艾问·人工智能：什么样的人会借人工智能改变世界？

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艾问·人工智能：什么样的人会借人工智能改变世界？

“第四范式”公司创始人 戴文渊和首席科学家杨强：AI将改变未来企业竞争格局

AI是不接地气高大上少数人玩的高科技？不，AI是可以服务于各种产业，影响我们每个人的生活的技术，而且，这个趋势可能已经在形成，在AI领域甚至能产生下一个BAT或者IBM体量的公司。人工智能（Artificial Intelligence, AI）毫无疑问是今年最火的科技创新领域。从谷歌人工智能围棋阿尔法狗打败人类冠军，到脸书、IBM、谷歌、微软和亚马逊联手成立AI超级联盟，人工智能让一流的互联网公司痴迷，让创业公司和投资人亢奋，也吸引若干全球顶尖科学家投身其中。

　　 戴文渊的第四范式，就是一家AI创业公司。脱离了“XX数据公司”的窠臼，第四范式的名字和他的创始人一样，透着一股geek的性感。

第四范式创始人CEO回到母校上海交大，在交大创业学院“创业与创新大讲堂”做了一场《AI之路：大数据、算法与企业的未来》的主题讲座。

　　误入人工智能

　　我们先来看一看出生于1983年的戴文渊的简历：

• 2006年本科毕业于上海交通大学

• 2005年带领上海交大三人团队问鼎计算机科学领域的奥林匹克竞赛ACM世界冠军

• 2007年发表的论文Boosting for Transfer Learning在迁移学习领域论文引用数至今排名世界第三

• 2009-2013年就职百度，成为最年轻的百度高级科学家、T10员工，百度最重要的凤巢策略的技术负责人，获得“百度最高奖”

• 2013-2014年，华为诺亚方舟实验室主任科学家 ，获华为“President Award”

• 其学术论文多次被国际顶级学术会议NIPS, ICML, AAAI, KDD等收录

　　年轻的戴文渊已是人工智能领域的顶尖科学家，迁移学习领域奠基人之一，但是他在交大时选择AI这个研究方向，却是“误打误撞”。戴文渊回忆说，自己在交大的学生生涯分为两个阶段，2005年之前在做ACM竞赛，之后开始研究人工智能。说到为什么进入这个领域，戴文渊很坦诚，并不是自己多有前瞻性，在2005年的大三，交大ACM班要选择研究方向的时候，他在外比赛没法选，等到他回来热门的都被别人选完了，只剩下当时还很冷门的人工智能。“当时最热门的方向是图形学，因为研究好了可以去好莱坞挣大钱。人工智能呢，只能发发文章了，当然论文写得好能当个老师，写得不好只能回去写代码。”戴文渊如此调侃。

　　于是在人工智能这个冷板凳的领域，2007年，研一的戴文渊发了一篇文章。这篇文章引用数661，至今在迁移学习领域世界排名第三。也是在研究生期间，戴文渊和香港科技大学计算机系主任杨强教授结识，杨强是迁移学习领域引用数世界排名第一的文章作者，后来的第四范式首席科学家。

　　领导百度凤巢，技术领先

　　但是戴文渊的冷板凳并没有坐很久。随着互联网公司数据量的引爆和摩尔定律下指数上升的运算能力，人工智能领域快速发展。戴文渊把大数据比作大米，机器学习是电饭煲，开发出“电饭煲”这样的神器后，把“大米”放入其中，就能输出人工智能的“米饭”。

　　2006年谷歌首先开发出机器学习模型，2009年百度做起了机器学习，也是在那一年，戴文渊放弃读博加入百度。在百度期间，凤巢系统的VC维度做到了1000亿，基于凤巢系统的广告推荐也给公司带来了最核心的利润（所以说技术真的是好技术）。十多年的时间里，戴文渊所在的人工智能领域，从门前冷落鞍马稀，到五陵年少争缠头，资本不断涌入，创造了许多高估值的公司。从十年寒窗无人问，到一举成名天下知，在遇到问题时，很多公司也会倾向于找到AI来搞定。戴文渊觉得，这样的热度，对人工智能行业很重要，能推动这个行业的发展。

　　第四范式要让数据科学家失业

　　2014年，带着自己ACM团队和几个原同事，戴文渊创立了第四范式。从互联网公司走出来，戴文渊觉得，在机器学习的时代，会发现杰出的代表往往是互联网公司，其实这个是不是说互联网公司的人牛逼，不见得。过了一段时间回过头反思并不见得是这样的，更重要的是互联网公司先拥有了成熟的条件，互联网公司的数据更多，当数据达到一定程度的时候，就可以做出你要的人工智能。互联网公司的数据先达到，所以就先做出来了。别的公司可能没有，所以就还没做出来，但是今天的市场发展已经不一样了，现在不仅有互联网公司，更多的传统企业，也都开始拥有大数据，都有做人工智能的基础条件。从2000年的互联网浪潮，2008年的移动互联网浪潮，再到前两年的O2O,该圈的地已经圈得差不多了。这个时候，很难再去靠做一个网站、APP、平台来圈地，企业的机会就在于精细化的运营，提高运营效率，才能获得下一步增长。而人工智能，就是这样一件提高效率的事情。

　　戴文渊认为，今天，数据科学家、AI专家还显得很高大上，即使顶级学校计算机系非AI方向的毕业生，在使用类似Hadoop、Spark等工具都会有困难。但是他相信，AI目前这种高大上的状态就和20年前做网站一样，在20年后，AI就是一件平常的事情。见识过AI的真正用处，戴文渊特别希望更多的企业能使用这项技术，他自己算过，假如自己每3年换一个公司，搭建系统，到退休也不过十多家公司。因此，他的创业项目从2B开始，推出“先知”平台，把AI和行业经验结合，封装成产品，先知由顶尖科学家设计算法集成到平台中，同时解决计算资源和外部反馈的强化学习算法，解决所有的专业事情，而把业务交给客户的业务专家去做。这样可以说是一个傻瓜平台，降低AI的行业门槛。当非从业者经过简单培训就能处理大数据的时候，数据科学家恐怕就要失业了。

　　先知平台的火箭速度

　　第四范式的先知平台，比当前应用广泛的数据分析工具Spark运行效率提高了一个时代。当处理的数据在5万条规模时，先知快28%，并不明显，但随着数据量越大，先知的优势就体现出来了。625万条数据，先知的处理效率是Spark的86.6倍。

　　与数据分析不同，机器学习要求集群在短时间内进行大量迭代，异步处理的效率要高于同步处理，所以第四范式采用独立开发的计算框架GDBT来支持机器学习，运行效率可达Spark的数十倍，MapReduce的数百倍。GDBT，超大规模并行机器学习框架–（General Distributed Brain Technology）

　　AI解决数据清洗的灾难

　　除了要建成“先知”这个AI应用平台，第四范式还要利用AI取代大数据里数据清洗的环节。数据清洗的概念在传统的建模里面是很重要的环节，过去有一种说法是做数据挖掘的，你70%以上的工作不是在做数据挖掘，而是在做数据清洗，清洗完了以后剩下的30%工作量做数据挖掘。但是戴文渊的理论把这个事情给颠覆了，他们现在做的整个机器学习的流程里面是没有数据清洗，通过算法自动把脏数据选出来。“其实你想过去那个算法很傻的，为什么我告诉你的数据里面有错的就学不出来呢？就比方说我们人去学东西，你能保证你听到的每一条东西是对的？你是有辨别能力的，机器学习也是有辨别能力的，我们现在这个理论把数据清洗废弃掉了，这个很关键。因为数据清洗在小规模里，变量是一百，样本是一千，是可以做数据清洗的。大数据情况下变量是一千亿，是做不完的，唯一的办法是不做数据清洗。第二部分是相对比较基础的东西，现在已经成熟了，比较关键的是算法层面的，要有一个好的算法，要有一个好的实现，能够让他支持大样本，大的变量数，能够不用数据清洗计算出来。”

　　和产业相结合的AI，才是好AI

　　第四范式和很多AI公司不一样的地方在于，有高技术但不致力于炫技，第四范式甚至也没有美国的对标公司。他们想做的，就是和产业深度的结合。目前第四范式的客户主要在金融行业，因为他们既有丰富的大数据，又有支付能力。比如，第四范式和某商业银行合作，把信用卡交易分期营销系统的VC维度从200+个提升到5000万个，VC维的增加，使信用卡的手续费收入增加了61%，营销响应率增加了68%。戴文渊说，在百度做的AI系统的时候，每年的投入在几个亿，2012年降到了几百万，门槛还是比较高的。但我们追求的是每天都在降低这个成本，随着技术能力的提升，今天先知平台可以让AI覆盖到中小企业甚至到开发者个人，第四范式最终希望实现“AI for everyone ” 的愿景。AI公司很害怕说我就是高大上，我是一流的科学家，做最牛的AI的技术。但是这个技术跟行业有什么关系，跟产业有什么关系，假设没有关系，那你做的东西其实是没有用的，第四范式希望做到的是，一边是最先进的技术，另外一边是充分和行业做对接，这两部分对于整个公司都是非常重要。

　　人工智能领域可以做出BAT级别的市场

　　面对热钱不断涌入人工智能领域，戴文渊看得很通透，就像一年多前资本更多的是去投入到O2O，大家也会觉得O2O有泡沫，也觉得绝大多数的公司会死掉。本来应该是这样的，大部分O2O的公司死掉了，但最后一些真正有价值的公司会活下来，并且他们所创造的价值是大于这些热钱所投进去的价值。所以，AI公司也一样会经历这个过程，而最靠谱的、做的最实际的、创造真正价值的AI公司是可以活下来的。历史上，就有很多的阶段是所谓的泡沫，但如果我们看更长的周期，每次泡沫破裂导致下降，下降了以后，优胜劣汰，金融危机会带来优胜劣汰，泡沫破灭剩下的公司在反弹以后，都会超过之前的状态。每个创业公司都需要解释的问题，如果BAT做了你的事情怎么办？戴文渊觉得，BAT是一个恐龙，你是一只兔子，恐龙的脚被绰了一针，他一天以后才感觉到疼，你是一只兔子，有风吹草动都知道有什么变化。而在戴文渊看来，人工智能是一个足够大的市场，足够做出下一个IBM、BAT，等把这个市场做到足够大的时候，其实已经可以和BAT公平竞争了。

　　沈南鹏李开复站台

　　虽然未对外发布融资信息，但是，沈南鹏和李开复曾亲自为第四范式的发布会站台。沈南鹏是全球华人排名第一的投资人，投资的互联网和科技企业非常多，被称为BAT之外的互联网第四极，虽然红杉投了很多公司，但他亲自站台的投资项目却极少。而第四范式获得沈南鹏、李开复等大佬的大力支持，亲自为其站台。

戴文渊、李开复、沈南鹏、杨强

　　第四范式的技术团队是全球顶尖。在迁移学习领域全球论文引用排名，第四范式的首席科学家杨强和CEO戴文渊高居前三。 排名第二的是Andrew Ng（吴恩达），他还在百度硅谷研究院，担任（前）百度首席科学家。此外，核心团队里，杨博海是中国最大规模机器学习系统的设计者，陈雨强是全球第一个商用深度学习系统设计者、全球最大的深度学习系统设计者，这个系统有一万多台服务器。一方面是公司拥有顶尖技术团队，另一方面，公司也拥有大量资深的行业专家。比如10多年经验的金融行业IT专家，金融行业业务专家。正如戴文渊强调的，顶尖的技术如果不能和行业紧密结合，是没有意义的。

全球化：

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苹果：

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英特尔：

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卡内基梅隆：

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