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

2019-07-29 15:08:33 編輯: 來源:
導讀 在全球AI領(lǐng)袖峰會上,加利福尼亞大學伯克利分校教授John Canny分享了幾點: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)袖峰會上,加利福尼亞大學伯克利分校教授John Canny分享了幾點: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)面對海量數(shù)據(jù),人工智能如何匹配個性化需求。2018年6月13日,由上海市經(jīng)濟和信息化委員會、上海市商務(wù)委員會、上海市長寧區(qū)人民政府指導,上海市長寧區(qū)青年聯(lián)合會、億歐公司聯(lián)合承辦的“2018全球智能+新商業(yè)峰會”在上海長寧世貿(mào)展館舉辦。

本次峰會以“AI落地,產(chǎn)業(yè)升級”為主題,現(xiàn)場聚集超過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),當下如何商業(yè)落地,未來將會怎樣發(fā)展等問題。峰會采取“1+8”的組織架構(gòu),除了6月13日的“全球AI領(lǐng)袖峰會”外,14-15日將舉辦包括AI消費產(chǎn)品峰會、智能+新出行峰會、智能+大健康峰會、智能+新金融峰會、AI國際化峰會、智能+教育峰會、智能+新服務(wù)峰會、智能+零售峰會在內(nèi)的8場垂直峰會。

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

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

2)未來,當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,到那時,我們能夠得到的回答也會變得更加復雜;

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,有的時候還需要改變我們的目標、改變我們的目標客戶群體,這其實也是我們正在面臨的挑戰(zhàn)。

以下為John Canny參與圓桌對話時的速記整理:

我是John Canny教授,來自于加利福尼亞大學伯克利分校,2017年,我和在硅谷多年的搭檔和好友、前美團點評高級副總裁陳燁聯(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)確實是我們最大的挑戰(zhàn)。

針對這個挑戰(zhàn),我們既要加強機器的機器學習能力、提升人的學習能力、提升數(shù)據(jù)的容積,同時又希望能夠生成個性化的、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),但同時也要用積極的心態(tài)面對這些挑戰(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)用在中美兩國存在差異,在金融領(lǐng)域有著同樣的問題,因為中美兩國在投資行業(yè)的結(jié)構(gòu)組成是不一樣的。

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

所以,針對個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)。所以我認為,針對中國的個人投資者,創(chuàng)業(yè)者需要關(guān)注具體項目信息的分析。

面對海量的數(shù)據(jù),人工智能如何匹配個性化需求?

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,有些還在學習當中。比如說,當我們問一個問題、通過調(diào)研的形式得到數(shù)據(jù)時,我們能夠理解別人為什么會這樣問出這些問題,因為這說明他們?nèi)鄙龠@種信息,但這個信息和我們提問的方式、內(nèi)容其實是不完全一樣的,而我們正在面臨這樣的挑戰(zhàn)。

未來,當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,到那時,我們能夠得到的回答也會變得更加復雜。很多數(shù)據(jù)可能是虛假的,也可能會有很多純粹是八卦的信息。

所以,當我們把很多信息進行整合的時候,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。這是我們在處理海量數(shù)據(jù)時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,有的時候還需要改變我們的目標,或者說改變我們的目標客戶群體,從而選擇不同的目標客戶。

這一點其實也是我們正在面臨的挑戰(zhàn),同時也是我們要真誠地面對的事情,只有這樣,才能讓新商業(yè)圍繞核心目標,從而突出它的核心價值。

比如說,我們經(jīng)常會遇到這種情況,我們這個APP的樣品往往跟我們最初開始想的點不太一樣,所以經(jīng)常要面對這樣的挑戰(zhàn),不斷地修改我們的產(chǎn)品。但與此同時,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,這一點是需要警惕的。


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