核心观点

　　1、AI（人工智能）不仅仅是技术，它是一个完整的产业链条，它要数据、模型、业务、需求才能把完整的AI业务打通。

　　2、AI技术在一个企业的生存期往往是有限的，但它在企业发展期的作用越来越重要。

　　3、不能只有技术人员懂AI，应该让企业业务人员、产品人员、管理人员都懂AI，这样才能真正把AI应用起来。

　　突如其来的疫情不仅改变了我们生活、工作方式，同时也让大众清晰感受到了AI技术在防疫抗疫中的价值与作用。作为“新基建”的七大领域之一， AI不断深入到各行各业。然而，如何解决AI技术在企业实际业务中快速落地，如何把AI更好应用在业务和战略中，也是众多企业CIO、CTO等技术高管们思考探寻的问题之一。本文从一线实践者的视角，跟大家谈一谈对于AI技术的理解和应用。

　　AI技术的本质

　　AI技术的本质是让机器完成学习任务，而机器完成学习任务需要一个过程。

　　在设计机器学习系统之前，一般人设计时会先思考人类是怎么学习的，在思考中会发现人类学习过程中其实是有一个归纳和演绎的过程，人类会通过观察几次“现象”之后找出数据泛化的规律，用这个数据做未来的预测。今天的机器学习，本质来说就是让机器学会归纳数据中的本质规律，以及把这个规律演绎到未来真实的应用场景中去。但是机器学习进行归纳时，要通过统计的方式进行，而统计这个事情往往是不靠谱的，我们从一些隐性观测数据，是没有办法获取真实的数据的。

　　这个时候，大数据时代使AI活了起来，大数定律可以让机器也像人类一样，从大量数据中得出可泛化的结论。

　　大数据的价值

　　大数据随着时代的变化，体现着不同的价值。从数学公式的时代开始，人类就善于利用少量的数据验证对错。对于机器来讲，在机器学习时代，人类需要对很多问题判断做出假设，给出指令与规则。但到深度学习时代，依靠的就是数据，大量的数据。未来，会不会有一天所有规律和规则不需要人类为机器设定，而让机器自己总结学习呢？到那个时候，学习变成端到端的事情，人类在中间介入的程度会越来越少。我们非常期待那个时代，但是可以想到那个时代对于数据量的需求比现在还要大的多。