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立即开始人工智能的长途旅行,否则可能会错失优势

By | 2019年1月11日

如果人工智能趋势成为一个不断增长的泡沫,那么多伦多创业公司Dessa的联合创始人斯蒂芬·皮龙(Stephen Piron)表示,它在2012年开始膨胀。

就在那时,由多伦多大学的Geoffrey Hinton领导的SuperVision团队使用一种以前未经过测试的AI模型轻松赢得了Image Net比赛。被描述为“在原始RGB像素值上训练的大型,深度卷积神经网络”,其中包含“6000万个参数和650,000个神经元”,它比之前任何其他人都注意到的竞争尝试要好得多。从那以后,每一年,每个其他AI研究人员都采用相同的神经网络方法来进行认知视觉。

六年后,Hinton被俗称为深度学习的教父。他在与谷歌和多伦多大学合作之间分配时间,在那里他还参与了有影响力的Vector Institute。这是Piron说加拿大是开发人工智能技术的好地方的原因之一。但他也对未来的漫长旅程以及沿途的陷阱保持警惕。

“我已经足够老了,可以记住互联网泡沫,”Piron说,指的是2000年网络相关股票的崩盘。在9月30日的加拿大国际电联峰会上,他指出了今天Nvidia股票价格的下滑。与英特尔的大概是互联网泡沫一样。“这可能是一个发人深省的形象。”

Nvidia的并行处理GPU和对AI应用的高需求(英特尔也有自己的AI专用芯片在开发中。)但仅仅因为AI引擎的原始计算能力正在实施并不意味着任何人都知道什么车辆他们应该安装它。

银行是人工智能的首批客户之一,希望利用历史宝库数据来提供机器学习算法,这些算法可以引导客户进行正确的投资,以更高的准确度检测欺诈性交易,或者根据客户资料推荐合适的产品。

金融公司彻底改革深度学习基础设施
举几个关于追求人工智能项目的银行的例子:加拿大皇家银行 于2016年10月创建了Borealis AI(起初它被称为RBC机器学习研究)。该实验室在过去的六个月中招募了人才,甚至引诱了一些知名的美国研究人员。今年1月,道明银行集团收购了位于多伦多的创业公司第6层,并将其整合到其数字产品团队中,旨在改善对客户的个性化和实时建议。

Piron表示,Dessa的任务是帮助企业调整和实施人工智能,目前正在与银行业的客户合作。与大多数银行部门一样,这个客户正试图与Image Net研究人员在2012年之后做出同样的支点 – 抛弃旧的人工智能方法,而是将深度学习作为未来。

Piron说,要做到这一点,他们必须抛弃一些旧的基础设施并开始支持基于云的GPU。这意味着要查看这些云系统的安全性,银行会确定哪些数据适合迁移到该环境中。(它应该上传一百万个客户的信用卡号来训练算法吗?)

“更多数据使模型更好,”Piron说。“它给了银行一个用例,它就是它节省下来的钱。”

数据对于在每个部门中提供AI算法至关重要,而不仅仅是银行业务。在连接和托管云服务提供商Cogeco Peer 1,总部位于多伦多但在全球各地设有AI,用于预测性维护。该公司希望在“bug”表达自己在客户的服务问题中之前干预路由器和交换机的问题。

Cogeco Peer 1产品创新和技术总监Craig Tavares在CanadianCIO峰会的一个小组发言中说:“人工智能通过查看历史数据并吸收它来填补缺失的信息。” “可以使用自动化来测量结果,并触发警报,告诉您执行某种类型的维护。”

使该功能工作的挑战是避免垃圾数据。塔瓦雷斯说,他一直在关注Cogeco Peer 1的数据湖,并思考如何清理它。

“通过日常运营,您的数据可能处于可接受的状态,”他说。“人工智能并非如此。了解数据的清洁程度是巨大的。“

保持冷静并实施AI
因此,用例开始实现,但缓慢而肯定。朊病毒说他遇到了知道他们想要使用人工智能的高管,但不知道从哪里开始。

“我们花了很多时间让他们平静下来,”他说。“我们关注他们的业务,并制定出一个利用人工智能的多年路线图。”

当客户敲门时,Cogeco Peer 1采取了类似的方法,询问如何实施AI。在另一个小组中,Cogeco Peer 1市场营销和创新副总裁Bertrand Labelle表示,他过去常常明智地指导这些要求。

“我们进来问’你想要达到什么目的?为什么?’,“他说。“然后我们聊聊你的工作负载应该在哪里运行。”

虽然人工智能自治的历程还需要几年时间,而且那里的道路充满了数据问题,现在绝对是开始的正确时机,Piron肯定道。他指出了麦肯锡关于人工智能将对科技行业产生的影响的预测。它表明,现在开始进行人工智能培训的公司将具有竞争优势,而那些不进行人工培训的公司将会落后。

文章称,“由于存在如此多的利害关系,公司无法承担制定价值的模糊或暂时性计划。” “早期进入者可以改善并迅速扩大规模,成为标准。公司应该专注于强大的解决方案,使他们能够立即建立存在,而不是追求完美。随着他们的早期成功,他们可以扩展到更多的投机机会。“

然后,即使AI泡沫破灭了我们,你可能已经发现你不在它之外。

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