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AI落地

編輯：陳萍、小舟

轉(zhuǎn)自：機(jī)器之心

吳恩達(dá)在斯坦福大學(xué) HAI 研討會(huì)上進(jìn)行內(nèi)容分享，指出 AI 部署所面臨的三大挑戰(zhàn)，并給出解決方案。

隨著人工智能的不斷發(fā)展，大量先進(jìn)算法以及配套硬件設(shè)施不斷涌現(xiàn)，研究人員憑借新算法等不斷刷新 SOTA 記錄，但是在科研中、論文中實(shí)現(xiàn)的高精度性能，很多卻不能應(yīng)用于實(shí)際的生產(chǎn)中。AI 離真正的落地還有多遠(yuǎn)？

現(xiàn)階段，許多公司和研究團(tuán)隊(duì)正在努力將研究轉(zhuǎn)化為實(shí)際的生產(chǎn)部署。近日，機(jī)器學(xué)習(xí)大牛吳恩達(dá)在斯坦福大學(xué) HAI 研討會(huì)上分享了一些有趣的觀點(diǎn)，即「如何彌補(bǔ) AI 的概念驗(yàn)證與生產(chǎn)之間的差距」。

HAI（「以人為本」人工智能研究院）成立于 2019 年 3 月，由斯坦福大學(xué)人工智能科學(xué)家李飛飛和哲學(xué)教授約翰 · 埃切曼迪（John Etchemendy）共同領(lǐng)導(dǎo)，致力于推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的跨學(xué)科合作，讓科技以人為中心，并加強(qiáng)對(duì)人工智能社會(huì)影響的研究。HAI 定期舉辦研討會(huì)，此前吳恩達(dá)參加研討會(huì)并做了演講。

AI 部署所面臨的挑戰(zhàn)

在這次研討會(huì)上，吳恩達(dá)分享了人工智能面臨的挑戰(zhàn)之一，即 AI 概念驗(yàn)證與產(chǎn)品落地之間的差距。

吳恩達(dá)從三個(gè)方面介紹了 AI 部署所面臨的挑戰(zhàn)：小數(shù)據(jù)、算法的魯棒性和泛化能力，以及變更管理。

挑戰(zhàn) 1：小數(shù)據(jù)問(wèn)題

小數(shù)據(jù)在消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)以外的工業(yè)應(yīng)用中很常見，而 AI 研究通常使用大數(shù)據(jù)，很多算法是針對(duì)大數(shù)據(jù)開發(fā)的。

但是很多行業(yè)可獲取的數(shù)據(jù)規(guī)模有限，為了使 AI 在這些行業(yè)中起作用，我們必須開發(fā)針對(duì)小數(shù)據(jù)的算法。小數(shù)據(jù)適用的算法包括 GAN、GPT-3、自監(jiān)督、遷移學(xué)習(xí)等。

挑戰(zhàn) 2：算法的魯棒性和泛化能力

大家可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，已發(fā)表論文中效果顯著的模型通常在生產(chǎn)中不起作用，研究中聲稱算法結(jié)果已經(jīng)超過(guò)人類的方法卻不能很好地投入到生產(chǎn)，訓(xùn)練的模型不能很好地泛化到其他數(shù)據(jù)集等。吳恩達(dá)以醫(yī)療領(lǐng)域舉例進(jìn)行說(shuō)明。然而這些問(wèn)題不僅存在于醫(yī)療領(lǐng)域，其他領(lǐng)域也面臨相同的問(wèn)題。

挑戰(zhàn) 3：變更管理

AI 技術(shù)可以使工作流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化或部分自動(dòng)化，而這對(duì)相關(guān)人員的工作帶來(lái)了影響。我們需要對(duì)整體的改變有更好地掌握。

解決方案

對(duì)于上述挑戰(zhàn)，吳恩達(dá)也表達(dá)了自己的觀點(diǎn)，給出了解決方案。他指出我們應(yīng)該關(guān)心整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目周期，除了構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型以外，其他問(wèn)題也應(yīng)該更系統(tǒng)化，讓 AI 更具可重復(fù)性和系統(tǒng)性：

我們應(yīng)從范圍界定到數(shù)據(jù)、建模和部署，系統(tǒng)地規(guī)劃?rùn)C(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的整個(gè)周期。

吳恩達(dá)表示，學(xué)界和工業(yè)界應(yīng)努力將機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換成系統(tǒng)化的工程學(xué)科。

吳恩達(dá)演講完整視頻：

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