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百分点苏萌:人工智能商业化场景仍然有限

2017-06-23 10:10
络遇
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在刚刚落下帷幕的“618”电商购物节中,京东与天猫之间燃起的是不仅是销量数据大战,更是一场人工智能大战。毕竟,从前端的消费洞察、个性化算法推荐商品、到销量预测、仓库管理、物流配送等环节,如今的电商已经将人工智能技术设计进了每个业务场景中。

然而,并不是所有的行业与企业,都能如电商这般思考清楚如何让每个业务场景与人工智能技术相结合。有时候,即使一项人工智能技术已经在组织里部署下去,如何针对业务去提出正确的问题,正成为难题——因为懂业务的人不懂人工智能技术,而懂技术的人又不太了解业务。

百分点集团董事长兼CEO苏萌,自2009年起已在企业级大数据服务行业深耕了八年,见证了这个行业的兴衰起伏。这些年百分点从大数据营销服务入手,逐步扩展到了用大数据做销量预测、智能运营、风控管理、政府与公共领域的数据治理等。

可以说,苏萌对大数据、人工智能的场景化业务应用有着深刻的洞察与思考。苏萌在接受腾讯科技专访时提出,不能与商业场景相结合的人工智能都将消亡。企业应该思考如何利用大数据、人工智能等技术与业务结合,并解决实际问题。

深度学习不是万能,仍存四大不足

当前,针对人工智能的讨论非常之多,也带火了像深度学习、机器学习这些人工智能相关技术。甚至有些观点将深度学习奉为圭臬,直言深度学习成为人工智能的通用途径。

“人们的思想有推理和归纳两种,深度学习属于人工智能连接主义流派中的一种方法,解决的主要是归纳的问题,不能解决演绎的问题。人工智能如果仅仅依靠深度学习一种方法是远远不够的。”苏萌说道。

在苏萌看来,深度学习仍然存在着四大不足:“一、对数据量要求高,不适合政府决策、股票预测等高维度的小数据应用场景;二、不可解释,这是连接主义的通病;三、缺乏外部评价与自我优化机制;四、深度学习模型与领域强关联,通常A领域的深度学习模型到B领域就不适用。深度学习离‘通用途径’仍然很远。”

由于业务场景千差万别,使得指望单一型方法/技术解决所有问题的可能性几乎为零。在苏萌看来,当前业务的实际需求正在推动大数据、人工智能等相关技术走向融合。“大数据与人工智能是相辅相成、互相融合与衔接的,这两者融合的趋势非常明显。而人工智能很多技术也在走向融合,比如强化学习、迁移学习等等,现在也出现了‘深度强化迁移学习’的模型。”

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