Yapay zekayı kaçırmaktan korkan gençler: 80 günlük hızlandırılmış bir kursta yıllık bir milyon maaş hayal edin
Çin, yapay zeka endüstrisini benzeri görülmemiş bir hızla "olgunlaştırıyor" İnsanları eski endüstriyel yapıdan ve ağır işlerden kurtarmaya çalışırken, aynı zamanda kırbaç denetimi gibi çeşitli değişiklikler yapmalarına da izin veriyor. Bu gelgitte yapay zeka trenine ayak basan ya da ayak basmak üzere olan insanlar heyecanlı, maceracı, kafası karışmış ve ilerliyor.
Metin | AI Finans Ajansı Zhang Lijuan
Editör | Zhao Yanqiu
Li Tian, "utangaç" cüzdanına dokunarak ve eğitim sınıfının girişindeki ekrandaki kırmızı mutlu habere bakarak, yapay zeka eğitim sınıfına ilk adımını attı. Yedi dönüş ve sekiz dönüş, uzun koridor seçkin öğrencilerin gösterileriyle doludur.
Çok sıradan bir hafta sonu sabahıydı, saat 9 bile değildi, ama Li Tian'ın hayal edemediği şey, sınıftaki hocaların yüksek perdeli derslerinin eğitim sınıfının dışındaki koridordan duyulmuş olmasıydı.
Eğitim kursunun danışmanı Xiao Zhang, Li Tian'e bu yapay zeka eğitim kursunun "5 yıllık bir geçmişe sahip olduğunu ve sayısız oturum için başarıyla gerçekleştirildiğini" kendinden emin bir şekilde tanıttı. Broşürde, biyomühendislik geçmişi olan öğrenciler bile, bu eğitim sınıfı aracılığıyla, yapay zekaya giden özel treni başarıyla yakaladılar ve hatta Li Tian'ın hayalini kurduğu maaşı bile aldılar.
Eğitim sınıfında çalışkan
Li Tian, çevrimiçi işe alım bilgileri ve eğitim kurslarını sayısız kez araştırdı ve bunları zihninde defalarca tarttı. Eğitim kursunun danışmanı Xiao Zhang buna katılmıyor - şimdi, işi eksik değil.
"İki türe ayrıldık, biri tam zamanlı bir eğitim kursu, genellikle her bir oturuma en az 30 kişi kaydolacak. En son sayıda 60'tan fazla öğrencimiz var. Diğeri ise yaklaşık 20 kişilik bir hafta sonu eğitim kursu. Maalesef, en son hafta sonu dersimiz bir aydan fazla bir süredir uygulanıyor. Aceleniz varsa, derse devam edip edemeyeceğinize bağlıdır. Aksi takdirde, bir sonrakini beklemeniz gerekir. "Xiao Zhang Li Tian'ı tanıttı Eğitim kursunun son durumu.
Tanınmış bir BT eğitim kurumu tarafından başlatılan yapay zeka kursları, danışmaya gelen pek çok kişinin ilgisini çekti. Resim internetten geliyor
Bu Li Tian'ı şaşırttı. Eğitim sınıfına geldikten sonra kayıt olamayacağına dair hiçbir fikri yoktu ve kaydolduktan sonra bile beklemek zorunda kalacaktı Eğitim sınıfına başarılı bir şekilde gitse bile, sonraki iş araması hala bilinmiyordu.
Xiao Zhang, Li Tian'ın düşüncelerini gördü ve ona şöyle demeye devam etti: "Mesleki eğitim ve öğretim sadece teknoloji ile ilgili değil, istihdam ayarlayacağız. İlgili kooperatif şirketleri işe almaya gelecek ve tavsiye etmekte özgür. En son sınıf Kasım ayında mezun olduktan sonra, 30'dan fazla öğrenci zaten bir düzineden fazla şirket tarafından rezerve edildi, bu yüzden endişelenmeyin. "
Li Tian gidip bir ders dinlemeye karar verdi.
Seçme sınıfında Li Tian, öğretim görevlisine kendisi gibi hevesli gözlerle bakan 30'dan fazla öğrenciyle tanıştı - Öğrenci fiziksel mühendisliğinden Lingling, testten Zhenzhen ...
Seçmelerden sonra Li Tian tereddüt etti. Li Tian, AI Finance News'e, "Diğer eğitim kurslarının karışık balık gözleriyle karşılaştırıldığında, bu alan hala akademik niteliklere değer veriyor. Öğretmene göre, eğitim kurslarının% 30'u lisans ve% 48'i ortaokul dereceleridir." Sıradan bir lisans derecesinden mezun oldum ve daha önce kod çiftçisiydim. Sanırım bazı temellerim var. Ayrıca teknik pozisyonların% 80'i bu sınıfın ihtiyaç duyduğu Python dilinde kullanılabilir. "
Sonunda Li Tian, yaklaşık 20.000 eğitim ücreti ile 80 günlük hızlandırılmış kursu bildirdi. Bu pahalı eğitim ücreti iki aylık maaşı olmasına rağmen, yaklaşık 30 yaşındayken aylık 10.000'den az geliri olduğunu düşünün Eğitimden sonra, kelle avcısının aylık onbinlerce yuan maaşı ona işaret edecek. Ne?
Li Tian yalnız değil. Bir saatten fazla süresinde, konsültasyona kaydolmak için gelen insanlar sonsuz bir akış içindeydiler.Eğitim sınıfının beş danışma odası arasında, işlerde hiçbir tembellik ya da kesinti yoktu. Danışan kişi, kararını verse bile, yine de kafası karışmış halde gezinir ve tartılır. Shuimu'daki anonim çevrimiçi gönderinin açıkladığı kadar çelişkili: "Aslında, yapay zekanın her yönüyle yeteneklere ihtiyaç var. Yalnızca algoritmaların başarılı olması mümkün mü? Ama gelecekte çıkış yolunun da dikkate alınması gerekiyor."
Öğrenci patlaması
Li Tian'in aksine Chen Long, Peking Üniversitesi'nde doktora adayıdır. Bu yılın Şubat ayında, o ve ekip arkadaşları, güvenlik alanında yapay zeka ile bir bağlantı olarak kabul edilebilecek ilk Alibaba Güvenlik Algoritmaları Yarışması'nı kazandı.
Chen Long, bir yapay zeka bölümünden gelmedi, ancak profesyonel keşif yoluyla yapay zeka ile temasa geçti. "Lisans bölümüm elektronik bilgi bilimi ve teknolojisi, yüksek lisans bölümüm iletişim mühendisliği ve doktora bölümüm yazılım mühendisliği."
2013 civarında, büyük ölçekli açık çevrimiçi kursların (MOOC) ortaya çıkmasıyla aynı zamana denk geldi. Bilgiye olan merakla birleşen tazelik, Chen Long'u tanınmış açık çevrimiçi kurs projesi Coursera'da birçok kurs öğrenmeye yöneltti. Chen Long, "Bunlar arasında, R dilinde veri analizi seyri benim için veri bilimine giden kapıyı açtı." Dedi.
Birçok kişi gibi Chen Long, yapay zeka alanında yetkili bir bilim adamı olan Wu Enda'nın makine öğrenimine giriş kursunu Coursera'da aldı ve tam puanı geçti, bu da profesyonel bir seçim olarak veri bilimi seçimini onayladı.
Ancak, maaşını artırmak isteyen Li Tian'dan farklı olarak Chen Long, değer yaratmak ve veri bilimcisi olmak için hala teknolojiyi kullanmak istiyor. Ancak Chen Long'un kafasını karıştıran şey, günümüzün çok canlı yapay zeka, makine öğrenimi, derin öğrenme, veri madenciliği, veri bilimi, büyük veri alanlarında ... bu ateşli sözlerin tek başına insanların kafasını karıştırmasıdır. Söz konusu teknoloji daha da göz kamaştırıcı.
Chen Long, "R veya Python öğrenmek? Spark çok popüler, Hadoop? Caffe, Tensorflow, PyTorch, Keras, MXNet ve diğer popüler derin öğrenme çerçevelerini öğrenmeli miyim?" Chen Long dedi.
Chen Long ile karşılaştırıldığında, yapay zeka kurslarındaki öğrencilerin kafası karışmış değil. 2012 yılında belirli bir okulun ikinci yapay zeka ana dalına başvuran bir kişi, mezun olduktan sonra yapay zeka ana dalının "otomasyon" bölümüne çok benzediği ve elektronik, bilgi, bilgisayar, matematik ve otomasyon bölümlerine benzediği sonucuna vardı. ilişkili. "Kendi kendime öğrendiğim şeyler temelde elektronik mühendisliği ve bilgisayar bilimi arasındaydı. Bazı örüntü tanıma öğrendim ama hepsi yüzeysel." Sadece bu değil, yapay zekanın matematik, özellikle ayrık matematik ve optimizasyon için nispeten yüksek gereksinimleri vardır, ancak teorik matematikten çok farklıdır.
Küçük kardeşleri için yapay zeka eğitimi almanın yolunu özetledi - bilgisayar bilimini iyi öğrenmek, Amerikan üniversitelerinin gerektirdiği yüksek not ortalamasını almak, bir yabancı dili iyi okumak ve ardından yurtdışına çıkmak. "Sonuçta, yapay zeka ve makine öğreniminin temel araştırması orada."
Üniversiteler yapay zeka ana dalları açtı. 10 Eylül'de Çin Bilimler Akademisi, yeni kurulan Yapay Zeka Teknolojisi Koleji için açılış töreni düzenledi.
Ancak bir yandan halen oluşturulmakta olan bir konu eğitimi sistemi varken diğer yandan konuyla ilgili öğrencilerde bir artış var. Pekin Üniversitesi Bilgi Bilimi ve Teknolojisi Okulu'nda öğrenciler ikinci sınıfta büyük bir bölüme sahip olacaklar ve elektronik, mikroelektronik, bilgisayar ve yapay zeka gibi dört bölümden birini seçebilecekler. Chen Long, "On yıl önce, 07 düzeyinde, elektronik bölümünü seçen öğrenci sayısı yaklaşık 110 olan zirveye ulaştı ve sadece 30 kadar öğrenci yapay zekayı seçti." Dedi. İlerleyen yıllarda elektronik bölümünü seçen öğrenci sayısı yıldan yıla azalırken, yapay zeka öğrenci sayısı her geçen yıl arttı.2011 yılı itibarıyla iki bölümdeki öğrenci sayısı neredeyse tersine döndü.
Chen Long, "Yapay zeka son 10 yılda hızla gelişti, giderek daha fazla sayıda öğrenci ilgili branşları seçti ve birçok BT uzmanı da dönüşüyor." Dedi.
LinkedIn'in son yetenek raporu da bu eğilimi doğruladı. Yapay zeka alanında, Amerika Birleşik Devletleri ile karşılaştırıldığında, Çin'in genç nesli daha yüksek bir orana sahip. 28-37 yaş arası orta yaşlı ve genç insanlar (80'li yaşlardan sonra), AI alanının geliştirilmesinde ana güçtür ve toplam AI geliştirme sayısının% 50'sinden fazlasını oluşturur. Karşılaştırıldığında, Amerikan yapay zeka yetenekleri tüm yaş gruplarına daha eşit bir şekilde dağılmış durumda; 48 yaş ve üstü kıdemli yeteneklerin% 16,5'i ile bu, Çin'in% 3,7'sinden çok daha yüksek.
Girişimci
Sadece burslarda değil, girişimcilerde de bir artış var.
"Wuzhen Index: Global Artificial Intelligence Development Report (2017)" verilerine göre 2000 yılından bu yana dünyada her gün yaklaşık 1.39 yapay zeka şirketi doğuyor. Geçtiğimiz 5 yıl, yapay zeka girişimciliğinin önemli bir aşaması oldu - dünyadaki yapay zeka şirketlerinin% 60'ından fazlası bu aşamada doğdu; 28,8 milyar dolarlık finansmanın% 70'inden fazlası bu dönemde gerçekleşti.
Pek çok girişimci için yüzleşmeleri gereken ilk şey, yetenek savaşıdır. Todays Toutiao'nun kurucusu Zhang Yiming şunları söyledi: "Yeteneklerin seviyesi yüksek, maaşımız yüksek." Daha sonra, Shangtang Technology "resme baktı" ve herkes mezun olmak üzere olduğu sürece bir "doktora yetenekler listesi" çizdi. Hemen kapıyı bulun ve ağdan balık kaçmasına izin vermeyin.
Yitu Technology de yetenek savaşına katıldı. Yapay zeka sektöre girmek üzereyken, çapraz yetenekler en iyi adaylar haline geliyor.
Yapay zeka girişimcileri yetenekleri çalmak ve onlardan para kazanmakla meşgul. Resimde Yitu Technology'nin kurucusu Zhu Long bir konuşma yapıyor. Resim internetten geliyor
"Örnek olarak Yitu Medical'in kemik yaşı ürün araştırma ve geliştirmesini ele alalım. Proje lideri Lin Qiang on yıldan fazla bir süredir doktor. Fikir görece yeni ve yeni şeyleri kabul edebiliyor. Tıbbi tedaviyi yapay zeka teknolojisi ile birleştirmek için en uygun kişi." Başkan Ni Hao dedi.
Ni Hao'nun kendi gelişimi de bu tür sınır ötesi yeteneklerin büyüme yolunu yorumluyor. Tıp fakültesi için üniversiteye giriş sınavına başvurdu ve daha sonra ilgisi nedeniyle bilgisayar öğrenimine geçti, Bilgisayar sektöründe çalıştıktan sonra şimdi Yitu Teknoloji'de yapay zeka ve tıpla ilgili girişimciliğe başlıyor.
Yetenekler ve teknoloji mevcut olduğunda, iş gerçekleştirmenin nasıl gerçekleştirileceği de yapay zeka girişimcilerinin araştırdığı şeydir.
"Henüz tam bir cevabımız yok ve hala keşfetme sürecindeyiz. İnternetteki herkes sık sık domuzların nerede ve yünün nerede olduğunu bilmediğimizi söylüyor, ancak yapay zeka yardımcı olabildiği sürece hasat yapabilmeli. "Para." Dedi Ni Hao, "ve para orijinal şarj sisteminden gelemez. Eyaletin ücretlendirmesine bakma ve orijinal şarj sisteminden bir parça düşme fikri özellikle yanlış. Çünkü hastane son 10 yılda çok değişti. İlaçların eşitliği gibi büyük. Şu anda en sadık şeyimiz yapay zekanın değer katması. "
Elbette yapay zeka alanında bir öncü olarak, belirli bir uygulama senaryosuna özgü olarak, bu girişimcileri bekleyen bağlantılı sorunlar var.
Ni Hao ayrıca şöyle düşünüyor: "Şimdiye kadar, yapay zeka tıp şirketleri erken bir aşamadalar, sektördeki çeşitli düzenleyici politikalar henüz geliştirilmemiştir ve tıbbi alandaki yapay zekanın etik sorunları vb. De dikkate alınmalıdır. . "
İki yıllık geçiş testi
Bir grup iş kurmaya gitti, diğer grup ise olgun bir şirkete gitti.
Yan Shuicheng, bir Pathfinder kanvas sandalye çekti ve önümüze oturdu, sanki bir arkadaşı veya meslektaşıyla konuları tartışır gibi öne doğru eğildi. Sesi sakin ve samimi. Bazı araştırma maddeleri ve formüller ofisin açık yeşil buzlu cam penceresinde siyah karbon kalemle listelenmiştir.
360 Grup Başkan Yardımcısı ve Yapay Zeka Araştırma Enstitüsü Dekanı olan Yan Shuicheng, iki yıl önce akademiden sektöre girdi. AI Finance and Economics'e "Şirketlerle temas halindeyken, yapay zeka akademisi henüz sektöre birbiri ardına girme dalgası oluşturmamıştı." Dedi.
360'a girmeden önce, Yan Shuicheng akademide başarılı olmuştu. "Singapur, akademisyenler için çok uygun, yeterli paraya sahip ve gündelik işlerin hiçbir müdahalesi olmayan bir cennettir" dedi. Kendisi ve ekibi, 7 yılda 400'den fazla makale yayınladı, bunların tümü 30.000'den fazla atıf aldı ve IEEE Fellow ve IAPR Fellow ödüllerini kazandı. "Akademik olarak yapılması gerekenler bir aşamaya geldi."
2014 yılında akademik izni kullanan Yan Shuicheng, büyük bir yerel e-ticaret platformunun bilgisayarla görme teknolojisine dayalı bir ürün arama uygulamasını başarıyla başlatmasına yardımcı oldu. "Günlük aktivite artışına bakıldığında, 500.000'e ulaşmak uzun sürmedi. Şimdi on milyonlarca günlük aktivite var. Bu duygu farklı." Yan Shuicheng, teknolojinin üretken bir şekilde tanıtılması gerektiğini hissetti. Sektörde bir yürüyüş yapmalı. 2015 yılında 360'ın attığı zeytin dalını akademiden sanayiye taşıdı.
360'a girdikten sonra Yan Shuicheng, yapay zeka teknolojisi ile şirketin işi arasındaki entegrasyon noktasını bulmak istedi. Aslında, bizimle birlikte bazı akıllı teknolojilerin ürünleştirme olasılıklarını analiz etmek için de uzun zaman harcadı. Örneğin, akıllı konuşmacılar yapay zekanın gelişimi için kritik öneme sahip, ancak bu tür bir insan-bilgisayar diyalogu henüz manevi iletişim seviyesine ulaşmadı. Kullanıcıların satın alıp almayacağı hala şüpheli. AR, VR, diyalog robotları ve otonom sürüş dahil olmak üzere, yeterince zaman alacak. Büyük bir salgın olasılığını görmek için. "
Yan Shuicheng bir zamanlar Ke Jie ve Google AlphaGo arasındaki insan-bilgisayar savaşı sırasında yapay zeka teknolojisini yorumlamıştı. Resim internetten geliyor
Şimdi, Yan Shuicheng kendi kararını verdi. Yapay zeka teknolojisinin ticarileştirilmesi dört koşula bağlıdır: birincisi, yüksek frekanslı katı talep olup olmadığı; ikincisi, teknolojinin olgun olup olmadığı; üçüncüsü, teknolojinin engelleri olup olmadığı ve teknolojinin büyük üreticiler tarafından ücretsiz olup olmadığı Açık, yatırımınız konusunda çok dikkatli olmalısınız; dördüncüsü, net bir iş gerçekleştirme modeli var mı?
Bu dört standarda göre Yan Shuicheng, 360'ın yapay zeka ürünleştirme stratejisini de kademeli olarak araştırdı. Örneğin, şu anda 360 tarafından tanıtılan hızlı video ürünleri arasında bulunan bilgisayarla görme teknolojisi, video kalitesi analizi ve video içerik analizi gibi videoların ayrıntılı analizini gerçekleştirebilir. Bu bilgiler akıllı öneri veya ikincil içerik düzenlemeyi gerçekleştirebilir ve 360 biber canlı yayını, biber kamerası ve şekerleme gibi hızla yükselen platformlarda önemli bir rol oynayan daha havalı kısa videolar üretebilir.
Yan Shuicheng, teknik sorunları ve ürün oluşturmayı ele almak için bir ekip oluşturdu ve sonuçlar elde etti.
Ve 360'ın kendisinin çok işi olduğu için, "hangi yöne odaklanılacağı, sık düşünmeyi ve ayarlamayı gerektirir."
Akademiden endüstriye, Yan Shuicheng iki alan arasındaki farkı gördü. Akademik dünya önce problemi ve verileri tanımlar. Doğruluğu artırmak için kaynakları sürekli olarak artırabilir ve algoritmaları geliştirebilirsiniz. Ancak sektör başka bir konudur.Sadece sahne belirlenir, diğerleri dinamik ve kaynaklar sınırlıdır. Bu nedenle, problemi çözme metodolojileri ikisi arasında tamamen farklıdır. "Bu aynı zamanda akademiden gelen insanlar tarafından yapılması gereken bir değişikliktir."
Yan Shuicheng aynı zamanda sınırlı kaynakların koordinasyonuyla da karşı karşıya. "Bir projede, süper büyük bir şirketteki yüzlerce kişiden daha iyi veya eşdeğer sonuçlar elde etmek için 10 ila 20 kişiyi kullanın." Bu yeteneklerin nasıl koordine edileceği son derece önemli hale geldi.
"Karşılaştırıldığında, şirket bilgisayarla görme teknolojisinde avantajlara sahip. Kurulduğunda, bu alanda en iyi yetenekleri işe aldı. Bunların çoğu birinci sınıf yarışmalarda eğitilmiş öğrenciler ve 360 yılında bir grup seçkin askerdi. Zorlu sorunların üstesinden gelmek için çok uygun hale geldi ve diğer kuruluşlarla rekabet etme yeteneğine sahip. "
Bugün Akademi, yeni açılan altı ya da yedi kişiden zorlu savaşlarda savaşabilecek 60'tan fazla kişiye dönüştü. Alan ayrıca bilgisayarla görmeden 3D ve SLAM teknolojisine, konuşmalı yapay zekaya ve finansal risk kontrolüne kadar genişledi.
Yan Shuicheng ayrıca akademik avantajlarını kullandı ve Singapur Ulusal Üniversitesi ile ortak bir laboratuvar kurdu. Bu laboratuvarlardan sorumlu kişi onun öğrencisi veya meslektaşıydı ve ikisi birlikte yakın çalışabilir. "Şirketin katı ihtiyaçlar ile uzun vadeli strateji arasında bir denge kurması gerekiyor. Kısa vadede (bir çeyrek) ve orta vadede (yarım yıl) sonuçları gören ürünlere daha çok odaklanıyoruz. Kısa vadeli projeler şirket bünyesinde yürütülüyor ve orta vadeli teknoloji İç ekipler ve ortak laboratuvarlar işbirliği yapıyor. Ancak bu mekanizma tüm şirketlerin kurabileceği bir şey değil, tüm şirketler için uygun değil. Bizim avantajımız oluyor. "
Sıcak Silikon Vadisi Pastası
Yapay zeka yeteneğinin gelgitinde, Silikon Vadisi fraksiyonunun daha fazla aurası var.
Alibaba Cloud'un baş bilim adamı Min Wanli de onlardan biri. "14 yaşında Çin Bilim ve Teknoloji Üniversitesi Genç Sınıfına kabul edildim ve 19 yaşında fizik alanında yüksek lisans yapmak için Amerika Birleşik Devletleri'ne gittim ve ardından Chicago Üniversitesi'nden istatistik alanında doktora yaptım. IBM TJ Watson Araştırma Merkezi ve Google'da araştırmacı olarak çalıştı." Bu Min Wanli, 2013'te Ali'ye katılmadan önce. Özgeçmiş.
Sorunsuz bir yolculukla Min Wanli, ortaklarıyla birlikte IBM'de kas distrofisi olan hastalar için beyin dalgası ürünleri geliştirdi.Araştırma sonuçları çok iyi ve ilgili makaleler de yayınladı, ancak maalesef uygulama senaryoları çok küçük ve ticari Dönüşüm büyük ölçüde zorlandı.
Bunun yerine, Min Wanli'nin trafik akışı üzerine bir önceki makalesi .. Beyin dalgaları olmadan teknik olarak zor olmasa da pratikliği nedeniyle son 5 yılda bu alanda en çok atıf alan makalelerden biri haline geldi ve geniş bir uygulama alanı geliştirdi.
İkisini karşılaştıran Min Wanli, büyük veri hacmi ve nispeten yeni bir sahneye sahip bir yere gitmesi gerektiğini hissetti. "Ve bir Çinli şirketin eBay, Amazon ve PayPal'ın toplamından daha fazla müşteri verisine sahip olduğunu öğrendiğimde, bu cümle yeterli." Min Wanli, burada büyük bir gelişme olacağına kesin olarak inanıyor. Uzay.
O sıralarda, sadece bir yıllığına Çin'e dönen ve Silikon Vadisi'ne dönen bir arkadaşı Min Wanli'ye kişisel tavsiyelerde bulundu ve ülkenin belirsizlikle dolu olduğuna inandı ve Min Wanli'yi iki kez düşünmeye ikna etti.
Ancak bu Min Wanli'nin kararlılığını sarsmadı, 2013'te Çin'e döndü ve resmi olarak Ali'ye katıldı.
"Geri döndükten sonra, orijinal meslektaşlarım ve meslektaşlarım da dahil olmak üzere bir grup insanı geri getirdim. Bazıları orada bir tavana ulaştı. Ben liderlik ettim ve herkes geri döndü." O sırada Ali listede yoktu, herkes haklıydı. Ali'nin gelişim beklentileriyle ilgili daha çok soru var. Günümüzde Ali hakkında gittikçe daha az soru var. Bunun yerine kendinizle ilgili daha çok soru var. Size uygun mu? "
"Alibaba'ya vardıktan sonra, ticarileştirme senaryolarıyla karşı karşıyayız. Bu, teknolojinin belirli senaryolarda uygulanmasını gerektirir ve teknoloji çözülebilir, hangi problemler soyutlanabilir ve hangi veriler kullanılabilir ve bir dizi halinde bölünebilir. Yalnızca iyi sorunlar sorunları gerçekten çözebilir. "
Min Wanli, yapay zekanın yalnızca büyük miktarda veriye ve nispeten yeni senaryolara sahip bir yerde rol oynayabileceğine inanıyor. Resim internetten geliyor
Min Wanli ayrıca, "Silikon Vadisi'nin tüm yenilikçiler olması gerekmediğini ve Silikon Vadisi'nde de pek çok vida olduğunu kabul etti. Silikon Vadisi'nin tümü yenilikçiyse, Facebook binlerce şirketi kopyaladı. Yani Silikon Vadisi geri döndüğünde mutlaka uzman olmayabilir. Bir bonus öğe, iniş sürecinde birçok zorluk olacaktır. "
Min Wanli'nin kendisi de temel araştırmadan pratik uygulamaya dönüştü. "Dönüşüm iyileşmiyor, çünkü sadece algoritmanın anlaşılmasını değil, aynı zamanda hedef problemin anlaşılmasını da içeriyor. Bu, algoritmanın orijinal kapsamının ötesindedir. Ayrıca birçok aksaklık yaşadım ve birçok girişimde bulundum, ancak bu Bir adım atılmalı. Atılmazsa iş konularında büyük bir boşluk olacaktır. "
Uygulama sırasında, yapay zeka yeteneklerinin algoritma yaratabilenler olması gerektiğini keşfetti. Çünkü sadece algoritmanın tam olarak anlaşılması, çözülen problemi doğru algoritma ile eşleştirebilir. "Arkasındaki ilkeleri anlamak, seçim yaparken sadece zar atmakla kalmaz. Temelsiz ördek otu insanları görünüşlerine göre yargılar."
Ancak algoritmalar tek başına yeterli değil, gerçek sahneyi anlayan "aşağıdan yukarıya" insanlar olmalı. "Bu, gerçek sahneyi bulmak için bir bıçak tutmaya benziyor, ancak altın nanmu ile karşılaşırsanız, yanlış silahı bulacaksınız. Çoğumuz, ortaya çıkar çıkmaz teknik ayrıntılar hakkında konuşuyoruz ve bunun bütün bir çözüm olduğunu unutuyoruz. Sorunun bir parçası. "
Buna ek olarak, eğer birisi onun hakkında biraz bilgi sahibi olursa, sadece onun hakkında düşünebilir ve yeni bir formül yerine başkasının formülünü kopyalayabilir. "Einstein'ın yönlendiricisi aynı zamanda görelilik teorisini de konuşabilir", ancak sorunu çözemez. Bu türden daha fazla insan olduğunda, piyasayı etkileyecek, kötü para iyi parayı dışarı çıkaracak ve yüksek teknoloji endüstrileri lahana haline gelecek ve bu sektöre zarar verecektir.
Bu nedenle, araştırmalardan yetenekleri geliştirmeyi, onları bir araya getirmeyi, birlikte keşfetmeyi ve olağanüstü yetenekleri öne çıkarmak için herkese yeni bir yön vermeyi tercih ediyor.
Şimdi yapay zeka dörtnala geliyor ve aynı zamanda insanları çeşitli değişiklikler yapmaya teşvik ediyor. Bu gelgitte yapay zeka trenine ayak basan ya da ayak basmak üzere olan insanlar heyecanlı, maceracı, kafası karışmış ve ilerliyor.
[Daha fazlasını görmek istiyorsanız, lütfen "AI Finance (ID: aicjnews)" WeChat genel hesabına gidin]
