師的工作也發(fā)生了變化：在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，如果你要做一個(gè)app，工作流程一般是產(chǎn)品經(jīng)理來(lái)畫一張圖，工程師根據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的這張圖再去寫代碼。而在人工智能時(shí)代，比如你要做一個(gè)自動(dòng)駕駛的產(chǎn)品，產(chǎn)品經(jīng)理沒辦法直接做一張圖，他需要把一些數(shù)據(jù)給到工程師，讓工程師從數(shù)據(jù)庫(kù)拿數(shù)據(jù)，然后要求達(dá)到某個(gè)數(shù)值的準(zhǔn)確率。

來(lái)自CEO們的三個(gè)問題

那么CEO們更關(guān)心什么呢?

兩周前，吳恩達(dá)在自己的推特上發(fā)布了一個(gè)問題，稱自己因?yàn)長(zhǎng)anding.ai的項(xiàng)目到訪很多國(guó)家，和非常多的CEO交流過他們的AI策略，想基于此發(fā)布一個(gè)報(bào)告，因此也向大家征集最想了解的問題。

 

 

本次演講中，吳恩達(dá)也提出了他被CEO們問過最多的三個(gè)問題，并對(duì)此一一做出了解答：

♦ 如何招聘AI人才，建立AI團(tuán)隊(duì)?

♦ 如何挑選AI項(xiàng)目，哪些項(xiàng)目應(yīng)該避免

♦ AI與公司策略如何結(jié)合?

問題一：如何招聘AI人才，建立AI團(tuán)隊(duì)

吳恩達(dá)認(rèn)為，人工智能團(tuán)隊(duì)的組織架構(gòu)應(yīng)該有以下三步：首先，借助外部資源;其次，利用外部資源，但仍需要培養(yǎng)內(nèi)部AI團(tuán)隊(duì);最后將內(nèi)部AI團(tuán)隊(duì)與各個(gè)業(yè)務(wù)部門有機(jī)結(jié)合。

他尤其強(qiáng)調(diào)了企業(yè)向不同的業(yè)務(wù)部門提供人工智能培訓(xùn)的重要性。并詳細(xì)敘述了企業(yè)應(yīng)該如何運(yùn)用線上教育資源進(jìn)行內(nèi)容策展。

 

 

隨著線上數(shù)字內(nèi)容的興起，教育及培訓(xùn)變得越來(lái)越容易。吳恩達(dá)提出了一個(gè)新的職位概念——公司的首席學(xué)習(xí)官(Chief Learning Officer)，可以利用大量的線上教育資源進(jìn)行內(nèi)容策展。例如發(fā)掘與篩選優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，整合與編輯，形成新的課程大綱;在企業(yè)內(nèi)部傳播與分享相關(guān)內(nèi)容，并將培訓(xùn)計(jì)劃與員工考評(píng)掛鉤。

問題二：如何挑選AI項(xiàng)目，哪些項(xiàng)目應(yīng)該避免?

 

 

吳恩達(dá)表示，挑選人工智能項(xiàng)目的規(guī)模不是重點(diǎn)，重點(diǎn)是人工智能需要解決實(shí)際問題。而對(duì)于一些企業(yè)來(lái)說(shuō)，可以通過投資或收購(gòu)獲得相關(guān)技術(shù)，并不是必須要自己獨(dú)立去做。

他還提出了三條挑選人工智能項(xiàng)目的基本原則：

挑選示范項(xiàng)目，成功交付，建立勢(shì)頭。他用自己的經(jīng)歷為例，提出自己在谷歌大腦的時(shí)候合作的第一個(gè)內(nèi)部客戶是谷歌的語(yǔ)音識(shí)別部門，并且通過這個(gè)項(xiàng)目建立了谷歌大腦的品牌。也就是說(shuō)，規(guī)模不一定大，但是一定要非常有價(jià)值。

與外部專家合作，加速項(xiàng)目啟動(dòng)與運(yùn)行。

長(zhǎng)期來(lái)看，有一些項(xiàng)目只有內(nèi)部團(tuán)隊(duì)可以勝任。

這就涉及到另一個(gè)很多公司面臨的問題：自己做還是向第三方購(gòu)買AI服務(wù)?

吳恩達(dá)也給出了自己的答案：對(duì)于普適性的行業(yè)解決方案，向第三方購(gòu)買;對(duì)于具有業(yè)務(wù)特殊性的解決方案，需要內(nèi)部構(gòu)建。

問題三：AI與公司策略如何結(jié)合?

 

 

吳恩達(dá)認(rèn)為，策略是復(fù)雜的，多方面的。可以選擇一個(gè)核心的領(lǐng)域，打造屬于自己的技術(shù)壁壘。

另一個(gè)很實(shí)用的建議是，不要和谷歌或者百度競(jìng)爭(zhēng)通用AI技術(shù)，而是在自己的垂類用AI構(gòu)筑技術(shù)壁壘。

在這里吳恩達(dá)舉了landing.ai和中聯(lián)中科在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域合作的例子。今年八月，中聯(lián)重科宣布與吳恩達(dá)教授的人工智能公司Landing.ai簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議。雙方將攜手在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域展開合作，共同研發(fā)基于人工智能(AI)技術(shù)的新產(chǎn)品，打造一支頂尖的人工智能技術(shù)團(tuán)隊(duì)。

 

 

賦能政府：給政府的三條人工智能發(fā)展建議

吳恩達(dá)肯定了中國(guó)，特別是南京在基本學(xué)科建設(shè)上的成績(jī)，例如南京大人工智能學(xué)院的建立。并就政府如果發(fā)展人工智能，提出了幾條建議。

投資教育以及勞動(dòng)力再就業(yè)培訓(xùn)

在演講中，吳恩達(dá)提出了“有條件的基本收入”概念，因?yàn)槿斯ぶ悄軙?huì)替代一部分的工作。但是隨著線上內(nèi)容的興起，人工智能捋會(huì)替代一部分的工作·。然而，隨著線上內(nèi)容的興起，任何人都能夠獲取參與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)所需要的技能。

線上教育最大的問題是完成率，例如如何激勵(lì)人們不只是上課，而是完成課程。對(duì)于適齡勞動(dòng)人口，政府可以通過資助其學(xué)習(xí)，從而獲取新的技能重新進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)。

公共部門與私有部門結(jié)合-加速新行業(yè)發(fā)展。

吳恩達(dá)認(rèn)為，很多前AI時(shí)代制定的規(guī)則在AI時(shí)代將被改寫，特別是在交通、航空、金融、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、新聞媒體這些行業(yè)。

因此，政府應(yīng)該更好的促進(jìn)新行業(yè)發(fā)展。這里他還提到了太太和自己創(chuàng)辦的公司drive.ai在美國(guó)德州落地的例子。“這個(gè)公司總部是在加州，但是我們卻把測(cè)試放在德州，主要原因是那邊政府的支持。”

 

 

運(yùn)用AI改進(jìn)政府治理

吳恩達(dá)認(rèn)為，就像公司運(yùn)用AI發(fā)覺新的生產(chǎn)力一樣，政府也可以運(yùn)用AI改進(jìn)政府治理。

 

 

賦能大學(xué)：AI教育供給不足如何解決?

 

 

吳恩達(dá)在演講中提到，當(dāng)前對(duì)AI教育需求巨大，供給不足。大學(xué)作為人才培養(yǎng)基地，應(yīng)該創(chuàng)新新的人才培養(yǎng)模式。在演講中，吳恩達(dá)提出如果一所大學(xué)有很多AI方面的專家，可以自己教授AI，否則可以采取翻轉(zhuǎn)課堂的形式。

在此，吳恩達(dá)以斯坦福的深度學(xué)習(xí)課程CS230為例，來(lái)說(shuō)明這一授課模式的成功。

CS230第一年起有800名學(xué)生，現(xiàn)在每年教授3次，采取翻轉(zhuǎn)課堂形式：學(xué)生觀看線上內(nèi)容(由計(jì)算機(jī)批改測(cè)驗(yàn))，教學(xué)助理的時(shí)間不是用來(lái)批改作業(yè)的，而是輔導(dǎo)以及和學(xué)生討論項(xiàng)目。他認(rèn)為這一方式可以拓展到全球其他國(guó)家，培養(yǎng)更多人工智能人才。

 

 

吳恩達(dá)指出，人工智能應(yīng)該跨學(xué)科和跨領(lǐng)域合作，他舉了斯坦福大學(xué)AI+醫(yī)療團(tuán)隊(duì)，36名斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)生和機(jī)器學(xué)習(xí)方向的學(xué)生，配合9名斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院教授和研究人員共同工作。

  

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