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企業上AI比上云還難 AI只有靶向不能覆蓋

更新時間:2018-07-24 18:56:25    來源:意見英雄    手機版

企業上AI比上云還難 AI只有靶向不能覆蓋

意見英雄 2018-07-24

第448期

企業上AI比上云還難

AI只有靶向不能覆蓋

文 | 魯暢 責任編輯 |魯暢

審核 | 趙玨 策劃 | 劉克麗

10年云計算的發展,讓云技術逐漸自天空下沉、落地,應用在企業的實際需求中,真正解決企業痛點;相比之下,AI在近5年的發展中,并未取得太多顛覆性進展;這也讓企業實現AI賦能變得上云更難,另外AI只有靶向功能,一種產品不能解決所有的需求。

AI還是孩子

是不是能“讀”懂人的語言就算是人工智能?是不是能下贏世界圍棋冠軍就算是人工智能在企業應用的勝利?是個笑話。事實上,目前大多數企業缺乏對人工智能技術的知識和理解,甚至不是剛需。

人工智能很可能是繼移動互聯網之后的下一個時代。而過去人工智能發展了5、6年,卻依然處在初級階段。從軟件到硬件技術都不夠成熟,無法滿足現在的應用需求,更難以面對未來可能出現的AI需求。目前的人工智能在語義理解、交互能力上甚至還不到兩歲孩子的水平。

機器學習的出現意味著,在更短的時間我們可以處理更多的數據,但這只是人工智能的第一步,是人工智能演進的第一步。

AI沒有靶向功能

機器學習和算力的增長,只滿足了人工智能的初步需求,而接下來還有很多體現人類認知能力的人工智能進程需要一步步地往前走,處在發展初期的人工智能并沒有靶向功能,不可能不同的使用場景用一款產品就能夠滿足需求。

以硬件產品為例,在芯片層面人工智能已經有了FPGA、GPU、TPU等多種選擇。通用型處理器與面對特殊需求提供的專用芯片并存;而在戰略軟件部分,供應商也要針對不同的硬件進行堆棧優化。

生態是AI解藥

既然AI不是萬靈藥,那么企業的AI訴求該如何滿足呢?筆者認為,生態才是AI的解藥。

人工智能最早可以追溯到向量機。在機器學習中,支持向量機(SVM)是在分類與回歸分析中分析數據的監督式學習模型與相關的學習算法。也就是說,從向量機,到深藍、再到阿爾法狗,人類對人工智能和機器學習的研究早已有之。

與以往不同的是,生態讓AI在今天成為產業熱點。單純地機器學習能力卻無法把這種算力變為價值產出。而生態的構建完成了從技術到產業的搭橋修路過程,這個過程可能只需要一到兩年的時間。

AI生態將技術、學術、商業、產業聯系在一起,才可能幫助AI成長,脫離稚嫩的兒童期。

上AI難于上云

相關數據顯示,未來5年內,人工智能技術應用依然無法進入主流市場。這種預測,佐證了人工智能目前還處在嬰兒期的判斷。而伴隨著生態的成熟和技術的進步,人工智能必將在未來為產業帶來巨變。

盡管人工智能技術被譽為未來十年最具突破性創新技術,但是今天的科技水平和產業生態都表明了一個事實,人工智能泡沫正在破裂,從過熱的市場中退卻。企業希望人工智能技術能夠回歸理性,落地在應用場景中,為企業帶來應用便利和商業價值的產出。

這種情景與幾年前的云計算有幾分相似,不同的是,如今的云計算已經在幫助企業實現數字化轉型,而人工智能還處在嬰兒期。

從當下的時間點來看,企業上AI肯定比上云難。而就算再過兩年,人工智能技術進一步發展,由于云計算提供的是通用型服務,而人工智能提供的是定制化創意,對于中小型企業來說,上AI依然要難于上云。

結束語

有人說,在2021年人工智能將實現2.9兆美元的商業價值,也就是說未來5到10年,人工智能將創造巨大的商業價值,為產業帶來革命性變化。可大多數企業還不知道AI的需求在哪里,更談不上缺乏掌握人工智能技術的人才,缺乏相關投入,面對牽扯新舊整合的復雜性,企業完成人工智能對價值和流程的賦能還有很難的路要走。

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