宋辰

紡織廠的設(shè)備操作、汽車制造流水線和手機(jī)制造流水線，這些以往工業(yè)革命帶來(lái)的制造流程仍然還有大量重復(fù)性的日常工作。但是，由人工智能推動(dòng)的此次變革，最明顯的一個(gè)不同就是，人工智能將在幾乎每個(gè)方面提升自動(dòng)化水平，因此大量的重復(fù)性日常工作崗位需求將大幅度縮減。

與此對(duì)應(yīng)的是，對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)工作崗位的需求增加，比如數(shù)據(jù)科學(xué)家、具備一般性數(shù)據(jù)科學(xué)能力的數(shù)據(jù)科學(xué)工程師等。這些崗位的數(shù)量將遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于當(dāng)前重復(fù)性日常工作崗位。

也就是說(shuō)，未來(lái)的組織人員構(gòu)成可能是菱形的，其中大量處于底部的基礎(chǔ)性、重復(fù)性日常崗位將會(huì)被AI所取代。

華為輪值董事長(zhǎng)徐直軍在2018全聯(lián)接大會(huì)上，從技術(shù)、人才和產(chǎn)業(yè)三個(gè)方面分享了人工智能將會(huì)帶來(lái)的十大重要變革方向。

這十個(gè)改變，一定不是AI技術(shù)、人才、產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全部，但都是未來(lái)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。

改變之一：縮短訓(xùn)練模型的時(shí)間

按照目前的技術(shù)水平，訓(xùn)練某些復(fù)雜模型時(shí)往往需要數(shù)天甚至數(shù)月。

我們認(rèn)為，未來(lái)模型的訓(xùn)練要能在幾分鐘、甚至幾秒鐘內(nèi)完成。

改變之二：充裕經(jīng)濟(jì)的算力

算力是AI的基礎(chǔ)，但目前的算力非常昂貴，是一種稀缺資源。

我們認(rèn)為，算力應(yīng)該是充裕且經(jīng)濟(jì)的，并且這種需求應(yīng)該盡快實(shí)現(xiàn)。

改變之三：人工智能要適應(yīng)任何部署場(chǎng)景

混合云已經(jīng)成為企業(yè)采用云服務(wù)的主要模式，當(dāng)前的AI主要在云，少量在邊緣，與企業(yè)的業(yè)務(wù)環(huán)境的結(jié)合有待進(jìn)一步深入。

我們認(rèn)為，未來(lái)AI將無(wú)處不在，要能夠部署在任何場(chǎng)景，并確保用戶隱私得到尊準(zhǔn)和保護(hù)。

改變之四：更高效更安全的算法

算法是推動(dòng)AI發(fā)展的另一個(gè)主要?jiǎng)恿?，但目前運(yùn)用的主要算法多誕生于1980年代。隨著AI的廣泛普及，這些算法的不足愈發(fā)明顯。

我們認(rèn)為，未來(lái)的算法，要能夠基于更少的數(shù)據(jù)需求，即數(shù)據(jù)高效。也要能夠基于更低的算力和能耗，即能耗高效。同時(shí)要解決自身的安全問(wèn)題，并實(shí)現(xiàn)可解釋等，這都是AI全面發(fā)展的重要技術(shù)基礎(chǔ)。

改變之五：更高的自動(dòng)化水平

今天的人工智能，自身還需要大量的人工。

我們認(rèn)為，應(yīng)該大大提升AI自身的自動(dòng)化水平，比如在數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)獲取、特征提取、模型設(shè)計(jì)和訓(xùn)練等環(huán)節(jié)，要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化或半自動(dòng)化。

改變之六：模型要面向?qū)嶋H應(yīng)用

當(dāng)前很多優(yōu)秀的模型算法，更多的是“考試”優(yōu)秀，還未達(dá)到“工作”優(yōu)秀。

我們認(rèn)為，未來(lái)的模型必須實(shí)現(xiàn)工業(yè)級(jí)的優(yōu)秀，即滿足工業(yè)生產(chǎn)的需要，而不僅僅滿足于測(cè)試集上的“考試”優(yōu)秀。

改變之七：模型更新

模型的準(zhǔn)確率并非是一成不變的，始終保持準(zhǔn)確率在期望的范圍內(nèi)對(duì)于企業(yè)應(yīng)用是必須的。但目前的模型更新是非實(shí)時(shí)的，依賴人工周期性的更新，因此是一個(gè)半開環(huán)的系統(tǒng)。

我們認(rèn)為，未來(lái)的模型要能及時(shí)適應(yīng)各種變化，實(shí)時(shí)更新，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)系統(tǒng)，保證企業(yè)AI應(yīng)用始終處于最佳狀態(tài)。

改變之八：人工智能要多技術(shù)協(xié)同

每一個(gè)通用目的技術(shù)，只有與其他技術(shù)充分協(xié)同配合，才能發(fā)揮到極致，創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。AI也不例外。

我們認(rèn)為，AI需要與云、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫(kù)……等技術(shù)充分協(xié)同，如此才能發(fā)揮更大價(jià)值。

改變之九：人工智能要成為由一站式平臺(tái)支持的基本技能

今天，AI還是一項(xiàng)只有具備高級(jí)技能的專家才能完成的工作，獲得一個(gè)AI模型還是一個(gè)非常復(fù)雜、耗時(shí)耗力的事情。

我們認(rèn)為，應(yīng)該有一站式平臺(tái)，提供必需的自動(dòng)化工具，讓AI應(yīng)用開發(fā)更容易，更快捷。從而，使AI成為所有應(yīng)用開發(fā)者甚至所有ICT技術(shù)從業(yè)人員的一項(xiàng)基本技能。

改變之十：以AI的思維解決AI的人才短缺

解決之道應(yīng)該是，以AI的思維解決AI的人才短缺。通過(guò)著力發(fā)展智能化、自動(dòng)化、簡(jiǎn)單易用的AI平臺(tái)和工具服務(wù)，以及提供培訓(xùn)教育，培養(yǎng)大量的數(shù)據(jù)科學(xué)工程師，使他們能完成大量基本的數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)工作。

通過(guò)這些大量的數(shù)據(jù)科學(xué)工程師與數(shù)據(jù)科學(xué)家和各領(lǐng)域?qū)＜蚁嗷ヅ浜系奶菪谓Y(jié)構(gòu)，來(lái)解決AI人才稀缺問(wèn)題。