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9月6日，2018中國人工智能峰會（CAIS2018）在南京國際博覽會議中心召開。以“AI賦能，驅動未來”為主題，匯聚50余位人工智能領域國際學術界、產業界著名領袖以及相關代表參會。

斯坦福客座教授吳恩達以Landng.ai創始人、CEO的身份出席了峰會，并在主論壇上做了題為《人工智能賦能新時代》的主題演講。

吳恩達稱，Landing.ai成立后的這段時間，他去往了許多國家，和很多CEO聊過，了解到很多企業家如何應用人工智能來輔助商業決策，他希望跟大家分享企業、政府、大學如何運用人工智能技術提高效率。

▌賦能企業：來自CEO的三個人工智能問題

目前人工智能已經在很多行業應用，并促使其發生了改變。如果想要在新時代發展的更好的話，就一定要應用新技術。而決定一個公司是否能在人工智能時代發展的更好，則需要把公司的傳統模式與機器學習相結合，但這絕不僅限于單純的結合。比如百度和谷歌，需要大量的收集數據、建立數據庫、普及自動化并引進大量的人才。

互聯網時代和人工智能時代的差異

吳恩達首先對比了互聯網時代和人工智能時代的差異，這一對比他在今年2月份國家會議中心工業互聯網峰會的一次演講中也曾詳細提到過。

互聯網公司和人工智能公司有何不同呢？吳恩達稱，目前很多公司對于互聯網公司有一個誤區，他們認為給一個商場配上一個線上網站，就等于互聯網公司。

吳恩達定義了互聯網公司的幾大特點：

1.互聯網公司需要大量的A/B測試

2.迭代速度很快

3.工程師及產品經理共同進行決策

因此，互聯網公司著重A/B測試、快速迭代以及工程師及產品經理的決策，而在人工智能時代，人工智能公司側重數據收集戰略，集中的數據庫，以及普遍的自動化。

吳恩達稱，一個傳統的技術公司加上神經網絡或者機器學習，這還不是AI公司。能夠統籌公司做非常好的人工智能工作，這才是真正的人工智能公司。

以一家搜索引擎公司為例，其會搜集到非常多的數據，吳恩達稱，如果你是公司的CEO，讓你的產品經理有渠道獲取數據，并建立集中的數據庫是非常重要的。另外在人工智能時代我們有大量新的職位等待著新的人才。

吳恩達基于此也提出了他對人工智能公司理解。一家好的AI公司應該有以下幾點側重：

• 數據搜集的戰略：如何搜集數據？通過什么工作，在什么國家搜集數據，都需要明確。

• 集中的數據庫：如果你的公司有50個數據庫（databases），如果一個工程師做某個項目的時候需要到50個數據庫找數據，那是非常困難的，所以現在的趨勢是要盡量把數據集中起來。

• 普遍的自動化：很多AI公司正在做這件事，有很多自動化的機會。

• 新的人才需求：機器學習工程師，計算機視覺算法工程師。

今天在許多人工智能公司，產品經理和工程師的工作也發生了變化：在互聯網時代，如果你要做一個app，工作流程一般是產品經理來畫一張圖，工程師根據產品經理的這張圖再去寫代碼。而在人工智能時代，比如你要做一個自動駕駛的產品，產品經理沒辦法直接做一張圖，他需要把一些數據給到工程師，讓工程師從數據庫拿數據，然后要求達到某個數值的準確率。

來自CEO們的三個問題

那么CEO們更關心什么呢？

兩周前，吳恩達在自己的推特上發布了一個問題，稱自己因為Landing.ai的項目到訪很多國家，和非常多的CEO交流過他們的AI策略，想基于此發布一個報告，因此也向大家征集最想了解的問題。

本次演講中，吳恩達也提出了他被CEO們問過最多的三個問題，并對此一一做出了解答：

• 如何招聘AI人才，建立AI團隊？

• 如何挑選AI項目，哪些項目應該避免

• AI與公司策略如何結合？

問題一：如何招聘AI人才，建立AI團隊

吳恩達認為，人工智能團隊的組織架構應該有以下三步：首先，借助外部資源；其次，利用外部資源，但仍需要培養內部AI團隊；最后將內部AI團隊與各個業務部門有機結合。

他尤其強調了企業向不同的業務部門提供人工智能培訓的重要性。并詳細敘述了企業應該如何運用線上教育資源進行內容策展。

隨著線上數字內容的興起，教育及培訓變得越來越容易。吳恩達提出了一個新的職位概念——公司的首席學習官（Chief Learning Officer），可以利用大量的線上教育資源進行內容策展。例如發掘與篩選優質內容，整合與編輯，形成新的課程大綱；在企業內部傳播與分享相關內容，并將培訓計劃與員工考評掛鉤。

問題二：如何挑選AI項目，哪些項目應該避免？

吳恩達表示，挑選人工智能項目的規模不是重點，重點是人工智能需要解決實際問題。而對于一些企業來說，可以通過投資或收購獲得相關技術，并不是必須要自己獨立去做。

他還提出了三條挑選人工智能項目的基本原則：

• 挑選示范項目，成功交付，建立勢頭。他用自己的經歷為例，提出自己在谷歌大腦的時候合作的第一個內部客戶是谷歌的語音識別部門，并且通過這個項目建立了谷歌大腦的品牌。也就是說，規模不一定大，但是一定要非常有價值。

• 與外部專家合作，加速項目啟動與運行。

• 長期來看，有一些項目只有內部團隊可以勝任。

這就涉及到另一個很多公司面臨的問題：自己做還是向第三方購買AI服務？

吳恩達也給出了自己的答案：對于普適性的行業解決方案，向第三方購買；對于具有業務特殊性的解決方案，需要內部構建。

問題三：AI與公司策略如何結合？

吳恩達認為，策略是復雜的，多方面的。可以選擇一個核心的領域，打造屬于自己的技術壁壘。

另一個很實用的建議是，不要和谷歌或者百度競爭通用AI技術，而是在自己的垂類用AI構筑技術壁壘。

在這里吳恩達舉了landing.ai和中聯中科在農業領域合作的例子。今年八月，中聯重科宣布與吳恩達教授的人工智能公司Landing.ai簽署戰略合作協議。雙方將攜手在農業領域展開合作，共同研發基于人工智能（AI）技術的新產品，打造一支頂尖的人工智能技術團隊。

▌賦能政府：給政府的三條人工智能發展建議

吳恩達肯定了中國，特別是南京在基本學科建設上的成績，例如南京大人工智能學院的建立。并就政府如果發展人工智能，提出了幾條建議。

投資教育以及勞動力再就業培訓

在演講中，吳恩達提出了“有條件的基本收入”概念，因為人工智能會替代一部分的工作。但是隨著線上內容的興起，人工智能捋會替代一部分的工作·。然而，隨著線上內容的興起，任何人都能夠獲取參與經濟活動所需要的技能。

線上教育最大的問題是完成率，例如如何激勵人們不只是上課，而是完成課程。對于適齡勞動人口，政府可以通過資助其學習，從而獲取新的技能重新進入勞動力市場。

公共部門與私有部門結合-加速新行業發展

吳恩達認為，很多前AI時代制定的規則在AI時代將被改寫，特別是在交通、航空、金融、醫療、農業、新聞媒體這些行業。

因此，政府應該更好的促進新行業發展。這里他還提到了太太和自己創辦的公司drive.ai在美國德州落地的例子。“這個公司總部是在加州，但是我們卻把測試放在德州，主要原因是那邊政府的支持。”

運用AI改進政府治理

吳恩達認為，就像公司運用AI發覺新的生產力一樣，政府也可以運用AI改進政府治理。

▌賦能大學：AI教育供給不足如何解決？

吳恩達在演講中提到，當前對AI教育需求巨大，供給不足。大學作為人才培養基地，應該創新新的人才培養模式。在演講中，吳恩達提出如果一所大學有很多AI方面的專家，可以自己教授AI，否則可以采取翻轉課堂的形式。

在此，吳恩達以斯坦福的深度學習課程CS230為例，來說明這一授課模式的成功。

CS230第一年起有800名學生，現在每年教授3次，采取翻轉課堂形式：學生觀看線上內容（由計算機批改測驗），教學助理的時間不是用來批改作業的，而是輔導以及和學生討論項目。他認為這一方式可以拓展到全球其他國家，培養更多人工智能人才。

吳恩達指出，人工智能應該跨學科和跨領域合作，他舉了斯坦福大學AI+醫療團隊，36名斯坦福大學計算機學生和機器學習方向的學生，配合9名斯坦福大學醫學院教授和研究人員共同工作。

轉載自：大數據文摘