如今,科技公司的人工智能解决方案面临着一个很大的瓶颈,那就是这些解决方案没办法像商品一样,以可控的成本,进行大量的创造和复制。卡耐基梅隆大学机器学习和医疗中心主任邢波认为,想要实现靠谱的、有用的人工智能,必须要跨越手工作坊式的制作,而采用标准化的工业量产模式。就好比造车,先把零件弄好,然后产生一个供应链,最后进行组装。邢波在“混沌大学”的课堂上,介绍了成熟的AI架构者要学会思考的9个关键问题。
第一,要建立一个完整的,并且在工程上可信的解决方案,而不是一个玩具或者展示原型;而且,这个体系应该是一个插件式的平台,就像你做一条汽车生产线一样,产品升级,更换零件或者更换局部就可以,而不用拆掉整个产品线重来。
第二,要有可复制性,别人也可以用,而且也可以做出来。
第三,在经济上要有可行性。
第四,要能适用于各种用户的特殊状况。举个例子,比如波音公司生产飞机,不需要为每个客户造一架不同的飞机,只要提供基本的飞机引擎、机身、操作软件等就可以了。换句话说,用户的个性需求和生产商提供的解决方案,两边应该在中间相遇,而不是在某一端相遇,这是现在人工智能比较稀缺的设计思路。
第五,结果必须是可以重现的。
第六,要理解解决方案是如何建构起来的。
第七,要有可解释性,尤其是出现意外结果时知道是哪儿出了问题。
第八,要能交流结果,让大家也能重现你宣称的结果。
第九,清楚什么能够做到,什么不行。邢波举例说:“我可以告诉你,我在5年之内不准备坐自动驾驶车,或者我强烈要求自动驾驶车有方向盘,我自己得握着。为什么呢?因为作为一个研发者,我很清楚,现在很多算法(包括深度学习算法)里的因果性,还没有搞清楚。”
大数据处理信息服务商金盛网聚WJFabric认为,随着新科技的发展,人工智能领域的创业方兴未艾。鉴于过往的经验可以预测到,在真正的成功者出现之前,“炮灰”现象依然不可避免。虽然,大多数的入局者都希望能够创业成功,但在具体实践过程中由于资金、人员等诸多问题的出现可能使创业偏离航向而导致丧失初心。因此,一些基本的信条应该长存于创业全过程之中,既是警醒与鞭策,更是激励与指引。纵观上述9条,归纳起来其实就是“找靠谱的人做靠谱的事”。结合网络热传的“军工六性”,即稳定性、适应性、安全性、保障性、维修性和测试性,如果能够以系统性的观点看待AI创业,同时以“军工六性”的标准打造创业产品,那么创业成功的机率将大大增加。
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