文/智物
”不要相信那種(基于海量數據的AI優勢)炒作。”Landing AI創始人、CEO,曾經的谷歌大腦的創始人,百度首席科學家吳恩達簡單明了地談到自己對下一步AI趨勢的看法。
他認為,AI的下一步趨勢應該是圍繞更小的數據集構建算法。他舉的例子是,智能手機裝配線上的劃痕檢測,不會有哪個工廠擁有上百萬張的智能手機劃痕圖片數據。
他指的是之前的圖像識別機器學習算法,需要靠百萬張圖片數據,用以訓練模型和系統。但是,現在的手機巨頭們應該沒有哪個工廠,有這樣多的瑕疵產品的圖片。
除非是20年前的某家中國手機廠。
吳恩達認為,AI在這些傳統行業中的價值將會比消費互聯網中潛在的價值會更大。雖然,目前還處于一個比較初級的階段。
麥肯錫預測,在醫療保健、制造業和農業當中,AI可以幫助實現13萬億美金的附加價值。
但問題在于,較小數據樣本意味著數據的質量,比數據規模更重要。吳恩達指出,不同的人,即使是同一個工廠的兩個檢查員,記錄數據的方式也會完全不同,讓較小的數據集的采納面臨挑戰。
吳恩達關于Small Data的觀點,此前在工業界和學術界已有討論。《財富》網站在評述的時候將其與此前數據石油觀點對立,這一派觀點的代表人物是創新工場創始人李開復。
李開復曾稱,中國外賣訂購的數量是美國的10倍,移動支付的數量是美國的50倍,共享單車的使用是美國的300倍,這些數據可以成為新的商業引擎,從而幫助改善用戶體驗。
據此,中國公司因為擁有海量的數據,而在AI時代擁有優勢。李開復的結論是,中國會成為數據時代的沙特。《經濟學人》也曾經用一篇封面文章,來解釋數據作為新時代的石油的觀點。
李開復這一觀點一個附帶的結論是,如今的互聯網數據牢牢把握在位數不多的幾家中、美巨頭手中,比如阿里巴巴、騰訊、Facebook、谷歌、蘋果等等。這也成為李開復口中所謂的數據黑洞,這些公司在AI領域的巨大優勢,以及其他創始團隊難以逾越的鴻溝。
吳恩達明確反對這一觀點,他認為,不應該相信這一炒作,即使是沒有海量數據集,初創企業和大公司仍然有機會去推動AI創新。龐大的數據集除了對互聯網公司有用之外,沒有太大的應用空間。
“龐大的搜索數據、經濟數據對于檢測時裝缺陷毫無用處,對于醫療記錄也沒有太大的幫助。”
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