根據《IT桔子》近期發布的報告顯示，2017年對于中國人工智能行業的“總投資額”達582億人民幣，相較前幾年實現了較大幅度增長。投資界對人工智能的火熱追捧，不禁讓一些人聯想到2000年前后的互聯網行業，過度投資導致了“泡沫”產生。人工智能到底有沒有泡沫?“人工智能時代”是否真正到來?成為了當今很多企業家關注和憂慮的問題。
2018年2月27日，備受矚目的“亞布力中國企業家論壇第十八屆年會”在黑龍江亞布力召開，年會上針對企業家所關注的熱點問題，柳傳志、王石、郭廣昌等企業家代表展開了廣泛討論。在閉幕式上，第四范式創始人、CEO戴文淵代表人工智能行業的企業家，發表了針對企業如何在“泡沫論”威脅下、擠進人工智能快車道的演講。
對于大家所關注的人工智能是否會出現泡沫破滅，戴文淵提出，避免人工智能產業出現泡沫，甚至破裂，關鍵是要做好產業落地工作。回顧剛剛過去的2017，人工智能收獲了政策的紅利、資本的青睞。然而，縱觀整個產業，暢想未來的多，關注眼前的少;鉆研前沿算法的多，關注產業落地的少。企業忙于構建各種“大腦”，卻忽視了“學習”和“訓練”環境的構建，而未經充分學習的大腦，無法產生好的人工智能。2018年，整個人工智能行業將面臨“期中考試”，業界對人工智能的要求不再是“仰望星空”，而是要規模化落地，為社會創造價值。能成功突破工業紅線的人工智能將產生巨大價值，擴散到經濟領域的各個角落。而狹義的單憑AI算法或技術、沒有商業化落地的企業，將無法適應于接下來的行業態勢，可能會在今年看到泡沫的破滅。
算法不能創造社會價值，AI需落地來抵御“泡沫憂慮”
當前，產業界對AI的需要到達了爆發的臨界點——放眼國內企業所處的環境，人口紅利消失，增長開始回歸效率與運營，企業需要做得更精細、貼合用戶真實需求，才能把客戶吸引過來。人工智能技術可以從數據中快速發掘更多、更細的業務規則(這些規則單依靠業務專家需要上百年)，從而大幅提升企業中后臺運營效率，并從前端業務上洞察客戶偏好，精細化地做出判斷，幫助企業在市場中占據有利位置。
在這樣的形勢下，AI被寄予了成為下一代產業革命驅動力的厚望。近年來，“算法”也成為企業最為重視的課題，頂尖科學家隨之抬為天價，更不乏有企業貼上算法突破的標簽就出去講故事、炒估值。戴文淵認為，算法只是AI應用中用于“思考”的工具，相當于人的大腦，但一個大腦即使再聰明，沒有得到良好的學習和訓練環境，沒有付諸于行動，也沒辦法完成創造價值的過程。
僅憑算法不能產生智能，戴文淵總結了產生人工智能的完整路徑——由于機器是基于過去的知識與經驗，經過無數次的思考與進步，最終輸出一個最優策略，因此，需要構建用以機器“學習—思考—行為”的外部環境，總結為“BRAIN”：在機器的“學習”過程中，需要為它創造學習環境，業內稱之為過程數據(Big-data)、反饋數據(Response);其次，機器的“思考”過程需要匹配合適的算法(Algorithm)、以及能夠滿足數據量的計算資源(Infrastructure);最后，要將AI的決策應用到具體的生產環境中(Needs)，在最終的“行為”空間里去創造價值。
戴文淵也表示，當前行業內全鏈路的建設還非常不完善，有礙AI價值的最大化。這也是為什么第四范式專注于為企業建設AI核心系統，打通企業產生AI能力的最重要的原因。只有把AI全鏈路的基礎夯實，將“良好的學習環境”、“優秀的大腦”和“廣泛的落地實踐”相結合，企業的數據資源和算法能力、才能真正轉化為商業環境中決勝的產業革命動能。
門檻降低加速落地，人工智能平臺成“諾亞方舟”
從數據、人才到場景應用，AI天然的跨越工業化的紅線門檻過高，導致了目前只有少部分能夠合縱連橫的大企業受益于此。更多的企業想參與進來，往往是選用AI公司提供的特定場景的技術、來解決單一的業務問題，這不僅局限了各行業對于AI應用場景的想象空間，也使企業自身并不具備AI能力，在AI推動的技術革命中處于被動局面。
為此，戴文淵帶領的第四范式堅持做以賦能各行業為導向的AI公司，在過去的三年，當業界都在追捧效果更好的算法時，第四范式卻扎扎實實地研發低門檻的領先算法，去找到技術要進入人類生活必須達到的最優解。發展至今，第四范式已經將AI落地的條件“BRAIN”，封裝到了其核心產品“第四范式先知”企業AI核心系統中。“第四范式先知”企業AI核心系統集合了數據核心、算法核心和生產核心三大模塊，囊括了AI“學習—思考—行為”過程的基礎要素，并以容易使用的AI系統的形式，讓所有普通人成為AI的建立者與使用者，在自己的行業快速、低成本、大規模地落地AI。日前，MIT頒布的“全球十大突破技術”榜單中，第四范式憑借低門檻的AI平臺技術，與谷歌、微軟等并肩入榜。
人工智能行業已經打響了技術落地行業的最關鍵的戰役，廝殺也從實驗室轉戰到金融、醫療、教育、制作業等各個工業領域，幾十年前，前兩輪的人工智能都退潮于此。當下AI又到達了這跨越產業應用鴻溝之際，對于人工智能從業者來說，不要一味地追逐算法與炫技，一切阻礙AI落地的困難才是要征服的目標。對于企業家而言，要更加警惕沒有場景落地和平臺支持的AI“空中樓閣”。
責任編輯：吳一波
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