“数据就是未来的石油。”
英特尔、阿里两家大厂都曾明确给出了这样的定义。人工智能时代,挖掘数据的潜能已经成为新一代“淘金”浪潮——数据会推动AI的发展,会将AI带入一个新台阶。
早在2014年,马云就曾在公开演讲中表示:世界正从IT(Information Technology)进入DT(Data Technology)时代。
人工智能的本质是数据技术,它通过对数据的处理而形成智能化的决策,它是DT的前沿领域。
在本次圆桌讨论上,前阿里云首席科学家、现北高峰资本创始人兼CEO闵万里表示:智能化是大势所趋,IT建设之后,今天的信息化,或者是人类社会的群体性行为、个体行为的标注化、标准化、标签化已经完成。如今谁可以从中找到智能、价值创造的方式,谁就可以享受到产业的红利。
而按照这一方向,会发现所有数据密集的产业与行业,例如互联网、智慧城市、医疗健康,在今天都是待开垦的金矿、油田。
利用云计算、算法、开发平台等工具,将引领新时代的掘油淘金风潮——钻出行业当中更深层次的价值。
而与真正的矿产能源不同,智能化才刚刚开始,潜在的空间巨大,更重要的是智能化所用的原材料是数据+计算力,而数据并非不可再生能源:数据每分每秒都产生,价值的释放,需要眼明手快的技术手段。
闵万里表示,释放数据潜能十年前只有想法,如今有了云计算和AI等技术,所以价值创造几乎没有代价。
这跟原来的工业革命,靠资本重资本的方式完全不同。所有的行动都在产生数据,老百姓都可以用得起超级计算。谁有创造力、产业的经验,谁有胆识就可以淘出来。这就和19世纪加州淘金的人一样,当今押注数据潜能的人可能就是下一批“淘金”成功的人。
阿里巴巴副总裁、阿里云智能计算平台事业部总经理、阿里巴巴开源技术委员会负责人、高级研究员 贾扬清
阿里巴巴副总裁、阿里云智能计算平台事业部总经理、阿里巴巴开源技术委员会负责人、高级研究员贾扬清也表示非常坚信一点:
“今天的计算机系统当中,人为决策的编程,或者是设计方式,5年之后都会变成数据所驱动的智能决策过程,这是特别需要关注的趋势。”
当今人工智能在解决各类问题时,计算机系统本身运行就会产生非常多的数据。今天我们很多的系统设计,都是基于抉择来做,比如有大量数据存储的时候,需要考虑到哪些数据存储在冷存里,哪些存储在SSD里,这些都是通过自己的人脑来观察简单数据统计量做出的决策。
而我们如果相信AI的力量,那么在大量数据统计与处理过程中,会有一个更加智能、算法驱动的决策过程。
在本次圆桌论坛中,作为算法与开源框架的带路人,贾扬清也谈到了中国人工智能的发展现状。
在回答新智元创始人兼CEO 杨静女士的提问时——解析中国在人工智能的竞技场上走到了什么阶段,未来还要面对何种挑战,贾扬清表示在算法、工程能力上,华人工程师、科研人员所贡献的力量已经能使这方面与世界接轨,甚至站在前列上。
贾扬清自身就是当今最流行的三大开源深度学习框架Caffe、TensorFlow和PyTorch的核心作者之一,其中Caffe和TensorFlow这两个世界级的框架更是直接奠定了贾扬清在硅谷的AI大神地位:
除此之外,贾扬清在圆桌对话上还提到亚马逊首席科学家、MXNet 深度学习框架的主要贡献者之一李沐,以及新任CMU助理教授陈天奇等华人研究学者在算法上的卓越成就。
贾扬清谈到未来趋势时表示:从2019年的发展趋势来看,算法的发展速度将放缓,或者说是变得稳定。当我们说两步走时,算法、应用都应该各往前一步,今天最大的机遇在于技术怎样在应用当中落地,在一个科研领域单枪匹马就可以了,但实际应用当中比如说如何和数据、业务逻辑非常紧密地结合起来,才是如今的大趋势,也是AI可以创造价值的点。
谈到未来技术发展趋势时,贾扬清还表示在找到数据、用上数据、管得住数据的基础上,我们未来需要拥有数据综合治理的能力。
闵万里也强调未来混合技术的使用可能会有越来越强烈的需求——很多的业务场景,例如工业控制中,有相当多的场景需要运用各类计算的混合。
英特尔大数据技术全球CTO、大数据分析和人工智能创新院院长 戴金权
那么,如果说数据是石油,那么算力就是挖油机。英特尔大数据技术全球CTO、大数据分析和人工智能创新院院长戴金权认为:“未来的计算将是一个异构甚至是超异构的架构。各种不同的计算架构上,软硬件的协作带来算力的提升。”
如今,云端智能化加速,云计算为人工智能、大数据、物联网等领域带来算力的支撑,就如同杨静女士所说:云的智能确实已经成为了核武器,在挖掘数据的巨大潜力,为各行各业走向智能化解决了不少痛点。
在谈到阿里巴巴在这方面的核武器威力如何时,贾扬清表示:如今大家越来越多地用到数据的力量,这对我们的要求也越来越高,尤其是在硬件方面。
贾扬清解释道,这仿佛是个定律,硬件的能力总是远远不够的,因为软件永远会提出更高的要求。从AlexNet到AlphaGo Zero,算法对算力的需求提升了30多万倍。
阿里巴巴自身的数据一直是指数级增长,但基础架构以及所有系统优化过程非常需要硬件协同设计的能力。
在构建一个大数据、人工智能系统时,利用阿里所观察到的计算模式不同,从工作场景出发来做端到端的优化,体现软硬件协同的价值。
贾扬清强调未来在硬件芯片领域会有更多的可能性,有竞争也会有合作,内部玩家之间需要互通有无,共享经验,把蛋糕做大。
软硬件协同一直是英特尔的强项,阿里云借助英特尔软硬件协同的支持,在大数据计算能力上取得了新进展。
9月26日,在2019年云栖大会上,英特尔与阿里巴巴共同宣布,在国际大数据性能基准测试TPCx-BB1中,由英特尔支持的阿里云MaxCompute以100TB的数据规模创造世界纪录。TPCx-BB是目前业界最全面的端到端大数据标准测试集,阿里云成为首家公布TPCx-BB成绩的云服务提供商。
此外,阿里云的EMR(Elastic MapReduce)大数据服务在另一项测试TPC-DS2中也创造纪录。作为云服务提供商,相较于之前OEM公布的结果,阿里云大数据服务的成绩不仅衡量了软硬件的资本性投入,还包含了对运营成本的考量。
这两项纪录说明,基于英特尔至强可扩展处理器的MaxCompute,不仅具有领先的端到端整体运行性能,而且在云服务市场中率先获得可衡量的性价比优势。
英特尔与阿里云签署战略合作备忘录,为2020东京奥运会和2022北京冬奥会带来创新技术
除此之外,本次云栖大会上,英特尔与阿里云签署战略合作备忘录并宣布:将面向2020年东京奥运会和2022年北京冬奥会,在360 8K VR、3D数字孪生、云转播等领域展开密切合作;双方还将面向2020年东京奥运会,在人工智能3D运动员追踪领域展开合作。
在这些创新领域,英特尔将提供高性能处理器和AI技术平台的支持,阿里云将在云基础设施和服务上发挥特长。
英特尔大数据技术全球CTO戴金权还认为,接下来AI模型、深度学习模型如何更好地运用到生产环境里是关键。英特尔、阿里、汇医慧影都在不断努力取得一系列成果。“将AI大数据统一在一个架构中,把端到端的价值体现出来。”
AI+医疗是典型的数据密集型领域,是能充分利用数据潜能的生产环境。获得英特尔战略投资的汇医慧影就是在医疗领域,用AI挖出数据”金矿“的典型企业。
汇医慧影联合创始人兼首席运营官 郭娜表示:”随着算法逐渐走向成熟,今年是应用开发和商业落地的绝佳时机。“
另外,汇医慧影联手英特尔,推出了乳腺癌AI全周期健康管理云平台,提供全数据链监控管理平台和乳腺疾病全周期解决方案。
人们对健康的追求是不会停止的,AI+医疗这一领域也更贴近人们对未来科技世界的美好期待。
事实上,当我们不仅限于从技术方面去做规划,而是脱离技术的范畴,从更广的行业空间当中去寻找未来的航向时,更容易站在浪头,而非波谷。
本次圆桌论坛上,闵万里着重强调了这一点:如今的研发进程越来越多地被非技术因素左右。在做未来规划时,需要考虑这一技术的发展是要为人类解决怎样的问题,是否具备落地的场景与可能性,最后回归到任何一个技术最终创造价值的闭环。
用白话、非技术的语言去讲清楚技术的逻辑和业务的逻辑闭环,有这样能力与意识的时候,人工智能、云计算、产业的结合才会加速,才会全面升级所在行业的数字化转型。
就如同新智元创始人兼CEO 杨静女士总结得那样:人工智能以数据为本,普惠AI则应该以人为本,中国是大数据的大国,如何利用好数据优势,释放出数据的潜在价值,需要产业链,需要所有人的努力。
杨静 新智元创始人、CEO
在圆桌对话期间,贾扬清也表示:AI的发展是与开放的科研、工程紧密结合起来,工程师、科研人员在AI发展当中起到了非常重要的作用。
杨静女士强调,每年中国有好几百万的开发者,理工科院校毕业这么多的开发者,世界上最大开发者的人群,一定要建立成新的生态。
为此,新智元已经打造了AI实践者联盟社群,招募AI开发者,共同打破理论与实践的壁垒。杨静女士表示未来希望英特尔和阿里一起,在中国共同建立这样的生态,奠基者和构建者携手起来,贡献自己的力量,一起做未来世界的淘金者。
事实上,生态是促进行业持久发展、推动技术开放共享的重要途径。但目前,国内外AI企业之间缺乏生态互通,学术界和产业界之间缺乏便利的沟通互动桥梁,这无疑阻碍着AI的融合与开放。
为了给人工智能界搭建一个更有效的开放沟通体系,于10月18日在北京举办的2019中关村论坛平行论坛——AI WORLD 2019世界人工智能峰会将重磅发布新智元AI创新平台,让AI从业者均有机会平等参与生态体系建设,分享 AI红利。
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