第四正規化CEO戴文淵：AI將在降低落地門檻後迎來爆發
AlphaGo的出現讓人工智慧又迎來一波熱潮。但與此前側重AI技術相比，這兩年投資人、AI企業都越來越多地關注AI應用和落地情況。
若想推動AI的普及，降低企業應用門檻是重中之重。在世界人工智慧大會期間，人工智慧技術與服務商第四正規化創始人兼CEO戴文淵在接受第一財經等記者採訪時指出，能夠引領AI發展的頂級人才，全球尚不足千人，AI的應用門檻需要降低到普通開發者甚至是業務人員也能做的程度，才能夠真正爆發。“AI的門檻太高。要做AI得請一個科學家，但科學家一定是小眾的，不是大眾的。”
與語音、影象等感知類技術不同，企業若想在市場營銷、供應鏈管理、風險控制、服務運營等高價值決策類場景下應用AI，面臨更大挑戰。
為解決門檻問題，AutoML（自動化機器學習）技術應運而生，利用AI技術自動生成AI應用。其核心在於將企業的資料自動變為模型，大幅降低了AI應用門檻，使業務專家升級為AI應用者，解決AI人才短缺且無法規模化應用的問題。同時，基於自動特徵工程，使模型維度較以往進一步提升，也有望實現更優的效果。目前，除了谷歌、微軟、百度等巨頭，國內初創企業第四正規化、智鈾科技等也紛紛在該領域發力。
在世界人工智慧大會期間，第四正規化釋出了自動機器學習平臺——AI Prophet AutoML與計算機視覺平臺——AI Prophet AutoCV。戴文淵告訴記者，第四正規化最核心的業務是給企業搭建一個AI的核心繫統，讓企業自主的產生針對自己的應用，產生自己的AI能力。“降低人工智慧落地的門檻，怎麼能夠讓一個人不需要去理解什麼叫深度學習、大資料，只需要去知道我要做什麼，以及我怎麼去教計算機去學習的一個過程。”
人才短缺是AI發展的一大障礙，戴文淵稱，要讓更多的開發者去參與到人工智慧的應用開發。一旦應用爆發，就不會再有人擔心泡沫破裂問題。他稱，今年有一個非常重要的一個目標，是為業界培養一千個AI的開發者。
除了人才短缺問題，要將AI與業務結合對AI科學家來說也非常難，效率低。戴文淵告訴記者，科學和業務本身就對於人的需求不同。“讓一個AI科學家花很長時間變成一個業務專家，或者要讓一個業務專家花很長時間變成一個AI科學家效率太低。一個人既能做好科學，又能做好業務的人就很少，再加上大資料又要求他做好工程，同時兼具這三種能力的人，非常非常少。”
此前，智鈾科技創始人兼CEO夏粉也曾表示，AutoML把中間重複的、繁雜的調參過程去除，可以去除對科學家和人力成本的過度依賴。
戴文淵認為，網際網路公司改變了中國企業的前臺，讓前臺工作者越來越多由人轉變為機器；AI改變的是中國的策略制定環節，這一過程將改變未來企業的管理學。
在中美AI競爭方面，中國的優勢在於資料和應用落地方面，但基礎研究與美國仍存在一些差距。戴文淵認為，早些年中國做基礎研究站不住腳，現在則到了做基礎研究的階段。“早期因為沒有足夠應用，做得東西沒有辦法去落地。現在因為移動網際網路，這一波中國應用已經站在世界前列了。這些世界級的應用，各有各的痛點，如果做一個基礎平臺能解決他們的痛點，其實就非常有生命力了。”
他預期，今後三五年內，AI可以在中國各行各業爆發。
責編：劉佳
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