大數(shù)據(jù)文摘作品
記者：魏子敏
2月的第一天，吳恩達(dá)在北京完成了一次頗為低調(diào)的露面。
國家會(huì)議中心工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)峰會(huì)的主論壇上，吳恩達(dá)以Landing.AI創(chuàng)始人&CEO的身份，幾乎全程中文，進(jìn)行了一場題為《人工智能在生產(chǎn)制造業(yè)中的實(shí)踐》的演講。
圖：吳恩達(dá)做了以《人工智能在生產(chǎn)制造業(yè)中的實(shí)踐》為題的演講
上個(gè)月，吳恩達(dá)宣布了自己的這家新公司Landing.AI的成立，并表示這一新公司將專注用人工智能輔助制造業(yè)領(lǐng)域的轉(zhuǎn)型，本次的演講也基于他在工業(yè)領(lǐng)域AI應(yīng)用的實(shí)踐上展開。
和前兩日高調(diào)啟動(dòng)的AI Fund基金，以及刷屏AI媒體的deeplearning.ai深度學(xué)習(xí)系列課程第五部分更新相比，吳恩達(dá)這次的北京之行似乎并沒有得到太多的關(guān)注和曝光：他的演講被排在“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)生態(tài)與行業(yè)實(shí)踐”的主論壇的第三位，十余頁P(yáng)PT，半小時(shí)的演講時(shí)間，會(huì)后也沒有安排任何媒體訪談或者行業(yè)會(huì)面，匆匆離開。
點(diǎn)擊感受一下吳恩達(dá)的中文（隨手錄，請?jiān)徳嬞|(zhì)）
盡管如此，整個(gè)主論壇依然座無虛席，在主講臺(tái)周圍，很多聽眾甚至像”大學(xué)課堂“一般席地而坐。
圖：整個(gè)主論壇依然座無虛席
兩次強(qiáng)調(diào)自己斯坦福教育背景，吳恩達(dá)的此次演講也頗為“學(xué)院風(fēng)”，為現(xiàn)場工業(yè)領(lǐng)域從業(yè)者細(xì)心的講述了機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底是什么。同時(shí)，他還羅列了監(jiān)督式學(xué)習(xí)在生產(chǎn)制造中的事例。最后，吳恩達(dá)重新定義了他所理解的人工智能公司，也總結(jié)了對于人工智能時(shí)代的看法，可謂一次短小而精悍的精彩演說。
大數(shù)據(jù)文摘帶來了吳恩達(dá)本次演講的精華整理，根據(jù)現(xiàn)場演講內(nèi)容編輯，在不改變原意的前提下內(nèi)容有刪改：
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代與人工智能時(shí)代的差異
“如果本次演講你只要記住一張ppt，那我希望你記住的是這一張?！?/span>吳恩達(dá)在演講中著重強(qiáng)調(diào)的這張PPT，對比了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代和人工智能時(shí)代的幾大特點(diǎn)：
“很多公司對于互聯(lián)網(wǎng)公司有一個(gè)誤區(qū)，他們認(rèn)為給一個(gè)商場配上一個(gè)線上網(wǎng)站，就等于互聯(lián)網(wǎng)公司。我之前曾經(jīng)跟一個(gè)公司的CIO聊天，他說，亞馬遜有一個(gè)網(wǎng)站賣東西，我們也有一個(gè)網(wǎng)站賣東西，那我們是一樣的啊。當(dāng)然不是一樣的，因?yàn)閬嗰R遜（Amazon）是一個(gè)典型的互聯(lián)網(wǎng)公司?！?/span>
互聯(lián)網(wǎng)公司的幾大特點(diǎn)：
1、互聯(lián)網(wǎng)公司需要大量的A/B測試
2、迭代速度很快
3、工程師及產(chǎn)品經(jīng)理共同進(jìn)行決策
互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品和用戶都非常復(fù)雜，所以不能只依靠首席信息官（CIO）一個(gè)人決策，還需要很多職位，需要產(chǎn)品經(jīng)理、工程師一起來做，因?yàn)樗麄兏恿私饧夹g(shù)和用戶之間的細(xì)節(jié)，這需要工程師和產(chǎn)品經(jīng)理一起來做決策。
人工智能時(shí)代如何定義AI公司？
一個(gè)傳統(tǒng)的技術(shù)公司加上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者機(jī)器學(xué)習(xí)，這還不是AI公司。能夠安排你的公司做非常好的人工智能工作，這才是真正的人工智能公司。
坦白來說，現(xiàn)在谷歌和百度已經(jīng)把自己嘗試把自己變成一個(gè)AI公司，還沒有做完，但是他們的想法是非常領(lǐng)先的。
二十年前，我們不會(huì)想到，a／b測試會(huì)變得這么重要，在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們花了一段時(shí)間才懂得a／b測試的重要性。而到了今天，人工智能公司到底是什么，我們也沒有完全想清楚，但我覺得有可能會(huì)包括這些要點(diǎn)：
1、數(shù)據(jù)搜集的戰(zhàn)略：
如何搜集數(shù)據(jù)？通過什么工作，在什么國家搜集數(shù)據(jù)，都需要明確。這是個(gè)很復(fù)雜的問題。
2、集中的數(shù)據(jù)庫：
今天回去大家就可以開始做這件事，如果你的公司有50個(gè)數(shù)據(jù)庫（databases），如果一個(gè)工程師做某個(gè)項(xiàng)目的時(shí)候需要去到50個(gè)數(shù)據(jù)庫找數(shù)據(jù)，那是非常困難的，所以現(xiàn)在的趨勢是要盡量把數(shù)據(jù)集中起來，這件事各位今天就可以開始做了。
3、普遍的自動(dòng)化：
同時(shí)我也看到很多AI公司正在做這件事，有很多自動(dòng)化的機(jī)會(huì)。
4、新的人才需求：
機(jī)器學(xué)習(xí)工程師，計(jì)算機(jī)視覺算法工程師。
而今天在許多人工智能公司，產(chǎn)品經(jīng)理和工程師的工作也發(fā)生了變化。
在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，如果你要做一個(gè)app，工作流程一般是產(chǎn)品經(jīng)理來畫一張圖，工程師會(huì)看產(chǎn)品經(jīng)理的這張圖再去寫代碼。而在人工智能時(shí)代，比如你要做一個(gè)自動(dòng)駕駛的產(chǎn)品，產(chǎn)品經(jīng)理沒辦法直接做一張圖，他需要把一些數(shù)據(jù)給到工程師，讓工程師從數(shù)據(jù)庫拿數(shù)據(jù)，然后要求達(dá)到某個(gè)數(shù)值的準(zhǔn)確率。
今天在AI公司，我們的產(chǎn)品經(jīng)理和工程師的工作已經(jīng)產(chǎn)生了不小的變化了。
對于傳統(tǒng)公司：信息革命之后才能進(jìn)行人工智能革命么？
那么我到底要不要使用人工智能呢？
在很多公司，大家會(huì)認(rèn)為要先有信息革命（IT revolution），因?yàn)楹芏鄠鹘y(tǒng)行業(yè)中，信息還是寫在紙上，我們需要把信息先存在電腦里，產(chǎn)生數(shù)據(jù)，之后才能進(jìn)行人工智能革命（AI revolution)。
舉個(gè)例子，我覺得金融（行業(yè)）是一個(gè)人工智能（進(jìn)展比較好的行業(yè)），因?yàn)榻鹑谟泻芏嘣诰€的數(shù)據(jù)，所以這個(gè)行業(yè)的人工智能革命已經(jīng)快要起來了。
醫(yī)療行業(yè)我也很看好，在美國有“奧巴馬醫(yī)療改革（Obamacare）“，中國也一樣。十年前你的x光片可能就是一張片子，但現(xiàn)在醫(yī)療數(shù)據(jù)都是在電腦上的，所以其人工智能革命也在進(jìn)展中。
而工業(yè)和教育（行業(yè)）正處于發(fā)展中。
有很多人問我AI的戰(zhàn)略問題，我需要三年時(shí)間先把IT搞好，那么是不是三年后我再來做人工智能革命。我的建議是，不要這樣做。
如果你的公司已經(jīng)有了一些物聯(lián)網(wǎng)（IOT）的部署，有了一些數(shù)據(jù)，那么我會(huì)鼓勵(lì)大家先用AI來試一試，找AI團(tuán)隊(duì)，先用這些數(shù)據(jù)給IT團(tuán)隊(duì)一些反饋：到底是每十分鐘采集一次數(shù)據(jù)還是每秒鐘采集一次數(shù)據(jù)？這也是很大的價(jià)值。
其實(shí)，今天即使最好的人工智能公司，他們的IT革命也是不斷完善，他們的數(shù)據(jù)也不是完美的。
建立人工智能專家與產(chǎn)業(yè)專家間的戰(zhàn)略伙伴關(guān)系
如果左邊這個(gè)圈代表人工智能的優(yōu)勢，右邊這個(gè)圈代表產(chǎn)業(yè)知識(shí)，那么我們想做的是選擇中間的一些機(jī)會(huì)，用人工智能可以做，并且對你們的公司有益處。今天的人工智能和產(chǎn)業(yè)都很復(fù)雜，所以人工智能專家應(yīng)該和產(chǎn)業(yè)專家結(jié)成跨行業(yè)的團(tuán)隊(duì)，才能產(chǎn)生最大的價(jià)值。我個(gè)人背景是人工智能，所以也很興奮有機(jī)會(huì)和很多制造公司合作，才可以獲得兩個(gè)圓中間最有價(jià)值的機(jī)會(huì)，希望未來有更多機(jī)會(huì)和各位合作。
吳恩達(dá)也在本次講座中指出了一些人工智能在工業(yè)中的應(yīng)用案例，我們在此簡單列舉給各位：
100年前，電能對社會(huì)帶來了巨大變革，人工智能也將對各行業(yè)帶來同樣的影響??
人工智能在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代有著各種應(yīng)用??
吳恩達(dá)也提出了一些人工智能在生產(chǎn)制造中的實(shí)踐和應(yīng)用案例，比如自動(dòng)視覺檢測??
比如機(jī)器參數(shù)調(diào)整，產(chǎn)品優(yōu)化，維護(hù)預(yù)測??
監(jiān)督式學(xué)習(xí)在生產(chǎn)制造中的示例??
其他人工智能模型??
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