當(dāng)前，AI發(fā)展如火如荼。然而，對(duì)于AI的應(yīng)用和普及，卻是見(jiàn)仁見(jiàn)智。

　　“AI民主化的核心是將科學(xué)家在傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室完成的工作讓更多人使用，降低使用門(mén)檻，讓更多的開(kāi)發(fā)者、業(yè)務(wù)人員能夠使用人工智能。”13日，在天云大數(shù)據(jù)主辦的以“AI浪潮下，如何參與DT轉(zhuǎn)型”為主題的論壇上，該公司CEO雷濤指出。

　　人臉識(shí)別、聊天機(jī)器人，這是很多人理解的人工智能，認(rèn)為人工智能就是人機(jī)交互。

　　“其實(shí)這些都是應(yīng)用場(chǎng)景而非AI的核心，AI的核心支撐技術(shù)是圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建的技術(shù)框架。”雷濤說(shuō)。

　　當(dāng)前，人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展呈不平衡態(tài)勢(shì)，如無(wú)人駕駛、人臉識(shí)別及機(jī)器人等領(lǐng)域，因其算法與目的都很明確，又有媒體關(guān)注的推動(dòng)，在資本與數(shù)據(jù)的聚焦之下容易找到最佳實(shí)踐。但針對(duì)算法紛繁復(fù)雜、數(shù)據(jù)私有與云服務(wù)私有的商業(yè)智能領(lǐng)域，AI應(yīng)用程度參差不齊。在雷濤看來(lái)，其實(shí)如打車(chē)軟件、基因測(cè)序、互聯(lián)網(wǎng)快遞等才是AI實(shí)際幫助我們解決問(wèn)題的日常場(chǎng)景。

　　雷濤表示，手機(jī)、汽車(chē)從誕生到大規(guī)模量產(chǎn)的歷史表明，新技術(shù)的發(fā)展歷程往往經(jīng)歷數(shù)十年乃至上百年，AI的量產(chǎn)也同樣面臨重重困難。據(jù)2017年《紐約時(shí)報(bào)》報(bào)道，一個(gè)剛畢業(yè)的AI工程師年薪達(dá)到了驚人的300000美元/年，而美國(guó)人的平均工資是81000美元/年。據(jù)騰訊研究院預(yù)測(cè)，到2020年，市場(chǎng)對(duì)AI應(yīng)用的需求將增長(zhǎng)300%。旺盛的需求，偏少的人才供給，導(dǎo)致AI人才成本高昂。

　　“這種情況下，只有通過(guò)升級(jí)大規(guī)模生產(chǎn)工具，才有望滿(mǎn)足需求。”雷濤強(qiáng)調(diào)。舉例來(lái)說(shuō)，某股份制銀行的APP背后，是該銀行多達(dá)數(shù)千人的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)每年生產(chǎn)的600個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。因此比起場(chǎng)景，應(yīng)該更關(guān)注怎樣高效率、低成本地批量化生產(chǎn)模型。“畢竟負(fù)擔(dān)上千人的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)，對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō)都非常有挑戰(zhàn)。”雷濤表示。

　　5月19日，在全球人工智能大會(huì)上，Google提出的解決路徑是供給規(guī)?；腁I工具。天云大數(shù)據(jù)同樣也提出了解決問(wèn)題的規(guī)?；疉I工具，通過(guò)構(gòu)建支持機(jī)器學(xué)習(xí)特性的PaaS化(平臺(tái)即服務(wù))AI平臺(tái)MaximAI，成功減少對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的依賴(lài)。

　　“AI不是少數(shù)人的專(zhuān)利，AI模型的PaaS化、智能化成為突破AI產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的關(guān)鍵。未來(lái)人工智能發(fā)展更應(yīng)凸顯規(guī)模化生產(chǎn)能力，讓企業(yè)獲取機(jī)器智能像讀書(shū)一樣簡(jiǎn)單。”雷濤說(shuō)。(記者 付麗麗)