生产力研究
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“以数据重塑生产力”,爱数的守正与出奇

这几年,人们越来越达成共识:数据是最重要的生产资料,人工智能是最重要的生产力。然而,人工智能公司却经历了过山车般的待遇。从受到各界关注,到遭遇诸多质疑和资本寒冬,只有一个人能体会。

当人工智能成为最大的风口时,爱舒出奇的冷静,并没有急于求成,哪怕布局就像知识图谱和认知智能等领域,他在多个行业积累了丰富的AI实施经验,从未给自己贴上AI标签。正如爱数总裁何鸿福所说:“爱数从来没有把自己定位为一家人工智能公司,而是一家大数据基础设施解决方案提供商。。”

出奇的直立。爱数,一家从数据管理起家,深耕数据领域十余年的公司,并不热衷于追逐热点,而是专注于了解人工智能热潮背后的发展规律,并有所作为而不是在智能世界的蓝图中做某事。

近日,在以“共绘新丝绸之路”为主题的爱树SMART 2021大会上,爱树正式发布了新愿景:数据重塑生产力,共创智能世界,带来对数据、AI、智能世界的另一种深度思考。

透过现象看本质:解决人工智能的关键问题

理想很充实,但现实有点骨气。

正当人们对人工智能抱有很高期望的时候,AI应用的部署却远远跟不上预期。事实上,Gartner近年来进行的一系列调查也表明,人工智能应用部署的增长并没有预期的那么高,仍然面临诸多挑战。

爱舒品牌与人力资源副总裁李漫武总结说,在应用中还存在许多“世界级难题”。企业人工智能:例如有效数据缺乏与模型准确率高的矛盾,人工智能应用开发难与人才匹配难、高昂的建设成本和收入的不确定性

爱舒品牌与人力资源副总裁李曼武

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确实如此。在算力和数据“野蛮生长”的同时,一系列问题接踵而至。以模型为例。模型具有更高的精度、量化和复杂性的明显趋势。与上一代相比,OpenAI GPT-3 模型在模型规模、数据量和训练层数方面呈指数级增长。另一个例子是 AIOps。模型部署缺乏有效数据,往往需要数据收集周期,面临失败风险,适应性差,难以调整......

如果进一步分析这些问题,会发现很大一部分在于数据,即如何让数据真正成为有用的生产资料,可以更好地被算法模型利用;如何更好地将数据和算法与业务场景相匹配;如何降低数据相关的复杂度 为了降低AI门槛和开发难度...

目前这些数据对于那些拥有大量资金和人才的互联网公司来说,问题非常重要。对于企业来说相对容易,但对于传统行业的大多数企业来说,却是一道无法轻易跨越的鸿沟。这也是不出所料热爱数字、解决数据问题的最大价值。与此同时,爱数也在思考和重新审视自己,即除了数据,爱数还能做些什么来将传统企业转变为数据驱动的组织?

" 爱舒不想只是一个守门员数据领域 '只有挖掘数据的价值,才能实现更大的商业价值。何鸿福说。爱数选择认知智能作为实现数据价值的道路。在AnyBackup、AnyShare、AnyRobot、AnyDATA四大产品逐步落地的基础上,进一步引入“认知智能”战略,真正帮助一大批传统企业向数据驱动型组织转型,彻底重塑用数据提高生产力,共同迈向智能世界。

认知智能战略:专注领域,产品为先

人工智能60多年的发展历程中,数不胜数概念、技术术语,但无疑“认知智能”这个术语近年来被越来越频繁地提及。如果说过去十年算力、数据、深度学习算法的突破,让感知智能实现了质的飞跃,那么未来十年甚至更久,认知智能的突破将是行业面临的难题。

如何理解认知智能?

何鸿福以温度为例。 39℃只是一个数字,没有具体的含义,而体温39℃就意味着一个人发烧了。接下来你需要去医院接受治疗。这就是认知智能,一种以知识的发现和应用为核心内容的智能形式,使机器具备人类高级的认知能力,包括言语、思维和社会认知能力。 数据是客观世界的符号记录;信息是被赋予意义的数据,知识是信息之间有意义的联系。知识正是认知智能的核心