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[導(dǎo)讀] AI項目建設(shè)規(guī)劃的起點是“界定應(yīng)用場景”,簡單地說,如何將傳統(tǒng)的做法用AI來解決。從企業(yè)運營管理層面來講,企業(yè)關(guān)注的無非是“增加收益、減少成本、提高效率、規(guī)避風(fēng)險”等四大訴求,所以AI項目對應(yīng)的

AI項目建設(shè)規(guī)劃的起點是“界定應(yīng)用場景”,簡單地說,如何將傳統(tǒng)的做法用AI來解決。從企業(yè)運營管理層面來講,企業(yè)關(guān)注的無非是“增加收益、減少成本、提高效率、規(guī)避風(fēng)險”等四大訴求,所以AI項目對應(yīng)的應(yīng)用場景也不會脫離這四大訴求,只不過需要懂業(yè)務(wù)的人員與AI咨詢顧問一起在這四大訴求范疇內(nèi),梳理出容易實現(xiàn)的應(yīng)用需求點,而后予以清晰界定。AI項目應(yīng)用場景界定過程就項目界定目標(biāo)、界定要解決什么問題的過程,同時關(guān)乎對AI技術(shù)的選型問題,即如何選擇相應(yīng)的算法或AI實現(xiàn)技術(shù)方法。

AI項目面臨的挑戰(zhàn)就是算法的問題,廣義來講就是選擇哪種AI實現(xiàn)的方法。AI實現(xiàn)的方法有三種:知識圖譜、深度學(xué)習(xí)、增強學(xué)習(xí)。大家通常所說的“算法”是指“深度學(xué)習(xí)”和“增強學(xué)習(xí)”。所以采用“AI實現(xiàn)方法”不會引起歧義。

之所以“AI實現(xiàn)方法”的選擇,是AI項目建設(shè)的挑戰(zhàn),是因為,許多企業(yè)在建設(shè)AI項目時候使用了不合適的方法而造成項目失敗,比如過去兩年銀行業(yè)采用深度學(xué)習(xí)的方法,來建設(shè)“金融風(fēng)控”系統(tǒng),其效果并沒有得到很好的體現(xiàn),現(xiàn)在才意識到構(gòu)建“智能風(fēng)控系統(tǒng)”,知識圖譜才是最為合適的。再比如,實現(xiàn)無人駕駛,必須選擇“增強學(xué)習(xí)算法”為核心的方法。

一般來講深度學(xué)習(xí)在處理基于特征感知、識別和判斷等方面表現(xiàn)突出,能幫助構(gòu)建聰明的AI,如人臉識別、語音識別、故障分析、客戶畫像、時序預(yù)測等;而知識圖譜在模擬人的思考過程、處理常識知識和推理,以及理解人的語言方面表現(xiàn)的更加突出,如智能推薦、智能解釋、智能搜索、智能推理分析等。

“AI實現(xiàn)的方法”沒有選好,整個項目就可能面臨的失敗風(fēng)險,而且方法的選擇是以業(yè)務(wù)場景界定為前提,同時還需要借助高水平的AI咨詢顧問,還要考慮到實現(xiàn)難以程度、成本預(yù)算承受能力等等,所以AI實現(xiàn)方法也算是一種大挑戰(zhàn)。

目前有一種一勞永逸的方法,就是在企業(yè)部署“算法平臺”(也叫“智能中臺”或企業(yè)大腦),猶如傳統(tǒng)信息化時代ERP一樣,成為大企業(yè)的基礎(chǔ)標(biāo)配,其中包括了實現(xiàn)人工智能的三種方法。比如公安系統(tǒng),按照“數(shù)據(jù)本地化、算法本地化、應(yīng)用本地化”的原則,部署了“公安大腦”,其中攬括了AI實現(xiàn)的三大方法。

才是數(shù)據(jù)問題。所有的AI項目都是以“數(shù)據(jù)”為基礎(chǔ)的,人工智能之所以能夠在近幾年得以重生,就是由于“大數(shù)據(jù)”的爆發(fā)。這不難理解,就當(dāng)機(jī)器人是人類的一個特殊種族,“知識就是力量”同樣可以適合于機(jī)器人,人之所以要讀書、要學(xué)習(xí),就是為了獲取知識以便能夠應(yīng)付各種各樣的問題。

對應(yīng)到機(jī)器人,只有當(dāng)機(jī)器人吸收了大量的樣本化、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),再借助AI實現(xiàn)方法(深度學(xué)習(xí)、知識圖譜、增強學(xué)習(xí)),才能模仿人腦思維和判斷,如人臉識別、語音識別、智能推薦、無人駕駛等等。

而且不同的AI實現(xiàn)方法,采用的數(shù)據(jù)策略是不一樣,包括數(shù)據(jù)存儲類型、數(shù)據(jù)表示方式、數(shù)據(jù)處理方式則完全不一樣。比如,如果使用知識圖譜,那么必須將關(guān)系型數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取加工、融合,以圖形/圖譜形式存儲、表示和計算,也就是我們經(jīng)常說的“圖計算”。

一般來講,企業(yè)如果要啟動AI項目,就要做好三種數(shù)據(jù)庫的準(zhǔn)備,即“傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫”、“時序數(shù)據(jù)庫”和“圖譜數(shù)據(jù)庫”,而且對數(shù)據(jù)的收集、處理、加工、規(guī)范則是與時俱進(jìn),不能停頓。要說人工智能成本花在哪里,至少70%以上在數(shù)據(jù)方面。不但要求數(shù)據(jù)有量,還有質(zhì)量和表示形式的要求,這跟做菜一樣,需要有足夠的食材原料,而且原料質(zhì)量要夠好,原料加工成食材要符合烹飪等等,再配合大廚的煎炸燜炒燉等手法(算法)和火力(算力),才能搞出一桌好菜。

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