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零点有数董事长袁岳:算法产业化势在必行

2021-06-19 22:05 · 稿源:站长之家用户

【导读】在促进算法产业化上,一定要有更多的“out of box”,要冲破原来的教育规则,打破行业的行为规则。算法人才将来一定是产教融合,以产为主。

穿着西装笔挺的男子与配字描述已自动生成

【编者按】近日,零点有数董事长袁岳博士接受亿欧EqualOcean专访,就算法在行业、政务端的应用,推动“算法产业化”进程中的机遇与挑战以及产学研各方举措等方面分享观点与心得。

1、算法组成的智能模块的数量与品质决定了系统智能化水平

算法(Algorithm),从定义上来说,即是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述与解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。

对于算法的理解,袁岳举出一个生动的示例,他认为对于大脑来说,脑干是后台,皮质是前台,可以将算法类比为大脑的最小单位,也就是脑干上分布的突起——神经元,每个神经元具有特定功能用来解决特定问题,神经元通过突触与其他神经元相关联,形成不同的功能模块即可理解为算法模块。对于大脑来说,脑容量及脑细胞的总量决定了生物的智慧决策水平,而对一个系统来说,由算法组成的智能模块的多少与品质决定了系统智能化水平。

从另外一个角度看,算法还可以被理解为业务经验和技术实现的整合,是人们在处理问题时长期经验积累优化出的最佳策略,普通人也可以去实现。

很多算法其实是来源于小数据的提炼、中数据的训练和大数据的输入。如在公安领域,老民警抓小偷经验丰富,老民警退休之后,如何将他们几十年的经验用技术继承续用?算法就适合做这些经验提炼的事,算法工程师将老民警对小偷眼神、姿态等等诸多指标敏锐把握的经验算法化,把过去的经验、模式、做法变成一系列指令,过去不成型的经验就转变成了生产力。这种行为识别算法,可以在类似火车站、广场等人流量大的场所,从上万人中快速识出潜在的行为不轨者。这个算法可以嵌套在某一个系统里,也可以植入硬件当中,具有灵活的可迁移性。

袁岳表示,算法的载体是非常灵活的,它既可以放在网络端,也可以放在设备里,也可以放在互联网或者是物联网里面,不需要单独为它再开发系统,它可以部署在任何系统之上。比如机器人里面就嵌入了算法的硬件,所以算法是可以分布在各个不同的载体上的。

2、作为人工智能三要素之一的算法至今仍被忽视

数据、算力、算法是人工智能不可或缺的三要素。在人工智能已经构成一个巨大产业的今天,数据行业已然市场化、规模化,大数据、数据源领域实际上就是指以数据源为核心开展的开发工作。在商业领域,市场上拥有大量的互联网企业在大数据的应用开发方面位于前沿,不断提供信息。而算力作为支撑行业的血液、营养,决定系统的“体能”,当前也已有相当规模,入局的巨头企业层出不穷,端、云、边缘计算等技术蓬勃发展。而唯独算法行业,在当前得到的重视程度还远远不够,尚未形成产业化发展。

袁岳指出,造成这种状况的原因主要有两点:

第一是算法模块相对分散。从商业落地的角度来说,一个产业场景即需要一套算法来解决此类问题,对于不同领域的专业知识的要求也较为丰富。比如若要实现一个工业自动化流程即工业大脑,就需要几万个算法模块。从赚钱角度来说,不够快体量也不够大,相比之下,做系统企业的可复制和可盈利性就高得多。

第二是算法的可评判性导致其在检验的角度会遇到较大挑战。比如使用某种算法对电信诈骗案进行侦查,若破案率没有得到提高,使用者便会对算法的可靠程度产生质疑,每个人对算法都有评价权,所以对于企业来说投入算法的动力就会不足。而对于系统来说,很少有人可以简单地评价系统。

在袁岳看来,从事算法开发应用和提供数据、算力的,本身是两种截然不同的企业。后两者往往是行业巨头,也就是“大生意人”在跑马圈地,而唯独算法是由一个一个专业的算法工程师团队在做,所以站在创新创业的角度来看,算法的产业化会容纳更多的创业者,蕴含更多的机会。

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3、算法应用于行业:场景越复杂,应用效率越高

袁岳强调,算法不是很新鲜的东西,但它可以决定商业机会和成败,且应用十分广泛,不仅我们微观生活、中观生活和宏观生活当中有算法的存在,算法在不同行业的应用上也非常广,将来每一个行业都将有算法来解决这个行业的问题。

行业算法即是根据特定行业和专业领域的特定问题,将计算模块逻辑调取结合,并应用这个行业数据训练形成的计算模式。

行业算法在商业应用上发挥关键作用,如机电产品的检测、故障的诊断,运转速度非常快的生产线上的轴承经过自动检测仪的扫描,算法识别功能即可瞬间得出它的表面是否存在瑕疵;在电商领域,算法在将消费者的行为习惯和行为关联逻辑提炼出来以后,可以极大地提升推荐精度,减少消费者挑选商品所需要的时间精力,甚至直接替消费者做决策;在医疗领域,算法可以服务于AI医疗诊断,实现重症早筛;在零售领域,可以通过将100家优秀连锁店的做法数据化,然后把数据应用起来,把100家的优秀做法形成算法,让另外3000家门店在不需要学习、不需要培训的情况下,直接按照算法指令行使就可以达到中等以上的经营水平。

袁岳和亿欧EqualOcean分享:“即使在现在大家对算法的重视程度那么低的情况下,在零点有数承办的首届应用算法实践典范BPAA的评选过程中,很多应用算法产品和应用算法团队依旧脱颖而出,原因就是说如果没有算法,产业端的很多东西是走不通的,任何系统都需要算法。”

4、算法应用于政务:算法池越丰富,投入成本越低

算法不仅在商业应用上发挥关键作用,在政务领域,算法也大有可为。

就以当前政务领域热线电话管理为例,热线电话如果采用人工接线,接通耗时长,人力投入大。用特定算法去应对热线电话,很多常规诉求就可以快速地进行判别、分类并得到处理。

这只是一个城市管理的场景。据袁岳介绍,城市运营管理的典型事项大约有5万多个小类,对应5万多个场景。上海作为目前国内最具自觉意识,最不遗余力在多个领域推动算法应用的城市,其垂直应用算法也仅在500个左右,其中公安领域运用最多,大概有100多个。

算法在解决问题的过程中,投入成本会越来越小,因为算法可以复用,对比大系统的叠梁架柱,一个大系统解决某一领域问题,面对不同领域问题再架设更多系统,成本要低很多。

袁岳用餐桌和菜系的比喻来解释当前智慧城市建设的一个现状:系统如同餐桌,算法如同菜系,餐桌是为了放菜的,但当前大家更多是在上餐桌,却没有上多少菜。只有上更多菜,结合不同菜系,才能满足不同“食客”的需求,一个看起来无所不包的大数据汇集或者各种大屏,是人工智能时代的外在表现,而算法是核心。

现在虽然还只有500个左右的落地算法,但是算法池的丰富会非常迅速,因为将已有基础算法进行组合、改进,也可以适用于一些新问题,很多算法可以抽出来复用。袁岳用“乐高积木”的比喻去解释算法池,有限的应用算法模块可以与不同应用算法模块重组组合,应用算法模块其实可以参与任何一个造型的建设。

所以算法产业化越发展,后续效益就越明显,甚至5万多个城市管理小类都有自己的适用算法之后,未来95%的算法都可以从前面抽出来组合复用。

袁岳认为,站在全国而非各个城市各自独立建设的角度去看,如果国家把算法产业化和落地应用看作一个整体的城市管理解决方案,很可能只用相当于四五个城市各自建设智慧系统的钱,就足够全国范围的算法应用了,算法产业化的边际效益会越来越高。

一群人站在一起描述已自动生成

5、算法产业化需政府、学界、产业界共同推动

算法产业化,在市场端已经有较大的需求拉动,但也需要政府、学界在政策、人才端进行推动。目前算法产业化上面,学术机构其实是落后于产业的。

一方面,很长时间里国内大学没有算法专业,只有《算法导论》《算法概论》等少数算法课程,算法长期以来属于弱势学科。而美国和英国的大学在算法专业上具有领先优势。

另一方面,美国大学的应用数学水平也比较高,博弈论、运筹学等学科也为算法专业提供了数学人才基础。

没有算法产业的崛起,中国人工智能产业的繁荣都围绕国外的核心算法展开,就会带来很多隐患。面对中国在核心算法上的弱势现象,中国工程院徐匡迪院士就曾在一次活动中发问:“中国有多少数学家投入到人工智能的基础算法研究中?”

今天的互联网数据量、信息量太大、服务面太广,若没有算法,就无法保证效率,算法已然构成了在线经济和在线服务的核心。

袁岳指出,去年以来,国内算法领域出版了两三百本著作,可见大家认识到了算法的重要性。海归人才也带回了先进的算法技术,当前海归依然是算法人才的核心,BAT等大公司也在推动算法的产业化、商业化。

算法产业化,离不开人才培养基础。但袁岳认为,当前的产业需求,学校直接开设算法专业并非最合适的方法。学校一定要和产业界多联动。他提出了两个建议:

一是国内数据基础、计算机基础比较好的高校,其专业培养与算法产业的需求比较靠近,只是对于算法的明确度和产业认识还不够到位,可以对这些专业的学生增加8个月或者一年的算法领域系列课程,不需要另开专业就培养出了专业人才,或者采用双学位。

二是支持公司对算法人才的培养。比如政府按照公司培养的算法人才数量给予补贴。

因为现在算法产业界在开发市场应用的时候,完全靠自己在实践中摸索培养算法人才,一方面培养成本高,供不应求;另一方面人才容易被挖,反而导致很多公司不注重培养人才,人才成长生态很不健康。这些算法人才对于当前紧缺人才的中国算法产业、人工智能产业,其实是增加了全社会的供给,市场也会更加平稳,具有社会正外部性,政府补贴也就具有正当性。

袁岳认为,在促进算法产业化上,一定要有更多的“out of box”,要冲破原来的教育规则,打破行业的行为规则。算法人才将来一定是产教融合,以产为主。

去年底正式启动的首届应用算法实践典范BPAA,就是在上海市经信委领导下,培育算法典范团队、营建算法产业生态的一个很好的案例,通过赛事在业界寻找优秀的算法开发者,并为算法人才提供创业扶持。5月24日,入围区域决赛的“首届应用算法实践典范BPAA TOP100榜单”就已由BPAA筹备组联合上海人工智能研究院、亿欧EqualOcean正式发布。同时本届BPAA,在2021世界人工智能大会的大背景之下,也成为上海市、甚至长三角地区算法产业化的先声。

袁岳也认为,算法产业适合技术创业者入局。随着算法生态的逐渐丰富,算法产业集群化、生态化高质量发展,拥有核心原创算法的中国人工智能产业也将占据世界AI产业高地。

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