阿里云许玲分享阿里云计算与人工智能.doc

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1、阿里云许玲分享阿里云计算与人工智能  阿里云人工智能产品研发总监许玲做了主题演讲,给我们分享云计算和大数据是如何有效结合起来,并赋能新零售的。    “在以前我们的铺户很多时候要求你尽可能地自动化,其实自动化要求的最终本质上是人工智能,但那时数据库核心交易系统和分析系统并不像今天这样大量地拥有,数据也不在线,所以人工智能和数据库很难结合在一起。后来云计算上的人工智能,因为有一个很好的土壤,就是云在线。”许玲说到。    第一,“AI要做人做不了的事情,或者帮人把事情做得更好,而不是取代人。”中国人口非常多,人口红利也在释放。但是AI目前真正进入到高精尖领域非常少,所以说AI在

2、商业领域替代人,会走得比较艰难。所以阿里云在AI领域,更多的是解决刚需。  第二,AI商用的成熟度落后于实验室。之所以AI在实验室的成熟度会远远强于商用,是由于AI在数据上的短板。AI要成功包含场景、算法、工程、数据四个因素。短板是数据,场景是找刚性需求,而不是创造性需求。  AI产品启动的时候,需要大量的数据做喂养。随着时间往后推移,一段时间之后,我们会发现,或者客户会发现,其实人感知到的算法和准确性持续下降,为什么会这样?  目前大多数商用机器人所处的阶段:机器人靠人教。  机器人被“教”坏了  传统的数据标注方法在领域知识属性强的场景下不管用了  幸运的是,有颗物联网和

3、云计算,所有的东西都在线,我们总能够通过一些方法不触碰敏感的业务数据,做好足够的安全、业务和脱敏的情况下,可以合理、合法地用到这些数据。    除此之外,我们还有一套算法教智能机器人自己持续学习,这就是阿里云解决方案:数据闭环。  具体来讲,我们在最开始的时候,我们有一个数据集,我们通过工程的手段加人工辅助的手段来喂养它,我们生成最简单的数据集,我们叫1.0,让算法在很窄的适用领域正常算起来,在很小一部分用户场景里面适用。  在内部小范围适用之后,这些数据会沉淀出一些我们想要的信息。  再然后就是经过人工审核去让机器学习达到商用的目的,到后期当效果稳定性、准确性稳定之后,人工

4、审核的过程是可以去掉的,所以整个环路,我们叫数据闭环。  总的来说,有了云计算、物联网和很多智能的终端,所有的东西都给数据回流提供了好的条件,因此可以让AI不断地成长,让AI不断地赋能新零售。

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