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AI像PC那樣普及 還需要哪些“神助攻”?

作者: 時間:2018-10-19 來源:愛集微 收藏
編者按:PC的普及之路已世人皆知,而這亦成為AI發(fā)展的基石,AI落地“門檻” 需算法和算力攻克。

  現(xiàn)階段的落地應(yīng)用成為比拼的新賽道,開啟了萬里長征的第一步。但細究落地的背后含義,其實就是一場將觸角延伸至B端及C端的過程,而這會走像PC一樣的普及之路嗎?如果真要讓AI普及,還需要哪些“神助攻”?

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201810/393107.htm



  AI落地“門檻” 需算法和算力攻克

  PC的普及之路已世人皆知,而這亦成為AI發(fā)展的基石。第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人、首席研究科學家陳雨強認為,一方面,由于PC機的大量發(fā)展、互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,數(shù)據(jù)極大地豐富,讓AI普及有了基石。另一方面,計算能力的成倍增長也使得AI從過去的不可能變成可能。

  AI在數(shù)據(jù)、算法和算力的助力下,正深度賦能各個細分行業(yè),而落地的“門檻”成為最后一公里的“考驗”。要知道,AI的應(yīng)用場景眾多,復(fù)雜程度和需求不一。比如自動駕駛場景極為復(fù)雜,而AI安防已有大量需求,機器人和無人機等終端應(yīng)用亦已起步,AI實現(xiàn)有的需通過云端,有的則轉(zhuǎn)移到前端,對算力、算法等要求走高。

  陳雨強認為,AI落地的門檻一是在于算法,需要算法專家做深入的研究,但算法專家的數(shù)量非常有限,算法模型也十分有限。為解決算法易用性的問題,第四范式開發(fā)了FeatureGo算法,成為自動機器學習算法類的開山之作。二是讓原來必須由人設(shè)定的參數(shù)、步驟和過程交給機器實現(xiàn),未來將變成人只做10%,只做和業(yè)務(wù)核心相關(guān)的機器不能替代的事情,剩下的80%都是機器來做,從而讓更多人可以操作使用AI。為此,第四范式還打造了一個認知和使用門檻都很低的產(chǎn)品“第四范式先知”——AutoML機器學習平臺。據(jù)悉,AutoML技術(shù)已廣泛應(yīng)用于金融、政務(wù)、能源、醫(yī)療等眾多領(lǐng)域。

  顯然,這需要解決數(shù)據(jù)量和處理能力之間的“剪刀差”,即提升算力,高效的計算平臺成為必要條件。而即便AI還未出現(xiàn)殺手級的應(yīng)用,AI 芯片領(lǐng)域儼然已是一片紅海。半導體巨頭英特爾、高通等,互聯(lián)網(wǎng)巨頭如百度、阿里、騰訊,終端廠商如華為、大疆、??低暎瑒?chuàng)業(yè)公司如寒武紀、地平線等,已紛紛投身其中。

  讓AI for Everyone 需技術(shù)全面革新

  如果說AI落地的終極要義是要實現(xiàn)AI For everyone,那么構(gòu)建如PC一般的軟硬件生態(tài)就至關(guān)重要。

  陳雨強指出,AI基本每幾個月就有新的算法、新的體系架構(gòu)、新的思路出來,而目前的硬件架構(gòu)還難以及時匹配層出不窮的算法和技術(shù)需求,因此需要強大的合作伙伴或者生態(tài)來一起來推動。近日,英特爾與第四范式宣布簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議,并成立“英特爾與第四范式人工智能聯(lián)合實驗室”成為應(yīng)對之策。

  英特爾表示,為普惠每個人的AI,基于英特爾領(lǐng)先的軟硬件產(chǎn)品和“第四范式先知”平臺,雙方成立的實驗室將在AI所需要的高性能計算方向上開展研究合作,打造AI產(chǎn)品和解決方案,以降低AI門檻,加速雙方將人工智能技術(shù)在行業(yè)落地的進程。

  一方面,英特爾將和第四范式一起了解客戶的需求,以什么樣的算力來支持,這對未來的產(chǎn)品規(guī)劃有諸多借鑒和參考意義。另一方面,英特爾所有產(chǎn)品都對第四范式開放,未來還有一些在試驗階段沒有正式發(fā)布的產(chǎn)品,也將放在實驗室進行應(yīng)用測試。同時,英特爾會將云端、傳輸端、終端三個端的產(chǎn)品都做測試,打造閉環(huán)支持AI應(yīng)用的產(chǎn)品。

  實現(xiàn)這一愿景,需要解決諸多挑戰(zhàn)。陳雨強表示,一是產(chǎn)品,這一產(chǎn)品是認知門檻和使用門檻都很低的產(chǎn)品,每個人都可以使用。第四范式將和英特爾一起研發(fā)一體機,比如用同樣的價格能獲得10倍20倍的算力,進行相關(guān)的嘗試,這樣在AI產(chǎn)品的整體交付、穩(wěn)定性上都會有很大提升。二是用機器替代一部分人做的事情,需要的計算量是非常大的,如何讓原來不可計算的問題變成可計算是非常難以做到的,可能需要在硬件、軟件甚至算法上都要做大的革新。

  模式是B2B2C 但一定爆發(fā)在C端

  未來的AI,云端和終端將并行展開。隨著云計算的普及不斷提速,英特爾方面表示,AI作為一種新生事物,和云的貼合程度非常高。目前很多AI新興服務(wù)提供都是基于云的,開放接口供云調(diào)度是一種讓AI普及的方式。從未來來看,AI in Cloud是云的很重要形式。

  “為實現(xiàn)最好的AI,有的公司已投了幾百億元,但技術(shù)的進步讓客戶只需要投入和云等級別的投入就可擁有云上AI能力,這是一大進步,亦是一大方向?!?陳雨強認為,“從長期的角度來講,AI Cloud是一個整體成本更低的解決方案,客戶目前在云上可直接體驗第四范式的AI服務(wù),包括基礎(chǔ)和定制化的服務(wù)?!?/p>

  從目前來看,AI面向B端應(yīng)用更多一些。最新的Gartner 企業(yè)AI案例研究報告預(yù)測:超過60%的中國大型企業(yè)在2022年前將開發(fā)自己的AI解決方案。陳雨強分析說,這與場景相關(guān),企業(yè)經(jīng)營中大量決策將采用AI,因而企業(yè)的需求更強烈,但隨著AI技術(shù)的發(fā)展,包括云+端計算的發(fā)展,模式將走向B2B2C。

  英特爾亦認為,AI之所以從to B開始,是考慮到先得有人買單,它才能健康發(fā)展下去,但是未來大爆發(fā)一定是來自C端,是惠及每個人的,而且讓每個人都感覺到AI能夠幫助到自己的生活、工作、學習等各個方面。但是這一領(lǐng)域在哪里、何時爆發(fā),這是英特爾和業(yè)界一起要研究和關(guān)注的。



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