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闲情居|特稿丨平安肖京：AI 的差距、边界、传承( 四 )


肖京：差得太远 ， 不是一个层级 。
做AI ， 一定要「尊重」业务
AI掘金志：有人说 ， 未来AI就像水电一样无处不在 ， 也有人说它只是一个技术工具掀不起大风浪 ， 你怎么看？
肖京：我不太爱用这类名词比喻 ， 做技术还是要务实 ， 要以结果为导向 。
人工智能未来会无处不在 ， 整个社会肯定会走向数字化经营的大方向 ， 数字化的底座就是人工智能 。
AI掘金志：那么未来到底是“AI＋” ， 还是“＋AI”？技术公司好像比较信奉前者 ， 传统公司比较钟意后面这种说法 。
肖京：其实我一直很好奇为什么有人会去争论这个 。 只是不同的说法 ， 实际工作内容有什么区别呢？
AI掘金志：在传统行业做AI赋能这么多年 ， 金融也好、医疗也罢 ， 你遇到的最难解决的问题是什么？
肖京：最大的挑战还是怎么把业务和技术结合好 ， 怎么把技术方案变成业务方案 ， 真正做进去 ， 重构业务生产或服务的流程 。
有的问题看上去很简单 ， 比如业务中多年积累的大量宝贵经验和知识 ， 如何能和机器学习算法结合好 ， 并形成规范标准的机制 ， 实际上还没有很有效的方法 。
AI掘金志：为什么会出现这种情况？
肖京：人工智能的发展可以分为弱人工智能、强人工智能、和超人工智能三个阶段 。
目前人工智能处在弱人工智能阶段 ， 这意味着它只是某些方面比人强 ， 而有些方面还差得很远 ， 它的能力是有限的 。
现阶段的人工智能技术主要是基于联结主义的大数据关联分析 ， 在基于符号主义的因果推理方面能力还很弱 ， 这样就很难将基于知识经验的推理和基于机器学习的分析挖掘结合好 。
因此我认为 ， 如何将基于大数据的机器学习关联分析和小数据知识经验的表达及推理结合好 ， 是现阶段比较重要的研究方向 。
AI掘金志：这么多年下来 ， 技术的阳春白雪和落地的下里巴人好像很难得到较好地平衡 ， 这是个无解命题吗？
肖京：是有解的 ， 只是需要时间 。
金出武雄老师曾经和我们讲过 ， 学术或产业的科研创新应该“像外行一样思考 ， 像专家一样实践” 。
针对待解决的问题 ， 不要被自己的专业思维所束缚 ， 而应该跳出盒子去 ， 在充分开放的空间中自由探索思考 。 一旦发现并确定了创新的方向 ， 就要像专家一样通过专业的分析 ， 制定缜密的落地方案 ， 并高效严谨地实施 。
从事AI技术研发及创新应用多年 ， 越发觉得这个说法特别正确 。
AI落地应用 ， 一定要尊重业务 。 技术人员要到一线去 ， 深入了解业务、熟悉场景 ， 明晰技术的优点与不足 ， 让技术和业务达到最优的融合 ， 才能形成行之有效的业务解决方案 ， 产生实际业务价值 。
AI掘金志：这个道理其他技术公司的专家不懂吗？好像很多人都平衡得不太好 。
肖京：一部分是真的不清楚 。 他们太过高估自己的技术能力 ， 从而轻视了现实中落地的残酷性 。 AI落地方案不止跟技术能力相关 ， 还涉及到业务流程的重构 ， 往往需要具备良好的完整性 。
如果某个业务流程的重构需要解决100个技术问题 ， 你的方案覆盖了其中98个 ， 客户仍大有可能不用你的方案 。 因为还有2个问题你无法解决 ， 客户就必须再找其他供应商 。 与其这么麻烦 ， 倒不如直接找一家能够解决全部问题的厂商 ， 省钱又省力 。
还有一部分是缺乏条件 ， 比如自身没有业务 ， 接触了解业务的机会有限 ， 久而久之就成了一家中间技术模块提供商 ， 没有完整的业务方案 ， 纯技术产品看上去各项技术指标都很好 ， 但客户既不能直接用 ， 也不知道如何融入业务流程 ， 成为“四不像”产品 。
AI掘金志：这类中小型AI初创公司的生存空间在哪里？
肖京：我的建议是不要做平台 。 做平台就意味着产品线要拉长 ， 覆盖面要铺广 ， 这样必然做不深、做不透 ， 对业务一知半解、对场景似懂非懂 ， 用户很难用你的东西 。


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