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创新工场三年DeeCamp摸索 强调AI人才不是噱头
发布时间:2019-08-19 08:57:46 来源:第一财经

创新工场创始人、董事长兼CEO李开复的面部表情被AI技术演变为悲伤、开心、惊讶、蔑视四种分类投射在大屏幕上,场下一片笑声。

这是在创新工场2019 DeeCamp人工智能训练营成果展示暨结营典礼现场,获奖学生团队研发出关于赋能零售的门店追踪技术、AI表情指挥产品、AI文本滤镜等成果。从2017年招聘仅36名学生,到2018年的300名,再到如今的600名,李开复称,今天的人工智能来到一个最好的时期,即将开花结果。

产学界密切结合

普华永道预测,人工智能将在2030年前给世界带来100万亿人民币的GDP的竞争。李开复表示,其中绝大多数都会来?#28304;称?#19994;用AI赋能。通过这种赋能,如果能给传?#31216;?#19994;带来5%~10%的利润增加或成本节省,而当AI向传统行业赋能时,即表示它要进入一个开花结果的时期,也是最好的时期。

李开复称,DeeCamp的初衷是希望通过联合产业、学界力量,打造应用型AI人才培养?#25945;ā?#27492;前他曾表示, AI赋能行业”的应用模式在未来将迎来高速成长。但目前中国“AI赋能行业”的研发与应用场景面临严峻的人才瓶颈,大批从校园和研究机构走出来的AI研发者急需在行业实际场景中历练、升级。

刚开始的2017年,创新工场CTO、人工智能工程院执行院长王咏刚称,DeeCamp教学知识更偏向计算机视觉、自?#25381;镅源?#29702;、自动驾驶等单点化的领域,?#25381;心?#20040;多的合作企业,也?#25381;?#36275;够的人力支持。因此,王咏刚摸索出经验——一方面,要让学生主动学习,发挥自主性;其次,DeeCamp知识+实践的课程体系也被确立出来,老师为学生密集的做AI相关的知识梳理,介绍机器学习的前沿进展、未来方向,由企业一线的研究院、工程师或技术总监来讲这些机器学习知识是怎样在产业中实?#35270;?#29992;的。产业与学业密切结合的趋势也逐渐明晰。

2018年,DeeCamp更注重整个课程的逻辑体系,邀请行?#30340;?#30340;知名学者从帮助学生梳理完整的机器学习、深度学习发展脉络?#22836;?#23637;方向。

发展?#35757;?#28145;水区的2019年,王咏刚称,DeeCamp更关注AI从AlphaGo从神坛走到广泛的应用中,课程也更加偏向产业落地和商业化。“这些学生虽然做技术、做科研,但他们如果完全不了解AI应该如何落地、如何完成商业化的逻辑,那未来走到工作岗位之后他也很?#35766;ナ视I商业化的潮流趋势。”

?#28304;?#26089;期培育

不管是国内AI行业发展阶段,还是DeeCamp项目所呈现的成熟度,均处于早期摸索阶段。创新奇智CTO 张发恩在接受采访时表示,很多DeeCamp项目创意非常新颖,很多地方也都非常有商业价值与商业应用场景,但距离真正实现商业落地还比较远。

商业落地意味着要给商业产生价值,张发恩称,例如需要考虑指标、参数、数据量、其他技术?#38236;取?#20363;如在建设一个工业视觉落地场景时,要做光学系?#22330;?#26426;械系?#22330;?#30005;气自动化系?#22330;?#36719;件?#25945;ā?#20197;及发展算法,“今天更多的项目展现的是算法层面,离真正落地还有不少的距离。”

王咏刚称,AI和垂直领域在商业化方面应如何结合,如何满足具体行业的需求,深入行业之后如何产品化及盈利的问题,是当前AI应用的?#35757;悖?#24456;少企?#30340;?#30495;正做好,大部分企业都会走到艰难的地?#20581;?#27492;次DeeCamp所展示的50个项目里,王咏刚认为可能有八九个都是值得去看的,“不光看产品与技术,还要看团队的商?#30340;?#21147;与执?#24515;?#21147;。”

不论如何,对AI人才的?#26159;?#20173;是当下企业的痛点之一,路孚特(中国)科技有限公司董事总经理、全球移动开发副总裁吴震操称,企业永?#24230;?#20154;,企业的竞争就是人才的竞争。路孚特从十几年前投入NLP到如今,愈发需要大量应用型人才,缺口也在不断变大。

结合当下火热的青少年在校教育品牌,王咏刚称暂时不会与中小学合作,他称,大学生具备相对较为全面的基础素质,可以与?#36136;?#22330;景紧密集合,与中小学需要?#25945;?#30340;是更为基础的素质而非应用场景。

“炒作噱头与概念是?#25381;?#24847;义的,让中小学生直接去学机器学习,不如教他们理解数学公式的极值、解析意义、曲线求值的可能性,搞明白一个曲线的导数如何在曲线中找到最小值最大值这类基础数学问题,才是机器学习重要的东西。”王咏刚称。


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