人工智能專家：用算法解決“痛點(diǎn)”

王琳琳 何曦悅

在《星球大戰(zhàn)》《終結(jié)者》《攻殼機(jī)動(dòng)隊(duì)》等科幻電影中，人工智能專家是人類頂尖智慧的化身。因?yàn)橛|不可及，所以缺乏真實(shí)感。

然而，近年來，隨著各國科技企業(yè)紛紛加緊部署人工智能，人工智能已經(jīng)從幾年前還是一個(gè)比較學(xué)術(shù)的科學(xué)，演變成相對(duì)產(chǎn)業(yè)化的高科技行業(yè)。越來越多的頂尖人才加入到這個(gè)如火如荼的“風(fēng)口”。

人工智能專家的日常是怎樣的？他們的工作場景真的那么高冷嗎？這些最聰明的腦袋具備哪些看家本領(lǐng)？又有哪些杰作？

機(jī)器的“啟蒙老師”

美顏相機(jī)中萌萌噠的兔耳朵動(dòng)態(tài)表情包、在線開通基金賬戶、實(shí)時(shí)清理互聯(lián)網(wǎng)中不健康的違法違規(guī)圖像、遠(yuǎn)程抄錄家里的水電煤三表……“這些我們?cè)偈煜げ贿^的日常，其實(shí)都是人工智能專家的‘杰作。”上海七牛人工智能實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)辦人和負(fù)責(zé)人彭垚說。

走進(jìn)由他創(chuàng)辦的實(shí)驗(yàn)室，濃濃的“極客”氣息撲面而來。這個(gè)實(shí)驗(yàn)室有個(gè)奇特的名字——“Ataraxia人工智能實(shí)驗(yàn)室”。“Ataraxia是古希臘的一種哲學(xué)思想，該哲學(xué)流派認(rèn)為世界的知識(shí)和理論都是不完善的，只有通過不斷學(xué)習(xí)才能達(dá)到更高的境界。人工智能就是一種機(jī)器需要不斷學(xué)習(xí)和認(rèn)知才能到達(dá)的境界。”彭垚說。

除了響亮的名字，實(shí)驗(yàn)室的墻壁上還掛滿了藍(lán)底科幻海報(bào)，上面寫著“AI Civilization（人工智能文明）”；區(qū)別于到處都是瓶瓶罐罐的傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室，人工智能實(shí)驗(yàn)室遍布一排排計(jì)算機(jī)，屏幕上跳動(dòng)著一行行代碼、數(shù)據(jù)；變形金剛式的中小型機(jī)器人錯(cuò)落有致地矗立在辦公桌上；一張張年輕的面孔熟練而有節(jié)奏地敲打著鍵盤，有的是算法工程師，有的是數(shù)據(jù)科學(xué)家，還有的是數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)員……盡管從事的具體工作各不相同，但他們都有一個(gè)共同的稱謂——“人工智能專家”。

“人工智能專家，可以簡單理解為機(jī)器的‘啟蒙老師。”彭垚說，算法工程師先負(fù)責(zé)搭出一個(gè)最初步的算法框架，然后，數(shù)據(jù)科學(xué)家再把合適的數(shù)據(jù)裝入算法框架里，通過優(yōu)化、搭建出第一版機(jī)器模型。隨后，數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)員通過給圖像、文字等數(shù)據(jù)做標(biāo)記，為機(jī)器編寫出一本附有正確答案的“教科書”，手把手教機(jī)器模型如何學(xué)習(xí)處理不同類別的信息。

在人工智能專家的啟蒙和教導(dǎo)下，機(jī)器模型經(jīng)過幾天或者一周的學(xué)習(xí)后，就可以自主進(jìn)行深度學(xué)習(xí)了。“當(dāng)機(jī)器模型學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確率達(dá)到及格線，就可以開發(fā)成產(chǎn)品、投入試運(yùn)行，然后一邊運(yùn)行、一邊繼續(xù)學(xué)習(xí)。一兩個(gè)月后，機(jī)器模型的準(zhǔn)確率就會(huì)有‘脫胎換骨的進(jìn)步。”彭垚說。

用算法解決各行各業(yè)的“痛點(diǎn)”

“人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一支，它的起始是算法。怎樣把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有效的信息，進(jìn)而解決各行各業(yè)的痛點(diǎn)，輔助其做決策是人工智能專家的愿景。”彭垚說，與長期從事某一個(gè)具體行業(yè)的上班族不同，人工智能專家需要在各行各業(yè)自如轉(zhuǎn)換。

算法模型是最基礎(chǔ)的工具，這些工具只有跟不同行業(yè)、不同用戶的需求結(jié)合起來，才會(huì)有“用武之地”。“好的人工智能專家需要不斷學(xué)習(xí)不同行業(yè)的知識(shí)，了解各行業(yè)的運(yùn)行規(guī)律、發(fā)現(xiàn)他們的痛點(diǎn)，進(jìn)而有針對(duì)性地寫算法、建模型、做產(chǎn)品。”彭垚說。

例如，人工智能算法模型+娛樂媒體行業(yè)，就有了“智能鑒黃師”。對(duì)于直播、短視頻平臺(tái)來說，他們的一大痛點(diǎn)是如何實(shí)時(shí)清理平臺(tái)上不健康的違法違規(guī)圖像。“以往，一些平臺(tái)需要雇傭百余名工人，24小時(shí)值班，挑出不合格的照片，現(xiàn)在采用機(jī)器深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，這些企業(yè)只需要雇傭幾十個(gè)人，不僅清理的準(zhǔn)確率更高，而且工作強(qiáng)度也減輕了，只要對(duì)機(jī)器模型的結(jié)果進(jìn)行復(fù)查就可以了。”彭垚說。

人工智能算法模型+能源消費(fèi)，催生了“智能抄表員”。通過圖像識(shí)別和記錄每戶家庭每天的用氣量，計(jì)算機(jī)能夠精確預(yù)估當(dāng)?shù)厝細(xì)夤久刻煨枰徺I多少燃?xì)猓苊饪諢細(xì)庠斐衫速M(fèi)。七牛服務(wù)的一家燃?xì)夤荆饲懊磕晷枰諢魞r(jià)值約90億元的燃?xì)猓捎昧巳斯ぶ悄軋D像識(shí)別深度學(xué)習(xí)平臺(tái)后，“智能抄表員”幫助公司減少了20%左右的能源浪費(fèi)。

除此之外，人工智能專家開發(fā)的產(chǎn)品還能用于識(shí)別金融票據(jù)文字信息，提高財(cái)務(wù)處理的效率；搜集圖像大數(shù)據(jù)信息，服務(wù)特種安全行業(yè)。“對(duì)于繁重、枯燥、高重復(fù)、不適合人類的工作來說，人工智能專家開發(fā)出來的產(chǎn)品是人力的完美替代。”彭垚說。

“終結(jié)者”還是“創(chuàng)造者”

人工智能的發(fā)展速度實(shí)在太快，以至于它的研發(fā)者都感到猝不及防。日前，美國社交媒體臉書公司創(chuàng)始人馬克·扎克伯格與美國特斯拉公司首席執(zhí)行官埃隆·馬斯克就進(jìn)行了一場激辯，前者對(duì)人工智能持樂觀態(tài)度，而后者稱其為人類文明的威脅。那么，人工智能專家這個(gè)新行當(dāng)?shù)降资瞧渌袠I(yè)從業(yè)人員的“終結(jié)者”，還是新行業(yè)的“創(chuàng)造者”？

“我們不希望取代其他職業(yè)，而是希望革新陳舊的生產(chǎn)力和生產(chǎn)方式，促進(jìn)既有行業(yè)的從業(yè)人員學(xué)習(xí)更多先進(jìn)知識(shí)和技能，改善整個(gè)團(tuán)隊(duì)的運(yùn)行模式和工作效率。”彭垚說。

馬車夫、打字員這些人類還有記憶的工作，今天已經(jīng)幾乎沒有了，取代它們的是汽車駕駛員、電腦和新的工作。在不遠(yuǎn)的將來，人類必將生活在一個(gè)“充滿了人工智能的世界”，很多行業(yè)都會(huì)從人提供服務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器人提供服務(wù)。“人類要學(xué)會(huì)在這樣一個(gè)不斷演進(jìn)、不斷進(jìn)步的社會(huì)中生存，具備非常強(qiáng)的適應(yīng)能力和學(xué)習(xí)能力。這樣，我們就不會(huì)害怕社會(huì)的變化。”彭垚說。