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第四范式戴文渊提AI发展三大挑战:数据科学家数目少、数据隐私掩护难、AI算力成本高

2020-07-10| 来源:互联网| 查看: 317| 评论: 0

摘要: 原标题:第四范式戴文渊提AI发展三大挑战:数据科学家数目少、数据隐私掩护难、AI算力成本高记者|林北辰7月9......
 

掌期盈原标题:第四范式戴文渊提AI发展三大挑战:数据科学家数目少、数据隐私掩护难、AI算力成本高

记者 | 林北辰

7月9日下战书,2020世界人工智能大会科学前沿全体集会上,第四范式首创人兼首席执行官戴文渊参与圆桌论坛,在演讲中提出了当下人工智能发展面临的三个挑战:

第一是数据科学家门槛高、数目少。

这是企业在AI应用中面临的普遍问题。人工智能的应用越来越多,特别在庞大的商业情况下,应用也越发紧张。然而,对于传统企业而言,想要实现线上化和人工智能难度太大。

戴文渊举例,他近期造访了一家餐饮巨头企业,他们想把业务从线下搬到线上。传统来看,门店大部门在线下,但在疫情之后,有95%的业务是电子渠道获取的。此前企业通过门伙计工给消费者发放线下消费券的方式,给用户做推荐,提供增值服务。但如果是通过电子渠道,如许大的使命量,不可能通过人工和人力来完成。

掌期盈因此,这是典型适合人工智能的场景,AI充实利用线上的用户举动数据,可以实现个性化的营销以及精准匹配的推送。

掌期盈但焦点问题是,行业中数据科学家数目远远不敷,就算是MIT的数据科学家也不可以或许解决全部企业的全部需求和问题。

掌期盈戴文渊认为,当开始网络线上数据构建AI模子时,数据科学家的缺失便是横亘在AI门路上一座难以逾越的大山。以是要研发低门槛的人工智能工具,让平凡人也能使用AI技能,应对企业数据科学家缺乏、AI生产力不足的挑战。

掌期盈第二是数据隐私掩护问题。

掌期盈他提到,即便是有数据科学家,或者通过AutoML降低了AI的门槛,但缺少数据隐私掩护技能,AI应用也碰面临严重问题。在大数据当中如何掩护用户的隐私,这是AI的第二个挑战。

掌期盈目前,可用的高质量数据依然稀缺,这就需要通过迁移学习把数据中的知识从一个领域迁移另一个新领域,包管AI在新领域的应用及效果。

戴文渊提到,近几年第四范式在迁移学习隐私掩护领域取得了比力大的突破,可以或许把知识从一个领域迁移到另外一个领域,同时不会导致隐私袒露。本年年初,第四范式先知曾通过了欧盟GDPR认证,成为海内第一款通过该认证的AI平台产物。

挑战三则是AI算力成本太高。

戴文渊透露,顶尖的互联网公司每年要花费上千亿在搜索引擎、推荐引擎上,这是由于AI发展所带来的算力成本激增,然而很少有传统企业能接受云云高的成本。

他认为,目前AI体系中硬件成本居高不下,但AI不仅是硬件体系,而是硬件+软件融合发展的体系,软件的设计必须要基于硬件的特点,硬件的设计也必须基于软件的算法。

基于此,第四范式发明如果接纳软硬件深度融合优化的方式,不止性能会提高十倍,成本也会大幅降低。以第四范式服务的某零售企业推荐场景为例,已往需要接纳88台传统服务器才能支持AI业务,接纳软硬一体的方式后降为8台,TCO(总拥有成本)降低了90%。

掌期盈作为本年WAIC唯逐一场聚焦前沿科技的大会,2020世界人工智能大会科学前沿全体集会上,香港科技大学的张潼教授、新南威尔士大学的Toby Walsh教授、札幌市立大学校长中岛秀之以及英国帝国理工学院数据科学研究所所长郭毅可等科学家出席,配合探讨AI未来。

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