作为第四次工业革命的先导领域，人工智能和大数据近年来持续升温。最近的AlphaGo赛事，将人工智能的前沿技术展现在了大众面前。大数据的概念被炒作多年之后，是时候让我们开始关注大数据和人工智能在特定领域的应用了。那么，大数据和人工智能领域还存在哪些技术挑战？如何找到大数据和人工智能的创业入口，利用数据挖掘和机器学习的能力创造更大的商业价值？近日，天天投资联合腾讯中创、清华启迪之星举办了“人工智能与大数据投融资面对面”活动。圆桌论坛期间，多位学术专家、投资人、企业家从各自的角度发表了看法。人工智能与大数据投融资面对面圆桌论坛大数据与人工智能领域的技术壁垒大数据技术本身的不可读性清华大学计算机科学与技术系崔鹏教授深有体会从事数据挖掘与信息处理研究多年。他认为，无论是大数据还是人工智能，从学术研究的角度来看都不是什么新概念，其核心基本都围绕着数据分析挖掘、数据建模等工作展开。目前，在大数据的不同层面，已经出现了一些提供标准化服务的公司。但是大数据的核心部分，即数据的处理和分析，并不容易用一个通用的框架来实现。大数据的数据来源非常多，不同领域的数据也呈现出非常强的领域特征。我们不可能找到一个通用的数据模型来解决所有的问题。因此，大数据要想真正投入到行业应用，必须要结合懂大数据技术的人和在某一领域有深厚背景的人，这样才能在一定程度上实现对大数据的分析和处理。比较大的水平。突破。事实上，现在硅谷的一些公司正在尝试开发一些大数据的标准化工具，但据我们了解，虽然能拿到投资，但生存状况并不是很好。因为从企业的角度来看，它并没有很好的应用场景。大一点的公司完全有能力自己搭建数据分析团队，不可能把所有的数据都交给专门做数据分析的服务商；而使用这些服务的小公司仍然会面临工具通用性的问题。此外，大数据技术本身的不可读性，使其目前存在技术风险。目前，几乎所有的大数据分析都是基于关联算法进行预测。也就是说，大量的数据已经证明，A的出现就是B的出现。基于这个逻辑联系，我们会预测下一次A出现时，B也会出现。但这些所谓的预测准确率有限，整个过程是一个我们无法控制的黑匣子。因此，目前的大数据分析无法实际应用于某些领域的一些严肃决策。2011年，JudeaPearl因其因果推理模型获得图灵奖，这也预示着计算机技术的发展可能会打开黑箱模型，使大数据分析成为可解释的行为。这与现在的大数据完全不同。今年我们还看到了一个标志性的事件，就是2015年10月出现在《科学》杂志上的那篇文章，只需要极少量的样本，只有几百个样本的数据，再加上人类的推理能力在里面，它的性能优于使用几十万个样本得到的效果，这也说明大数据虽然很火，已经在很多领域得到实际应用，但是从技术发展的角度来看，目前的大数据技术是不是进口的；从前瞻性的投资角度来看，还是要关注更多前沿技术的发展。机器学习如何应用于数据治理英特尔中国研究院原院长、御视科技CEO吴甘沙认为，目前大数据和人工智能领域的技术障碍主要有以下两点：一是大数据工具和特定领域相结合。过去几年，大数据着重于最底层的存储，解决分布式计算的基础设施问题。现在是时候考虑如何进行特定应用程序的问题了。过于电脑化的工具，绝大多数用户不知道如何使用。从某种程度上说，如何为不同领域的用户提供实用的工具，有针对性地从数据中提取价值，是很多厂商都在努力解决的问题。二是数据治理问题。目前，人们很少谈论大数据的数据治理环节。在传统的数据分析过程中，花在数据清洗上的时间可能占到整个过程的60%-70%，耗费了大量的精力和资源。目前，已有一些机器学习应用于数据治理的研究和产业化尝试。机器学习可以从非结构化结构中学习结构化数据，通过不断学习消除一些歧义。未来，大数据和人工智能会有一个交汇点。大数据会解决认识过去和现在的问题，人工智能会解决认知的问题。两者的结合将对一些重要领域的发展起到里程碑式的作用。.最近，IBM提出了“认知商务”的概念。某种程度上，我们可以理解为人工智能与大数据的结合。相信这两种技术的结合会有非常好的发展前景。深度学习很好地反映了技术的发展，但不一定是最终状态。如何将深度学习与推理和逻辑模型、算法相结合，将人工智能与现代应用的需求相结合，对现有技术进行重组，构建一些独特的架构，使人工智能从传统的感知进入到决策能力的阶段来实现未来工程创新非常值得期待。人工智能与大数据创业建议行业垂直大数据项目受青睐在创世资本创始合伙人唐旭东、极客帮创始人姜涛看来，目前一些行业垂直大数据项目较为看好。通过三个维度对项目进行评价。一是要有基于自然语言处理的核心技术，二是要有更多的数据源，三是要解决客户的实际问题，实现数据变现。即使目前的市场容量不大，但如果真的能解决用户的实际问题，也是一个值得投资的项目。专心致志实现领域化、专业化虽然吴甘沙创业时间不长，但他已经深厚的感情。在吴甘沙看来，创业者首先要明确要解决的问题和重点关注的领域。每个领域都有不同的问题，你要解决的问题并不是用户真正的需求。二是短期内能否实现目标。有时不仅仅是技术问题，还要综合考虑市场和政策。第三个是伙伴。在人工智能领域创业还存在一定的技术壁垒。如果你想做一个独特的产品，你仍然需要有能力的专业人员。如果能骗过强者跟你一起创业，那绝对会事半功倍。用技术实现产业创新图灵机器人创始人于志臣认为，在人工智能和大数据领域创业，不仅技术壁垒高，对创新能力的要求也很高。人工智能和大数据是一个长期的发展过程。如何用科技创造更多符合当下环保要求的创新产品，才是最值得关注和探索的。利用数据的力量提升领域竞争力无论是零售还是购物中心，许多行业都可以从数据驱动的方法和技术中获益。崔鹏教授分析，大数据的投资热潮已经持续了很长时间，“大数据”的概念逐渐被透支。如何判断这家公司是不是真的在利用大数据技术的精髓来做产品，利用数据的力量来提升某个垂直领域的竞争力，而不是仅仅演绎一个概念。对于用户来说，自己做大数据分析是一件很奢侈的事情，因为不是买几个工具就可以做到的，而是要真正懂得如何建模数据，如何分析数据。只能通过与公司其他部门的深度耦合来解决。一些创业公司不具备这样的实力，可以寻求一些研究机构或者高校的“产学研”合作，这也是一个好办法。数据堂CEO齐宏伟坦言，自己在创业过程中也经历过很多失败和挫折，利用现有的技术能力和基础来加速前进。他总结了三点建议，分享给大家。重点。尤其是创业初期，精力和时间有限，领域化和专注度非常重要。开放的心态。尤其是在VR、AR和大数据领域，一定要想办法利用现有的能力和基础，比如数据层面的基础或者技术层面的技术，这样会加快你的进步，不要什么都做划痕。耐心。这个事情跟其他领域没有什么区别，尤其是移动互联网，都是依赖一定的模式。它需要技术能力的积累和极大的耐心。结语AlphaGo惊人的思维能力背后是大数据的挖掘和学习能力。随着硬件的提升、算法的进步、数据的积累，我们也看到了人工智能垂直领域更多的新机会和新思路。大数据和人工智能将成为企业发展的强大助力，产生更大的商业价值。00185251115914.0Normal010pt02falsefalsefalseEN-USZH-CNX-NONE$([{￡￥·'"〈《「『【〔〖〝﹙﹛﹝＄（．［｛￡￥!%),.:;>?]}￠¨°·ˇˉ―‖’”…‰′″›℃∶、。〃〉》"』]〕〗〞︶︺?﹀﹄﹜﹞!"%'),.:;?]｜｜｝～￠/*样式定义*/table.MsoNormalTable{mso-style-name:normaltable;mso-tstyle-rowband-size:0;mso-tstyle-colband-size:0;mso-style-noshow:yes;mso-样式优先级：99；mso-style-parent：“”；mso-padding-alt：0cm5.4pt0cm5.4pt；mso-para-margin：0cm；mso-para-margin-bottom：。0001pt；mso-分页:widow-orphan;font-size:10.0pt;font-family:Calibri;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin;}
