百分点苏萌：人工智能商业化场景仍然有限

文/站搜网 shanyun在刚刚落下帷幕的“618”电商购物节中，京东与天猫之间燃起的是不仅是销量数据大战，更是一场人工智能大战。毕竟，从前端的消费洞察、个性化算法推荐商品、到销量预测、仓库管理、物流配送等环节，如今的电商已经将人工智能技术设计进了每个业务场景中

文/站搜网 shanyun

在刚刚落下帷幕的“618”电商购物节中，京东与天猫之间燃起的是不仅是销量数据大战，更是一场人工智能大战。毕竟，从前端的消费洞察、个性化算法推荐商品、到销量预测、仓库管理、物流配送等环节，如今的电商已经将人工智能技术设计进了每个业务场景中。

然而，并不是所有的行业与企业，都能如电商这般思考清楚如何让每个业务场景与人工智能技术相结合。有时候，即使一项人工智能技术已经在组织里部署下去，如何针对业务去提出正确的问题，正成为难题——因为懂业务的人不懂人工智能技术，而懂技术的人又不太了解业务。

百分点集团董事长兼CEO苏萌，自2009年起已在企业级大数据服务行业深耕了八年，见证了这个行业的兴衰起伏。这些年百分点从大数据营销服务入手，逐步扩展到了用大数据做销量预测、智能运营、风控管理、政府与公共领域的数据治理等。

可以说，苏萌对大数据、人工智能的场景化业务应用有着深刻的洞察与思考。苏萌在接受站搜网专访时提出，不能与商业场景相结合的人工智能都将消亡。企业应该思考如何利用大数据、人工智能等技术与业务结合，并解决实际问题。

深度学习不是万能，仍存四大不足

当前，针对人工智能的讨论非常之多，也带火了像深度学习、机器学习这些人工智能相关技术。甚至有些观点将深度学习奉为圭臬，直言深度学习成为人工智能的通用途径。

“人们的思想有推理和归纳两种，深度学习属于人工智能连接主义流派中的一种方法，解决的主要是归纳的问题，不能解决演绎的问题。人工智能如果仅仅依靠深度学习一种方法是远远不够的。”苏萌说道。

在苏萌看来，深度学习仍然存在着四大不足：“一、对数据量要求高，不适合政府决策、股票预测等高维度的小数据应用场景；二、不可解释，这是连接主义的通病；三、缺乏外部评价与自我优化机制；四、深度学习模型与领域强关联，通常A领域的深度学习模型到B领域就不适用。深度学习离‘通用途径’仍然很远。”

由于业务场景千差万别，使得指望单一型方法/技术解决所有问题的可能性几乎为零。在苏萌看来，当前业务的实际需求正在推动大数据、人工智能等相关技术走向融合。“大数据与人工智能是相辅相成、互相融合与衔接的，这两者融合的趋势非常明显。而人工智能很多技术也在走向融合，比如强化学习、迁移学习等等，现在也出现了‘深度强化迁移学习’的模型。”

人工智能未来方向是行业化

在人工智能六十余年的发展历史中，通用型人工智能是个绕不开的话题，业界对此仍然具有很多讨论，目前也还有很多人尝试去建立和实现通用型人工智能。苏萌则认为通用型人工智能属于一个哲学问题，不应该花太多时间在此问题上，着眼解决当下实际问题才是最重要。

“纯粹的通用型人工智能没有任何意义，人工智能未来的方向一定是行业化。”苏萌说到。

在苏萌看来，当下利用人工智能最大的益处在于既能够降低人们犯“经验主义”的错误，还能减少技能型的重复性劳动，人工智能对解决问题的效率和方式都有着巨大提升，关键在于能够有提出正确问题并能利用人工智能的相关技术解决问题的人。

“曾经我们给国家某权威机构做汽车召回预警模型，要预测哪些车型存在被召回的可能，一旦国家启动召回对车企来说都是数以亿计的损失。”苏萌说道。

往常，专家组都会做一些排序，把一些存在机械或软件故障、缺陷的关键点进行量化、排序，并定期组织专家评审会。而百分点的数据科学家团队做的模型，就是模仿并预测这些专家的决策。比如专家如何做这个决定，他在每个质量问题上花的权重是多少等等，再把历史上准备召回的和实际被召回的做一个拟合，不停地去优化拟合的预测能力。

“到现在，专家无论开不开会，我们的系统和模型都能做出与专家非常接近的预测，哪些车该召回，哪些不该召回。”苏萌认为，当这种智能模型放到业务系统里面，机器是可以辅助人们去降低经验主义的错误。甚至可以解放人去减少一些重复性的劳动。

“对那些专家来说，人工智能不是要替代他们，而是把他们从重复性技能的劳动中解放出来。”苏萌说道，今后类似于翻译、司机、收银员都会被机器替代，并逐步过渡到替代创造性工作岗位，如医生、律师等。

人工智能商业化场景仍然有限

在苏萌看来，去年人工智能的火爆，仿佛让他看到了3年前大数据的火爆，让他深刻思考的是人工智能如何落地。他认为，真正能落地的只有行业人工智能和商业人工智能。尽管现在创业团队越来越多，但真正能找到并实现商业模式并不太多。

比如现在逐步开始应用的人脸识别技术，主攻的方向就是安防领域。“但安防市场究竟能否容纳下那么多估值10亿美金以上的公司，必须得有上千亿元的市场容量才行。”苏萌谈到，现在所有人都专注在一个方向，但挑战也不容小觑。

然而苏萌也确信，一项技术的进步是不断迭代升级的，淘汰、积累、沉淀、创新的过程会周而复始，在这期间资本的投入会带动人才的涌入，慢慢铸成商业的形态。

“这个社会每隔段时间会出现一个新概念，让资本兴奋起来，让行业兴奋起来。”他回忆起过去几年IBM提出了认知科学的概念，然后有了大数据，现在的人工智能又重复着大数据兴盛时的风光与博弈，但经历这些之后，行业会进行重新洗牌、一系列的并购与整合。

正如《未来简史》书中提到的，人工智能将会是人类有史以来最伟大的发明。苏萌也认为，沉浸了60多年的人工智能突然爆发，也确实随着资本的助力，吸引更多的顶尖人才进入这个领域，才能带给社会了许多价值。

这种发明在未来究竟还会有哪些演变，作为行业从业者又能在今后推动哪些进步？7月6日，苏萌将与《未来简史》作者尤瓦尔赫拉利同台探讨。站搜网将全程视频+图文直播，尽请期待。