架构师(2019年9月)

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架构师(2019年9月)

卷首语:关于 AI 技术落地的三个重要维度的思考

作者:曾敏 ,微软小冰团队高级技术总监

关于 AI 技术,这是一个最好的时代。

近年来,基于各项基础设施的不断完善,以及近十年移动互联网的蓬勃发展,我们积累了大量的交互数据可以去做各种分类及生成式任务。在算力方面,GPU、TPU 等性能的突飞猛进,令我们有了工业化的利器去尝试多种优化方案。在算法方面,基于深度学习,我们在 NLP、CV、Speech 等各个领域的基础性工作都有了非常大的进步。 当然,这也是一个艰巨的时代。 所有的技术落地都是以用户体验为最核心的目的。作为 AI 从业者,我们深知囿于数据的孤岛,产品的独特性,技术的护城河深度等多方面的因素,落地要远比移动互联网时代付出更多的努力。

与移动互联网时代的产品快速可复制性的打法不同,AI 技术落地尤其需要考虑以下三个维度。

一、跨界独特性。这里指的是不但要考虑技术独特性的护城河,更需要考虑产品的独特性,多注重跨领域的尝试。实际上,整个产业互联网里的各项底层产业,较移动互联网行业都存在很大的提升空间,重点是怎样去解决产业互联网里的效率问题。小冰在车载、绘画、教育、纺织等方面的尝试足以证明这一点。

二、注重完整闭环。这里不仅仅是说要从用户体验、数据、商业模式的闭环着力去做,而且需要更进一步的、全面分析闭环当中的每一个环节,看看成为瓶颈的是哪些方面,有没有可能通过技术去自动化或者半自动化大幅度解决,那些仅仅是为了技术尝试而尝试的产品方向建议低优先级或者不做。以小冰为例,在对话的场景中,我们有太多可以尝试的方向,比如广告、任务等,但我们认为有其它更适合做这些的方式,我们一直在保持克制,尽可能让团队凝聚在一个方向上集中发力。

三、定制规模化。移动互联网解决的更多是通用性需求和一般个性化需求,注意,这里的个性化和定制规模化有很大的区别。个性化指的是平台方通过交互数据的积累,利用推荐系统等技术去推测用户可能感兴趣的产品。定制规模化指的是,用户能深度参与进产品甚至是技术的设计之中。用户可以指定他们最直接的诉求,让 AI 技术能尽可能以最快的速度去满足。

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