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        柯洁是如何被阿法狗超越的?关键就在这1000万!|媞问创新

        发布时间: 2017-07-28
        作者/主持人:王蕴媞
        策划:李亚 王蕴媞
        摄像:杨晓
        后期:冯禹 李梓晗
        围棋高手柯洁惜败阿法狗,人工智能凭什么杀手锏横扫全场?人工智能的弱点又是什么?未来有什么样的应用场景?这条视频一起告诉你!
        在创业之前,戴文渊是个典型的学霸和“别人家的孩子”,2005年他获得ACM国际大学生程序设计竞赛世界总冠军。而作为曾经的百度广告变现算法核心负责人、百度凤巢的总架构师、华为诺亚方舟实验室主任科学家,他也一直致力于人工智能的研究与实践。
        需要多少个过程数据才能够让机器超越资深专家?
        答案是1000万。也就是说,训练出一个优秀的AI模型,需要1000万以上个样本。为什么是1000万呢?其实有理论支持,简单来说就是机器模型的规则数量和数据量要相匹配。如果机器写出1000万条规则才能超越专家,就要1000万个数据。
        如何判定机器的智能程度?
        一般来说,脑容量比较大的生物会比较聪明。包括人自己,从一个原始人进化到早期或者晚期的智人,再到现代人是伴随着脑容量的增加。计算机没有脑容量可言,计算机必须要用数学的模型来建模。那业界是如何判断机器的智力水平呢?
        而机器的脑容量是什么呢?就是 “VC维”。VC维反映了机器的学习能力——维度越大代表模型越复杂,学习能力就越强。那么,怎么获得一个高VC维的模型呢?大家都知道,机器学习=数据+特征+模型。如果数据在给定的情况下,就需要在特征和模型两个方面进行优化。
        在采访中戴文渊说,大数据不再是AI发展瓶颈,未来企业的机遇在于赢在“维度”。如果企业内部用人工智能指导企业经营,最重要的就是要去做高VC维模型,要不断地提高模型的维度,使得trainingloss和test loss不断的降低。
        VC维度是什么?大脑的维度大概就是大脑脑细胞的个数,所以可以把VC维度理解为脑细胞维度。而机器的维度也需要更多的脑细胞,才能更聪明,才能学习更多的知识。机器的误差随着模型维度的提升而降低。
        人工智能落地的关键:提高AI的易用性
        目前,人工智能目前还远没有达到可以遍地开花的程度,如何训练出好的模型、如何去选择好的参数、如何进行特征组合,都不是一件容易的事情。
        一般来说,人工智能研究需要五大条件:足够大的数据积累、清晰的问题边界、外部反馈、庞大的计算资源以及顶级的数据科学家。除了BAT这样的巨头外,普通的公司很难有足够的资金和技术来解决这些问题,那如何使他们得到人工智能时代的红利、快速高效地解决问题?
        这就需要降低人工智能的门槛,一方面发展低数据依赖性的迁移学习技术;另外,开发一个真正通用的人工智能平台,减少对高端人才和巨大资金支持的需求,降低整体投资成本和风险。所谓的迁移学习就是把一个通用的模型迁移到一个小数据上,使其个性化,那么能够在一个新的领域也能产生效果。这样的学习过程才是人的智能所在,人是可以举一反三的,希望机器也可以做到这一点。
        人工智能的应用:金融的智能时代
        在信贷方面,银行向来都是一刀切政策,对于风险不达标的客户不与贷款,但其实对于风险高的客户,银行可以相应的调整利息再发放贷款,所以在评估个人风险这一块银行对于第三方服务是存在很大需求的。而人工智能可以结合个人信贷历史,分析出风险,帮助银行差异化定价。核心技术就是分析出每个人的不同点,不仅来自银行内部的数据,还整合、挖掘了其他多维度、多渠道的信息。
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