8月24日，一年一度的亞布力中國企業(yè)家論壇夏季高峰會在江西南昌隆重開幕，圍繞AI的話題依然成為了本次峰會的熱點之一。面對AI泡沫化等各種爭議性話題，第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席研究科學家陳雨強認為：“AI早已脫離了證明自己價值的階段，而決定AI賦能各行各業(yè)的關鍵在于降低AI的技術及使用門檻。”
此前，業(yè)內(nèi)普遍認為AI存在泡沫化的風險，且AI在落地方面困難重重。針對這些質(zhì)疑，陳雨強也表達了自己的觀點：人工智能其實已經(jīng)脫離了證明自己價值的階段。如今，AI已經(jīng)讓很多在做搜索、廣告領域的公司成為了佼佼者。所以，人工智能能產(chǎn)生價值無需質(zhì)疑。而人工智能本身除了應用在這些領域外，還應該在教育、能源等更多的行業(yè)里發(fā)揮其價值。這個空間是非常大的，其本質(zhì)在于提升企業(yè)的運營效率。
陳雨強進一步指出，制約AI在其他領域遍地開花的瓶頸在于人才和數(shù)據(jù)。以人才來說，AI相關從業(yè)者年薪動則幾百萬，且十分緊缺。所以，怎樣能夠把限量供應的事情變成大量供應是一個關鍵。而第四范式則一直致力于打破AI在人才、技術方面的局限和門檻，能夠讓更多的人發(fā)揮AI的價值。
首先，第四范式通過國際領先的遷移學習技術解決數(shù)據(jù)量不足的問題。針對于某個特定領域，遷移學習相較于深度學習所要求的數(shù)據(jù)量較少，同樣數(shù)據(jù)量的前提下，模型效果更加準確，相當于使機器擁有人類“舉一反三“、”觸類旁通“的能力，能夠應用于樣本量相對小的領域。遷移學習的發(fā)展，有利于擴寬AI的應用領域。在傳統(tǒng)的遷移學習技術研究基礎之上，第四范式還在不斷探索遷移學習技術在實際應用中落地會遇到的各種挑戰(zhàn)，例如如何保證遷移的數(shù)據(jù)安全性、用戶隱私、商業(yè)機密等問題。
另外，在技術方面，第四范式自主研發(fā)了可以讓沒有AI背景也可以輕松使用的自動化機器學習技術——AutoML。第四范式通過從解決客戶業(yè)務核心增長的角度出發(fā)，構建了反欺詐、個性化推薦等業(yè)務場景下的AutoML，并將其賦能給企業(yè)的普通開發(fā)人員，取得了接近甚至超過數(shù)據(jù)科學家的業(yè)務效果。目前，已經(jīng)研發(fā)了自動特征組合(FeatureGo)、深度稀疏網(wǎng)絡DSN(Deep Sparse Network)等AutoML支撐技術。其中，F(xiàn)eatureGo算法，實現(xiàn)了機器自動組合特征的功能，有效解決了人為添加組合特征門檻高、耗時長等問題。FeatureGo也增加了模型的可解釋性，提升易用性，進一步降低了機器學習的應用門檻。
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