控制人工智能？你也可以.doc

1 控制人工智能?你也可以>> 创始人戴文渊曾是百度凤巢系统的总架构师。在构建凤巢时,他便尝试简化搭建机器学习模型的工程。康执玺用鼠标从屏幕边上拖来一些长方形的模块, 并把它们用线依次连接起来, 一个人工智能机器学习的模型就做好了, 前后用了不到一刻钟。根据模型初始数据的不同, 这个模型可以有不同的功能, 例如识别信用卡诈骗,或是检测垃圾邮件。“如果没有先知平台, 搭建一个识别信用卡诈骗模型可能需要花费数据团队几个月的时间,”康执玺告诉《第一财经周刊》,“普通技术员工经过一个月的训练,差不多能熟练使用先知平台上的模型。”康执玺是第四范式先知平台的产品负责人, 为了让普通技术人员也可以轻松搭建机器学习模型,他和团队已经不间断工作了一年之久。第四范式是一个提供 AI 机器学台。该公司的算法工程团队开发了一系列的基础设施组件, 以此组成了大规模分布式机器学习框架( General Distributed Brain Technology , GDBT ) 。康执玺称, 未来两年, 普通技术人员可以在“先知平台”上做出类似 AlphaGo 复杂度的人工智能,“这里面的难点不是 AlphaGo 本身,难点是如何让普通人也可以做出 AlphaGo ”。目前市面上比较流行的计算框架,例如 Hadoop 、 Sparkd 更适合执行传统的数据仓库技术( ETL ) 任务。而第四范式“先知平台”的框架由 C++ 2 语言编写, 可以在单机、 MPI 、 Yarn 、 Mesos 等多个分布式环境运行, 例如很多企业在计算时所用的硬件资源并不相同, GDBT 可以针对不同的硬件资源、不同的算法场景, 就调度、计算模式、机器学习算法部件的抽象等做优化。成立两年多来, 第四范式相继拿到红杉资本和创新工场数千万元人民币的天使轮和 A 轮融资。虽然还没实现自负盈亏,但是创始人戴文渊称, 公司已经开始有了营收。 AI for Everyone ,这既是第四范式的公司目标,也是戴文渊 2014 年决定从华为诺亚方舟实验室离职创业的原因。在这之前, 他最常问自己的问题是“人工智能要创造更大的价值,要通过什么方式去做”。过去十几年,人工智能在学术领域一直处于发展瓶颈期。直到 200 7 年左右, 还在读硕士的戴文渊和一些同行感觉到机器学习在理论上取得了很大进展,这时候就需要海量数据来推动人工智能的发展。戴文渊认为, 这个机会很可能发生在互联网公司,于是 2009 年他进入百度工作,参与搭建百度凤巢。这是一个全新的广告销售系统, 百度凤巢系统背后的人工智能需要识别信息、广告,以及智能地匹配不同的权重因素。作为百度凤巢的总架构师, 戴文渊需要当一个全才―不只要懂机器学习的原理, 还要精通数学统计、编程、分布式计算, 以及要有很强的架构能力。“不仅要设计算法, 还要懂业务”, 戴文渊为此专门用半年的时间学习网络营销, 只有这样才能明白人工智能可以应用在哪些方面。百度凤巢用了三四百人, 花了三四年才做出来, 投入的成本之大, 甚至影响到了百度公司的业绩, 为此李彦宏还出面向股东做过解释。不过, 如今百度凤巢 3 已经成为拉动百度利润增长的核心,人工智能终于有了产业效果。对于戴文渊来说,百度凤巢的成功意味着 AI for Someone 已经实现, 更关键的是,他从中看到了 AI