宋辰

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

與此對應的是，對數(shù)據(jù)科學工作崗位的需求增加，比如數(shù)據(jù)科學家、具備一般性數(shù)據(jù)科學能力的數(shù)據(jù)科學工程師等。這些崗位的數(shù)量將遠遠少于當前重復性日常工作崗位。

也就是說，未來的組織人員構(gòu)成可能是菱形的，其中大量處于底部的基礎性、重復性日常崗位將會被AI所取代。

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

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

改變之一：縮短訓練模型的時間

按照目前的技術(shù)水平，訓練某些復雜模型時往往需要數(shù)天甚至數(shù)月。

我們認為，未來模型的訓練要能在幾分鐘、甚至幾秒鐘內(nèi)完成。

改變之二：充裕經(jīng)濟的算力

算力是AI的基礎，但目前的算力非常昂貴，是一種稀缺資源。

我們認為，算力應該是充裕且經(jīng)濟的，并且這種需求應該盡快實現(xiàn)。

改變之三：人工智能要適應任何部署場景

混合云已經(jīng)成為企業(yè)采用云服務的主要模式，當前的AI主要在云，少量在邊緣，與企業(yè)的業(yè)務環(huán)境的結(jié)合有待進一步深入。

我們認為，未來AI將無處不在，要能夠部署在任何場景，并確保用戶隱私得到尊準和保護。

改變之四：更高效更安全的算法

算法是推動AI發(fā)展的另一個主要動力，但目前運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。

我們認為，未來的算法，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。同時要解決自身的安全問題，并實現(xiàn)可解釋等，這都是AI全面發(fā)展的重要技術(shù)基礎。

改變之五：更高的自動化水平

今天的人工智能，自身還需要大量的人工。

我們認為，應該大大提升AI自身的自動化水平，比如在數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)獲取、特征提取、模型設計和訓練等環(huán)節(jié)，要實現(xiàn)自動化或半自動化。

改變之六：模型要面向?qū)嶋H應用

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

我們認為，未來的模型必須實現(xiàn)工業(yè)級的優(yōu)秀，即滿足工業(yè)生產(chǎn)的需要，而不僅僅滿足于測試集上的“考試”優(yōu)秀。

改變之七：模型更新

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

我們認為，未來的模型要能及時適應各種變化，實時更新，實現(xiàn)閉環(huán)系統(tǒng)，保證企業(yè)AI應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)濟價值。AI也不例外。

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

改變之九：人工智能要成為由一站式平臺支持的基本技能

今天，AI還是一項只有具備高級技能的專家才能完成的工作，獲得一個AI模型還是一個非常復雜、耗時耗力的事情。

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

改變之十：以AI的思維解決AI的人才短缺

解決之道應該是，以AI的思維解決AI的人才短缺。通過著力發(fā)展智能化、自動化、簡單易用的AI平臺和工具服務，以及提供培訓教育，培養(yǎng)大量的數(shù)據(jù)科學工程師，使他們能完成大量基本的數(shù)據(jù)科學相關(guān)工作。

通過這些大量的數(shù)據(jù)科學工程師與數(shù)據(jù)科學家和各領域?qū)＜蚁嗷ヅ浜系奶菪谓Y(jié)構(gòu)，來解決AI人才稀缺問題。