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大數據

數據變現,背后的技術思路在改變?

一直以來,大數據、人工智能的變現,備受關注。幾天前,商湯科技在港交所提交上市申請,招股書顯示凈負債229.6億元,近三年半研發開支近70億,商湯科技虧損上市,讓大數據與AI的落地和變現的話題再度成為熱點。究竟數據如何變成知識變成應用,最后生產價值,AI到底如何落地?在日前舉行的數據智能技術實踐論壇上,相關企業代表與專家給出了他們的判斷與建議。

核心出發點是要解決用戶痛點

或許在一些人看來,從數據變知識最后變成應用,只要有某種神奇的算法就可以“一招鮮”把AI落地,但并非如此,要解決行業的痛點問題,從感知到認知到決策的進階里,需要多維度的探索,目前各個維度公司都摸索出有很多有價值的門道。

數據治理是數據利用的前提和保證,“很多用戶,在數據治理過程中遇到很多各種各樣頭疼的問題,比如很多數據過去的數據收集是按照歸口門類進行收集的,怎么進行融合就是問題之一。”今天數據治理中的技術挑戰除了數據孤島、數據質量等問題,還存在多模態下如何解決數據不可用、不能用及不好用等挑戰。百分點科技數據開發部負責人馬偉凱認為,通過引入機器學習算法、NLP等數據智能技術,可以更好地開展數據治理工作,建立全域數據標準、提升數據質量、盤活數據資產,從而支撐數據融通,最終釋放數據價值指導業務創新。

從算法和模型的角度看,“過去大家的想法是,通過單點的算法創新就想大大提升應用效果的方式已不復存。” 百度視覺技術部主任架構師劉經拓認為,要想破解行業痛點,需要用全流程、全棧的方式,需要在技術和產業兩個維度上都進行了融合創新,百度經過這些年的實踐探索了計算機視覺領域從預訓練、定制化到小型化,以及平臺化的一體化的研發方案。

具體來說,首先通過用超大規模非結構性的數據做預訓練,能夠在同樣少量數據的情況下取得更好的效果;定制化是指結合特定場景進行自適應遷移學習,根據場景數據進行有監督定制化調優;小型化主要是基于模型剪枝、蒸餾、量化等技術,對模型進行裁剪。“大規模有監督數據的技術紅利逐漸減弱,AI新基建需要更低的研發與部署成本,通過預訓練與自訓練平臺,最終還要沉淀成標準化、低成本復制的模型,并與產業進行更深度的融合,挖掘出更多降低人工成本的新應用點。”劉經拓說。

從知識圖譜的角度來看,復旦大學教授肖仰華認為,知識圖譜是一種大規模語義網絡,是大數據時代知識最重要的一種表示方式,目前知識圖譜的運用存在幾大難點,一是成本太高。有報道稱,手工構建一條三元組可能需要2到6美金,如果使用上自動化的辦法,也要花將近15美分左右。如果構建一個成千上萬,或者千萬規模的知識圖譜,可以想像其成本之高。另一個難點是,知識圖譜的構建是錦上添花,可有可無。

百分點科技首席算法科學家蘇海波認為,知識的構建要從實際業務應用的角度出發,不能為了構建一個圖譜而構建圖譜,一定要強調從業務上解決什么樣的問題,基于這樣的需求構建圖譜。知識圖譜落地有三個前提條件:一是應用場景要清晰,業務場景到底要解決什么樣的問題,越具體、越清晰越好;二是知識依賴的數據邊界清晰,解決應用問題依賴的數據是不是能夠基于客戶內部數據或者外部公開的數據獲得;三是構建可控,構建的工作量要可控要可量化,事實上,人構建的代價要比機器的代價大,所以在構建時要考慮整個靈活性。

未來數據與AI技術會怎么變

馬偉凱表示,未來數據治理領域會有四大應用趨勢:一是智能化建模和數據加工優化,需要不斷地提升建模的能力沉淀到知識庫;二是智能化完善數據安全管理,包括智能化控制數據權限分配、智能化數據審計并制定數據加密脫敏策略;三是智能化設計并維護數據生命周期管理,由于數據量大有時候不一定是好事,對于很多單位來說可能是負擔,因此智能化識別數據、智能化制定數據保留策略非常重要;四是與Data Fabric更好的融合,增強數據目錄,實現動態的獲取數據,保證數據的安全。

肖仰華認為,在知識圖譜領域,在獲取知識之后,在應用、服務能力方面也存在很多挑戰。因此,未來破題的關鍵在于要突破以知識圖譜為代表的知識智能的邊界,向認知智能這樣的智能新形態發展。“認知智能作為數據智能、知識智能融合創新產物,將是知識圖譜等知識工程技術發展的必然歸宿。” 肖仰華表示。

關于模型的未來,關于人工智能的未來,現在很多大公司都在研發大模型,是不是大模型就是走向通用人工智能的方向呢?百分點CTO劉譯璟表示,人工智能的未來發展,要么在理論上有新突破,要么在人腦研究上有新的突破,要么在量子計算等新計算模式上有新的突破,如果這些維度產生突破能夠給人工智能未來發展帶來新的變量。

責任編輯:李佳師


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