人工智能项目成功的五个条件

　　人工智能渐成科技界的宠儿。做人工智能怎样能成功？有什么必要条件？大数据科技公司“第四范式”的联合创始人、首席研究科学家陈雨强做了一次分享，总结了人工智能项目成功的五个必要条件。

　　首先，陈雨强认为，当前的趋势正在从之前的“互联网+”或者“移动+”，慢慢转向为“AI+”，也就是“人工智能+”。比如滴滴是“互联网+打车”，很多公司之前做的是怎样用互联网改变传统行业；但是现在，他们纷纷转向“如何用积累下来的数据创造更多的价值”。还有一些公司，从创立初始就是“人工智能+”，比如今日头条是“人工智能+新闻”、大疆是“人工智能+无人机和机器人”。可以看到，“人工智能+”正在慢慢渗透并在改变所有的行业。

　　那为什么人工智能在 20 年前、10 年前没有这么火？为什么 AlphaGo 能在2016年打败李世石而不是更早？我们会直观地认为是因为算法创新。但是陈雨强说，算法创新只是其中一点，国内外很多专家分析总结出了人工智能成功的五个必要条件，这里跟大家分享一下：

　　第一是边界清晰。问题需要定义得非常清晰，比如 AlphaGo 做的就是围棋，活动范围就是在 19×19 的棋盘上，黑白两方轮流下子，边界和规则都很清晰。如果变成一个开放的问题，或者变成20×20 的棋盘，或者变成黑白灰三方下棋，那都成不了。

　　第二是要有外部反馈。算法要不断地有外部输入，它需要知道在什么样的情况、什么样的行为下，外部给出的反馈是什么，这样才能促进提高。比方说AlphaGo ，你要不断地让它进行对弈，并且告诉它对弈的输赢，它才能不断提升。

　　第三是计算资源很重要，计算资源，也就是计算过程中需要的各种资源。近几年，算法虽然有很大的进步，但计算资源也是产生智能的关键。最近业界在分布式计算上的成功，让我们相对于几十年前有了飞跃的基础。举个很有趣的例子，Google 在描述 AlphaGo 不同版本的时候，为了简洁明了，直接使用计算能力来分类，而不是使用算法来分类。简版的 AlphaGo 被称为“单机训练的AlphaGo”；复杂和更高智能的 AlphaGo 称为“多机、并行训练的 AlphaGo”，从这里也可以看出来，计算资源起着至关重要的作用。

　　第四，要有顶尖的数据科学家和人工智能科学家。增强学习、深度学习最近重新被提出，需要很多科学家做大量的工作，才能让这些算法真正地推行。除了围棋、视觉、语音之外，还有非常多的领域等待被探索。

　　第五是大数据的完善。AlphaGo的成功，关键的一点是 KGS 棋社的流行，KGS是一个免费的围棋对弈平台，KGS上有数十万盘高手对战的棋谱，如果没有这些数据做支撑，AlphaGo 绝对不可能在这么短的时间内打败人类。

　　陈雨强把这些要素归结为三点，那就是要关注技术、关注业务、关注人。一方面，要有技术、计算资源和大数据方面的支持；另一方面，业务、边界要清晰，业务要有反馈；再有就是人，要有科学家，一些应用到场景也需要和人打交道。

　　大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric认为，人工智能作为在未来相当长一段时间内的社会热点，必将深刻改变我们的工作与生活。在可预见的未来，人工智能的颠覆力必将超越目前的预判，但究其原因，依旧会落实于资源、技术以及从业者三方面。资源方面，大数据作为发展人工智能的基础设施，为人工智能的在更大范围的实践提供条件；技术始终是行业发展的内生驱动力，持续的技术更新，为人工智能的更广泛应用成为可能；作为行业兴衰的决定性因素，从业者的素质及操守决定了行业跑道的长度。综上，人工智能作为新兴行业有其自身特点，但发展路径与传统行业有相似之处。资源、技术、人三者的组合成为决定人工智能未来发展的基础要素。

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