第四範式戴文淵:AI發展面臨三大挑戰 數據連接將為AI帶來更多場景
2020年07月09日21:30

  新浪科技訊 7月9日晚間消息,2020世界人工智能大會雲端峰會今日開幕,第四範式創始人兼首席執行官戴文淵在圓桌論壇上分享對於AI未來的觀察。

  戴文淵在演講中提出,當下人工智能發展面臨三個挑戰:

  挑戰一,數據科學家門檻高、數量少。

  “這是企業在AI應用中面臨的普遍問題。過去五年,第四範式把很多時間花在自動機器學習(AutoML)的研究上,就是要降低技術複雜性,讓普通開發者,比如Java工程師、Python程式員,也可以使用AutoML來開發足夠好的人工智能,這對於在有限的數據科學家資源下實現更多AI應用是至關重要的。”

  戴文淵表示,人工智能的應用越來越多,特別在複雜的商業環境下,應用也更加重要。然而,對於傳統企業而言,想要實現線上化和人工智能難度太大。

  所以我們必須要研發低門檻的人工智能工具,讓普通人也能使用AI技術,應對企業數據科學家缺乏、AI生產力不足的挑戰。

  挑戰二,數據隱私保護。

  戴文淵表示,即便是有數據科學家,或者通過AutoML降低了AI的門檻,但缺少數據隱私保護技術,AI應用也會面臨嚴重問題。

  在大數據當中如何保護用戶的隱私,這是AI的第二個挑戰。

  目前,可用的高質量數據依然稀缺,這就需要通過遷移學習把數據中的知識從一個領域遷移另一個新領域,保證AI在新領域的應用及效果。

  挑戰三,AI算力成本。

  頂尖的互聯網公司每年要花費上千億在搜索引擎、推薦引擎上,這是由於AI發展所帶來的算力成本激增,然而很少有傳統企業能接受如此高的成本。

  目前,AI體系中硬件成本居高不下,但AI不僅是硬件體系,而是硬件+軟件融合發展的體系,軟件的設計必須要基於硬件的特點,硬件的設計也必須基於軟件的算法。

  “我們發現如果採用軟硬件深度融合優化的方式,不止性能會提高十倍,成本也會大幅降低。以第四範式服務的某零售企業推薦場景為例,過去需要採用88台傳統服務器才能支撐AI業務,採用軟硬一體的方式後降為8台,TCO(總擁有成本)降低了90%。”

  戴文淵表示,5G技術和物聯網技術將會助力AI能發生新的變化。目前AI是通過人進行學習,很多標籤數據是通過人點擊網頁及軟件,來讓機器進行學習。未來5G加上IoT的發展,會產生比人類多上萬倍的數據供AI學習,這可能會給AI帶來質的飛躍。

  未來十年,更多數據的連接將為AI帶來更多、更好的場景, 5G和IoT會給AI帶來更廣闊的未來發展空間。(楊雪梅)

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