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加州大學(xué)伯克利分校教授John Canny AI最大的挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)

2019-07-29 15:08:33 編輯: 來源:
導(dǎo)讀 在全球AI領(lǐng)袖峰會(huì)上,加利福尼亞大學(xué)伯克利分校教授John Canny分享了幾點(diǎn):1)人工智能落地,最核心的挑戰(zhàn)是什么?2)中美在人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用

在全球AI領(lǐng)袖峰會(huì)上,加利福尼亞大學(xué)伯克利分校教授John Canny分享了幾點(diǎn):1)人工智能落地,最核心的挑戰(zhàn)是什么?2)中美在人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面存在哪些差異?)3)面對(duì)海量數(shù)據(jù),人工智能如何匹配個(gè)性化需求。2018年6月13日,由上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會(huì)、上海市商務(wù)委員會(huì)、上海市長(zhǎng)寧區(qū)人民政府指導(dǎo),上海市長(zhǎng)寧區(qū)青年聯(lián)合會(huì)、億歐公司聯(lián)合承辦的“2018全球智能+新商業(yè)峰會(huì)”在上海長(zhǎng)寧世貿(mào)展館舉辦。

本次峰會(huì)以“AI落地,產(chǎn)業(yè)升級(jí)”為主題,現(xiàn)場(chǎng)聚集超過5000位AI行業(yè)內(nèi)外人士,共同探討AI目前面臨哪些挑戰(zhàn),當(dāng)下如何商業(yè)落地,未來將會(huì)怎樣發(fā)展等問題。峰會(huì)采取“1+8”的組織架構(gòu),除了6月13日的“全球AI領(lǐng)袖峰會(huì)”外,14-15日將舉辦包括AI消費(fèi)產(chǎn)品峰會(huì)、智能+新出行峰會(huì)、智能+大健康峰會(huì)、智能+新金融峰會(huì)、AI國(guó)際化峰會(huì)、智能+教育峰會(huì)、智能+新服務(wù)峰會(huì)、智能+零售峰會(huì)在內(nèi)的8場(chǎng)垂直峰會(huì)。

在全球AI領(lǐng)袖峰會(huì)上,加利福尼亞大學(xué)伯克利分校教授&虎博科技聯(lián)合創(chuàng)始人John Canny在當(dāng)天與多位嘉賓圍繞“資本對(duì)話創(chuàng)業(yè)”展開了一場(chǎng)精彩討論,他本人的演講要點(diǎn)如下:

1)數(shù)據(jù)確實(shí)是我們最大的挑戰(zhàn)。所以我們要提升機(jī)器學(xué)習(xí),提升人的學(xué)習(xí)能力,提升數(shù)據(jù)的容積,同時(shí)又必須生成個(gè)性化的、符合客戶要求的數(shù)據(jù);

2)未來,當(dāng)我們的制度變得越來越多,很多資源來自于非正式的途徑時(shí),到那時(shí),我們能夠得到的回答也會(huì)變得更加復(fù)雜;

3)我們要想真正地理解用戶,不僅需要和客戶直接溝通、交流,有的時(shí)候還需要改變我們的目標(biāo)、改變我們的目標(biāo)客戶群體,這其實(shí)也是我們正在面臨的挑戰(zhàn)。

以下為John Canny參與圓桌對(duì)話時(shí)的速記整理:

我是John Canny教授,來自于加利福尼亞大學(xué)伯克利分校,2017年,我和在硅谷多年的搭檔和好友、前美團(tuán)點(diǎn)評(píng)高級(jí)副總裁陳燁聯(lián)合創(chuàng)辦了金融服務(wù)類的AI企業(yè)——虎博科技。

人工智能落地,最核心的挑戰(zhàn)是什么?

虎博科技是做金融服務(wù)的,數(shù)據(jù)對(duì)我們來說是人工智能應(yīng)用在金融領(lǐng)域落地的重要因素,數(shù)據(jù)確實(shí)是我們最大的挑戰(zhàn)。

針對(duì)這個(gè)挑戰(zhàn),我們既要加強(qiáng)機(jī)器的機(jī)器學(xué)習(xí)能力、提升人的學(xué)習(xí)能力、提升數(shù)據(jù)的容積,同時(shí)又希望能夠生成個(gè)性化的、符合客戶要求的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)還必須是來自多方面的、具有代表性的。

這就對(duì)我們的算法提出了要求,我們必須要改善數(shù)據(jù)、改善算法,虎博科技有能力迎接這種挑戰(zhàn),但同時(shí)也要用積極的心態(tài)面對(duì)這些挑戰(zhàn)。

中美在人工智能的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用方面,存在哪些差異?

不光是人工智能應(yīng)用在中美兩國(guó)存在差異,在金融領(lǐng)域有著同樣的問題,因?yàn)橹忻纼蓢?guó)在投資行業(yè)的結(jié)構(gòu)組成是不一樣的。

美國(guó)有很多專業(yè)的機(jī)構(gòu)投資者,但在中國(guó)相反,個(gè)人投資者的占比很高。機(jī)構(gòu)投資者一般更在乎投資的專業(yè)性和效率,個(gè)人投資者做決策則往往依賴多個(gè)信息源,他們會(huì)根據(jù)企業(yè)所說的內(nèi)容對(duì)企業(yè)形成一種意見。

所以,針對(duì)個(gè)人投資者的話就需要一種數(shù)據(jù),這里的“數(shù)據(jù)”指的并不是基礎(chǔ)數(shù)據(jù),而是更多來自社交領(lǐng)域或社交領(lǐng)域相關(guān)的數(shù)據(jù)。所以我認(rèn)為,針對(duì)中國(guó)的個(gè)人投資者,創(chuàng)業(yè)者需要關(guān)注具體項(xiàng)目信息的分析。

面對(duì)海量的數(shù)據(jù),人工智能如何匹配個(gè)性化需求?

在海量數(shù)據(jù)處理方面,我們正在面臨很多非常有趣的挑戰(zhàn),有些已經(jīng)解決了,有些還在學(xué)習(xí)當(dāng)中。比如說,當(dāng)我們問一個(gè)問題、通過調(diào)研的形式得到數(shù)據(jù)時(shí),我們能夠理解別人為什么會(huì)這樣問出這些問題,因?yàn)檫@說明他們?nèi)鄙龠@種信息,但這個(gè)信息和我們提問的方式、內(nèi)容其實(shí)是不完全一樣的,而我們正在面臨這樣的挑戰(zhàn)。

未來,當(dāng)我們的制度變得越來越多,很多資源來自于非正式的途徑時(shí),到那時(shí),我們能夠得到的回答也會(huì)變得更加復(fù)雜。很多數(shù)據(jù)可能是虛假的,也可能會(huì)有很多純粹是八卦的信息。

所以,當(dāng)我們把很多信息進(jìn)行整合的時(shí)候,我們不僅要把數(shù)據(jù)提供給用戶,還必須告訴用戶——這些數(shù)據(jù)如何使用、它們有什么用途等等。這是我們?cè)谔幚砗A繑?shù)據(jù)時(shí)面臨的更有趣的挑戰(zhàn),也是溝通交流方面的挑戰(zhàn)。

也就是說,我們必須要知道用戶最想要的信息是什么、我們?nèi)绾尾拍芴峁┻@些信息,還得讓用戶知道該如何使用這些信息。

新技術(shù)如何與新商業(yè)相融合?

各行各業(yè)都面臨著新技術(shù)的沖擊,我們要想真正地理解用戶,不僅需要和客戶直接溝通、交流,有的時(shí)候還需要改變我們的目標(biāo),或者說改變我們的目標(biāo)客戶群體,從而選擇不同的目標(biāo)客戶。

這一點(diǎn)其實(shí)也是我們正在面臨的挑戰(zhàn),同時(shí)也是我們要真誠(chéng)地面對(duì)的事情,只有這樣,才能讓新商業(yè)圍繞核心目標(biāo),從而突出它的核心價(jià)值。

比如說,我們經(jīng)常會(huì)遇到這種情況,我們這個(gè)APP的樣品往往跟我們最初開始想的點(diǎn)不太一樣,所以經(jīng)常要面對(duì)這樣的挑戰(zhàn),不斷地修改我們的產(chǎn)品。但與此同時(shí),我們也不能夠過多地追求別人的想法,不能過度地追求自己的產(chǎn)品、App能夠和我們自己的、客戶需要的所有的想法結(jié)合起來,這一點(diǎn)是需要警惕的。


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