智行院推薦
“人工智能的發展，就得益於我們講的數字洪流的不斷進步，如果沒有這些基礎設施，雲計算、大數據，我相信人工智能這次不會取得這麼突飛猛進的發展。”8月12日，盤古智庫學術委員、科大訊飛高級副總裁胡鬱在由厚益控股和《財經》雜誌聯合主辦主題為“共享全球智慧引領未來科技”的世界科技創新論壇上如此表示。
本文系盤古智庫學術委員，科大訊飛高級副總裁胡鬱發言實錄。
文|胡鬱，盤古智庫學術委員，科大訊飛高級副總裁
談及人工智能的應用，胡鬱認為，有兩類客戶非常期待著通過雲計算獲得人工智能。一類是大企業，特別是傳統企業，比如說家電廠商、汽車廠商，但是他們並不一定懂人工智能，或者是人才有限，大多數集中在互聯網廠商裡面。另一類是很多的開發者想來做人工智能的運用或者是創新的門檻太高，不可能每個開發者建自己的人工智能的系統。通過開放平臺的方式，可以非常便宜利用雲計算和大數據的平臺獲取已經成熟的語音識別、圖像識別的各種人工智能的算法。
以下為發言實錄：
何剛：謝謝洪小文先生的關於ABC的改造，toB端的改造產品運行，更多監管的必要性，胡鬱先生，請您闡述您的看法。
胡鬱：好的。今天非常高興到世界科技創新論壇，確實就像洪院長說的，也是很少有現在AI這麼熱，但是今天專門討論數據洪流，我一直有一個想法，這次的AI能夠起來，其實和我們的數據洪流的發展是緊密不可分的。為什麼這麼說？我不知道大家還記不記得前幾年非常有名的一本書叫做大數據方面的。大家還記得當時關於大數據的理論，其實和現在我們AI所需要的大數據還是有本質性的差別。為什麼這麼說？當時講大數據的時候，是講我們更應該關注數據的叫相關性，而不是邏輯性。什麼意思？因果關係我不一定非常在意，但是我要看數據之間有沒有依存的聯繫。當時的大數據理論認為通過相互之間依存的聯繫能幹很多事情。但是其實在這之上，也就是最近10年，人工智能在大數據的基礎上發展起來，恰恰是走到另外一個方面，是什麼方面？就是利用中間的邏輯性，大家可能會覺得很奇怪。直接採集裡的大數據中間如何蘊藏了邏輯性，這跟以前的大數據的觀點不一樣。但是其實這一點分析起來比較簡單，就是說什麼？其實數據之間的邏輯性是由人來填補的，比如說做一個圖像識別或者是語音識別，採集大量的大數據，但是想來訓練我們的語音識別或者是圖像識別的東西，必須加上一維或者多維的相關數據，這個數據由人類對語音或者是圖像打上了邏輯性的標籤，就是人的智慧來判斷數據裡面哪一的最後的結果有邏輯的關係。只有這樣有人參與的大數據，才能用做人工智能的大數據的來源。
講到這裡我舉一個例子大家就明白了，2010年以前中文的語音識別是完全不能用的，為什麼？因為原來這些數據並不是真實環境中的數據，在實驗室裡面好不容易採集了2000小時，但是真正訓練數據的話，訓練語音識別的模型遠遠不夠。2010年以前沒有人敢在公開場合或者是使用語音識別技術。這幾年為什麼語音識別、圖像識別雨後春筍一般突破了使用的門檻，就是因為採用了雲計算、大數據和我們剛剛講的方法。
為什麼這麼說？因為原來的原始方法把一個人叫到實驗室錄圖像或者是語音的數據要耗費大量的成本，現在通過雲計算，通過開元的或者是免費的一些服務，讓真正最後的使用者，他們源源不斷通過使用這些軟件或者是服務甚至開元的東西，向雲計算的後臺提供了大數據。而且數據在過程中也加上了我們剛講的邏輯性的標籤，成為數據的維度。才用了三到四年的時間突破了我們講在圖像和語音方面的技術。所以說，我覺得本身人工智能的發展，就得益於我們講的數字洪流的不斷進步，如果沒有這些基礎設施，雲計算、大數據，我相信人工智能這次不會取得這麼突飛猛進的發展。
最後我講一點關於運用。大家都知道通過雲計算的方法，有兩類客戶非常期待著通過雲計算獲得人工智能。一類是大企業，特別是傳統企業，比如說家電廠商、汽車廠商，但是他們並不一定懂人工智能，或者是人才有限，大多數集中在互聯網廠商裡面。這樣的話，其實將來每一個傳統企業也好科技企業也好，需要自己的雲計算和大數據和人工智能。這裡面可能存在一些人工智能企業和這些所有的大B客戶，大型企業的深入合作，這些深入合作是要以數據、經驗、知識、品牌和將來的分享利益之間進行深度合作的，他們包括雲計算和大數據的分享。我們把這種生態體系叫做混合正交的商業生態。另外一方面我們看到很多的開發者想來做人工智能的運用或者是創新的門檻太高，不可能每個開發者建自己的人工智能的系統。通過開放平臺的方式，比如說現在訊飛開放平臺也擁有了90萬的開發者，可以非常便宜利用雲計算和大數據的平臺獲取已經成熟的語音識別、圖像識別的各種人工智能的算法。這樣的話，為我們國家的創新創業業提供了一個很好的手段。我相信數字洪流的發展一定會持續推進我們在人工智能，在各個傳統行業轉型中的各個步驟和過程。謝謝大家。■
本文發佈於“網易財經”
閱讀更多 智行院 的文章
