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圓桌對話:機器學(xué)習(xí)的商業(yè)應(yīng)用,創(chuàng)業(yè)公司并非沒有機會 | CCF-GAIR 2017

本文作者: 蔣鴻昌 2017-07-09 16:42 專題:GAIR 2017
導(dǎo)語:先有了商業(yè)模式,后面再看技術(shù),是一種比較通常的思路。

雷鋒網(wǎng)消息,7 月 9日,由中國計算機學(xué)會( CCF) 主辦,雷鋒網(wǎng)與香港中文大學(xué)(深圳)承辦的第二屆CCF-GAIR全球人工智能與機器人峰會進入了第三天。在機器學(xué)習(xí)專場,在北京大學(xué)深圳研究生院教授鄒月嫻的主持下,SpeakIn CEO陳昊亮,小視科技副總裁周守業(yè),智齒科技 CTO吳立楠、阿里媽媽精準(zhǔn)展示廣告技術(shù)部的蓋坤一起進行了主題為《機器學(xué)習(xí)的商業(yè)應(yīng)用》的圓桌討論,幾位產(chǎn)業(yè)界人士分別從自己的產(chǎn)品出發(fā),討論了如何將人工智能技術(shù)應(yīng)用于商業(yè),創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)面對巨頭的機會,以及企業(yè)如何考慮安排研發(fā)團隊的比例等問題。

圓桌對話:機器學(xué)習(xí)的商業(yè)應(yīng)用,創(chuàng)業(yè)公司并非沒有機會 | CCF-GAIR 2017

圓桌討論的主題如下:

在機器學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展的同時,你們是怎樣開始商業(yè)化路徑的?

陳昊亮:我們分三個點去考慮。第一,要跟產(chǎn)業(yè)的關(guān)系和深度相關(guān),即怎么把自己的成果轉(zhuǎn)化成市面上產(chǎn)業(yè)真正需要的東西,跟它做緊密結(jié)合。第二,數(shù)據(jù)驅(qū)動,里面包含了三種能力:一是對數(shù)據(jù)源頭的把控權(quán)以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的把控權(quán);二是怎樣進一步提升對大數(shù)據(jù)處理的能力;三是價值輸出的能力。第三,因為我們是做跟人相關(guān)的創(chuàng)業(yè)的東西,所以我們也堅信科技應(yīng)該包含有人文的元素。

周守業(yè):隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,金融領(lǐng)域,尤其是互聯(lián)網(wǎng)金融都在追求極致的客戶體驗,為此它們都追求純線上的模式,如何解決在線的身份識別問題,就成了金融領(lǐng)域非常突出的痛點。我們結(jié)合自己的核心技術(shù)——人臉識別,在這個行業(yè)做創(chuàng)新和應(yīng)用,目的是有效地節(jié)約大量的人工耗損,并減少一些道德風(fēng)險。

吳立楠:我們是先有了商業(yè)模式,后面再看技術(shù),這是一個比較通常的思路??头藛T的工作方式很機械,另外客服需要長期培訓(xùn)。我們通過機器自動回復(fù),并且配人工助手,包括機器通過情緒識別自動打分,相當(dāng)于在傳統(tǒng)客服領(lǐng)域里面提升傳統(tǒng)客服人員的效率。

Google、百度、阿里、科大訊飛等具有數(shù)據(jù)入口、計算能力和應(yīng)用場景,又有很強的數(shù)據(jù)、人才、資金積累,那創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)的機會在哪里?

蓋坤:我不認(rèn)為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)沒有機會。現(xiàn)在人工智能前進的速度在近幾年來應(yīng)該是歷史上的一個高峰時期。這個技術(shù)的一個巨大的進步,會促使很多不同的應(yīng)用變革,會有很多的商業(yè)機會。我覺得這個行業(yè)的發(fā)展體量,如果按照大家的預(yù)期,遠(yuǎn)不是一家公司或幾家公司能覆蓋的,里面一定有巨大的機會。

陳昊亮:技術(shù)的開放,不僅僅是大公司在做,對技術(shù)的邊界以及業(yè)務(wù)的邊界進行進一步的更多的開放,努力推進社會進步與人類發(fā)展,我認(rèn)為這是大家做技術(shù)公司共有的初衷,所以在彼此合作上不會像過去傳統(tǒng)公司合作一樣有太多邊界,更多是開放與共享。

周守業(yè):在每一個細(xì)分領(lǐng)域,人工智能真正參與其中的程度還不是很高,很多行業(yè)應(yīng)用還沒有被挖掘,甚至一些行業(yè)根本不知道如何用人工智能技術(shù)去改變自己。

吳立楠:我同意周總的意見。我們是做企業(yè)服務(wù)的,現(xiàn)在國內(nèi)企業(yè)服務(wù)軟件很多都把AI這些技術(shù)融進去,通過側(cè)面的對中美數(shù)據(jù)對比,我們可以看出中國市場的潛力還非常大。

人工智能人才是很稀缺的,你們在做企業(yè)發(fā)展規(guī)劃的時候,如何考慮安排研發(fā)團隊的比例?

陳昊亮:學(xué)術(shù)研究和產(chǎn)業(yè)研發(fā)中間隔了一個比較大的鴻溝,這個隔閡一般來說是三到五年時間,幾千萬投入。現(xiàn)在我們看人工智能人才比較貴,是因為他本身需要很好的學(xué)術(shù)研究背景,然后到了企業(yè)里面,工資高也是來源于產(chǎn)出高。我們也希望通過產(chǎn)業(yè)研發(fā),培養(yǎng)從學(xué)術(shù)到產(chǎn)業(yè)的真正好的人才。

蓋坤:人工智能招聘,一方面說人才特別熱,大家都在涌入人工智能領(lǐng)域;但另一方面,招聘時,我們發(fā)現(xiàn)具有高端創(chuàng)新性,能夠獨當(dāng)一面的人才又不太夠。我想說,人工智能本身的發(fā)展一定會使得人才市場的結(jié)構(gòu)發(fā)生一些變化,有一些工種因為人工智能的變化會慢慢減少,越來越多的工種會變到人工智能研發(fā)和人工智能創(chuàng)新上面。


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