這一次人工智能的浪潮，絕對不是泡沫?！獥钛?/p>

我的課題是：AI時(shí)代下的商業(yè)邏輯。

AI的商業(yè)本質(zhì)是提升生產(chǎn)效率

本節(jié)要點(diǎn)

• 人工智能的終極目標(biāo)是讓機(jī)器替代人類；
• 這一波人工智能改革浪潮并非泡沫，深度學(xué)習(xí)是真正拐點(diǎn)；
• 人工智能的商業(yè)本質(zhì)，是提升生產(chǎn)效率。

人工智能，不是一項(xiàng)技術(shù)，而是一系列技術(shù)。這一系列的技術(shù)都在往一個(gè)方向發(fā)展：希望機(jī)器能夠替代人。

“代替”的重要標(biāo)準(zhǔn)，是比人更好。很可惜，過往的幾次人工智能浪潮，只是讓計(jì)算機(jī)比人算得快，卻沒有人能證明，它比人類算得準(zhǔn)。

而今日，有這么多的巨頭公司投入重兵砸到AI領(lǐng)域中去，是因?yàn)檫@次掀起的AI浪潮真的是整個(gè)人工智能發(fā)展史上一次重要的拐點(diǎn)。

改變這一切的關(guān)鍵在于“深度學(xué)習(xí)”，其大幅度地提升了高緯度的信息辨識(shí)能力。

當(dāng)面臨海量的信息時(shí)，深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)了特殊的能力——信息越多維度準(zhǔn)確性就越高，且沒有上限，很容易就超過人類。

其實(shí)，所謂深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)，就是一個(gè)比人類感官更為優(yōu)秀的“分類器”。

如何理解呢？

我們?nèi)祟惉F(xiàn)在做的所有思考，其實(shí)都是在做分類。比如，在我上臺(tái)的那一刻，主持人并沒有介紹我是男是女。這一點(diǎn)，是你們通過意識(shí)經(jīng)驗(yàn)去做分類，通過我的發(fā)型、衣服、聲音以及姿態(tài)等去判斷的。

而現(xiàn)在，卻有一項(xiàng)技術(shù)可以在分類上做得更好：只要我們將事情拆解得足夠細(xì)，那么，深度學(xué)習(xí)就可以在每一項(xiàng)分類上都做得比人類更好，合起來也就比人類做得更好，甚至遠(yuǎn)超于人。

我對深度學(xué)習(xí)的技術(shù)無比佩服。人類的職業(yè)大致分為80多個(gè)類別。我們測試過，如果由HR手動(dòng)分類，準(zhǔn)確率大概在85%；用非深度學(xué)習(xí)的其他統(tǒng)計(jì)算法技術(shù)，準(zhǔn)確率在60%多；而通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，準(zhǔn)確率卻突破92%。

這是技術(shù)本質(zhì)的突破。這就是為什么這次的AI浪潮得以引爆的原因：拐點(diǎn)誕生了。

因此，這次浪潮絕對不是泡沫。

深度學(xué)習(xí)與商業(yè)本質(zhì)有什么關(guān)系？我們可以將傳統(tǒng)的“互聯(lián)網(wǎng)+”公司與出名的AI公司做對比。

“互聯(lián)網(wǎng)+”的商業(yè)本質(zhì)，其實(shí)提升的是生產(chǎn)過程中的信息傳遞效率，它是一個(gè)提高溝通效率的過程。我們所熟悉的BAT的產(chǎn)品中，百度是使你搜索信息變得容易，阿里巴巴是讓你可以無須去線下購買，QQ和微信就更不用說了，提升連接效率。

但AI公司是恰恰不一樣的。它改變的是整個(gè)生產(chǎn)過程中的生產(chǎn)效率，直接影響生產(chǎn)過程的核心。

如果是在非信息行業(yè)，比如傳統(tǒng)制造業(yè)，社交軟件并不能發(fā)揮作用，直接讓公司產(chǎn)品變得更好，比如，讓電視看起來更好，讓手機(jī)用起來更爽。因?yàn)?，它只是一個(gè)溝通工具。

而AI+可以。

人工智能、人機(jī)交互和高速計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，會(huì)讓很多人的工作被電腦取代。事實(shí)上盡管在現(xiàn)代這個(gè)腦力勞動(dòng)的社會(huì)，我們所從事的90%腦力勞動(dòng)其實(shí)都是在重復(fù)過去累積的經(jīng)驗(yàn)，而非新的思考。

因此，這部分工作很容易被我們安插“分類器”的技術(shù)環(huán)節(jié)去取代。事實(shí)上，沒有什么行業(yè)不存在單調(diào)重復(fù)的勞作環(huán)節(jié)。

AI+已經(jīng)離你很近

本節(jié)要點(diǎn)

• AI覆蓋的行業(yè)面極廣，且各有特色不存在統(tǒng)一解決方案；
• 任何行業(yè)，都可以用“核心生產(chǎn)效率問題”、“AI解決方案”、“應(yīng)用案例”三部分來分析；
• AI正在悄然滲透在各行各業(yè)，只是你未曾發(fā)覺。

接下來的重要部分，是讓大家感受一下AI現(xiàn)在已經(jīng)如何滲透到你的行業(yè)。這些行業(yè)案例是我自己非常深入地了解或者親身經(jīng)歷的，會(huì)和你從網(wǎng)上看到的那些信息非常不一樣。

這些領(lǐng)域，有兩個(gè)特點(diǎn)。

• 第一，覆蓋面特別廣。
• 第二，每個(gè)行業(yè)各有特色，不存在大一統(tǒng)解決方案。

高端制造業(yè)

• 核心生產(chǎn)效率問題：如何能更高效的設(shè)計(jì)出更優(yōu)秀的產(chǎn)品方案
• AI解決方案：通過學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)，更快的找到更好的設(shè)計(jì)方案
• 應(yīng)用案例：國內(nèi)某芯片制造巨頭通過AI算法將芯片模具設(shè)計(jì)時(shí)間大幅縮短，AI還能大幅提升藥物晶體選型速度。

至少在兩年以前，我還以為AI在高端制造業(yè)沒有太大用途，但自從知道這個(gè)案例，則完全改變了我的認(rèn)知。

舉一個(gè)例子，芯片制造業(yè)的核心是模具。

有一天，我突然接到一個(gè)電話，是我一個(gè)大學(xué)同學(xué)打過來的，說是很想投資我。

他給的理由讓我覺得無比神奇。

他是國內(nèi)一家芯片巨頭公司的管理層，主要就是做芯片模具設(shè)計(jì)的。最近他們公司進(jìn)來一個(gè)讀計(jì)算機(jī)的博士。這個(gè)博士將AI引入整個(gè)芯片模具的設(shè)計(jì)，并將原來以年為單位的周期，縮短到以天為單位。

我的朋友發(fā)現(xiàn)，這位博士的AI改革，使得這個(gè)行業(yè)不會(huì)再需要這么多的芯片設(shè)計(jì)員了。所以，他想到我是做AI的，要投資我，理由就是這么簡單。

這樣的故事媒體沒有報(bào)道過，但是都是真實(shí)在發(fā)生的。大家也許覺得AI在各行各業(yè)的滲透并沒有多么熱鬧，但其實(shí)，它正在悄然進(jìn)行。

因?yàn)?，每一家企業(yè)都在把AI對自己的提升當(dāng)作秘密武器，想要以此打敗競爭對手。

教育

• 核心生產(chǎn)效率問題：如何能快速提高學(xué)習(xí)成績，個(gè)性化培養(yǎng)出更優(yōu)秀的人才
• AI解決方案：自適應(yīng)考試，自適應(yīng)學(xué)習(xí)，個(gè)性化生涯規(guī)劃
• 應(yīng)用案例：Knewton通過自適應(yīng)評測精確診斷學(xué)生對知識(shí)點(diǎn)掌握的情況，并制定有針對性的學(xué)習(xí)方案。iPIN的完美志愿根據(jù)個(gè)人特質(zhì)和數(shù)千萬人的職業(yè)發(fā)展經(jīng)歷，為學(xué)生制定個(gè)性化的生涯規(guī)劃。

教育關(guān)系到我們每一個(gè)人。我走訪了很多這個(gè)領(lǐng)域的從業(yè)者，從小學(xué)到高中。所有人都可以把教育行業(yè)的需求提煉得非常精準(zhǔn)：提分升學(xué)。另一點(diǎn)，是如何個(gè)性化地培養(yǎng)更優(yōu)秀的人才。這就是教育市場的核心生產(chǎn)效率。

美國是怎么解決這個(gè)問題的呢？自適應(yīng)考試與學(xué)習(xí)。

最早是有一家著名的考試機(jī)構(gòu)ETS，所有考GRE、托福的試卷都是這個(gè)公司出的。傳統(tǒng)的考試，所有人都是做同一套卷子。而ETS的自適應(yīng)考試，是我隨機(jī)給你一套題，這道題你答對了，我給一道更難的；你答錯(cuò)了，我就給你更簡單的。

所謂自適應(yīng)學(xué)習(xí)，可以快速診斷學(xué)生對各個(gè)知識(shí)點(diǎn)掌握的廣度與精度，定位學(xué)生的知識(shí)點(diǎn)弱點(diǎn)，并且，還可以針對這些弱點(diǎn)反復(fù)提供針對性訓(xùn)練，迅速提升學(xué)生的學(xué)習(xí)能力。這種系統(tǒng)會(huì)記住你在什么地方犯錯(cuò)，應(yīng)該在什么地方提升。

目前，Knewton是全球最大的自適應(yīng)學(xué)習(xí)的公司，他們做了很多可以滲透到K12教育（幼稚園至第十二年級(jí)）的應(yīng)用。國內(nèi)也有很多公司在做這個(gè)，包括新東方投資的公司也都是在做自適應(yīng)學(xué)習(xí)的方向。

教育的核心是什么？服務(wù)。AI+其實(shí)并沒有改變這個(gè)本質(zhì)，而是能夠幫助提供更好的、個(gè)性化的教育培訓(xùn)服務(wù)。國內(nèi)排名前五的教育巨頭，我們已經(jīng)深入接觸了三家，沒有任何一家創(chuàng)始人對這一點(diǎn)有懷疑，他們都認(rèn)為，AI+將是未來教育的大方向。

預(yù)計(jì)五年之后，AI+教育，會(huì)給這個(gè)社會(huì)帶來真正的變革：

• 第一，讓教育更公平。AI這個(gè)老師，會(huì)是一個(gè)比填鴨式教育更懂你的老師，它能夠個(gè)性化地對待每一個(gè)學(xué)生。
• 第二，讓每個(gè)人得到個(gè)性化的發(fā)展。
• 第三，可能會(huì)打破房市泡沫。中國的房價(jià)高有兩大因素，一個(gè)是高考機(jī)制讓大量農(nóng)村人口及三四線城市人口向一二線城市轉(zhuǎn)移，拉高了一二線城市的房價(jià)。另一方面，是學(xué)區(qū)房。比如，深圳最近房價(jià)跌了，但是學(xué)區(qū)房的價(jià)格卻一點(diǎn)兒都沒有跌。

這就是整個(gè)教育資源缺乏導(dǎo)致其對整個(gè)社會(huì)的重大影響。但是，AI+教育，是能夠讓教育變得更公平的，未來，我們對于普通教師的需求，可能不會(huì)那么大了。但優(yōu)秀教師，還是稀缺的

文字工作

• 核心生產(chǎn)效率問題：更快的寫作，更精妙的文筆，更吸引人的情節(jié)構(gòu)思
• AI解決方案：標(biāo)準(zhǔn)文書寫作…….
• 應(yīng)用案例：百度機(jī)器人寫古詩，今日頭條寫作機(jī)器人報(bào)道體育賽事，iPIN的JD機(jī)器人創(chuàng)作招聘需求，日本小說機(jī)器人寫小說

文字工作的核心生產(chǎn)力是什么？

在這一點(diǎn)上，其實(shí)不是很聚焦。

在財(cái)經(jīng)領(lǐng)域或者體育賽事的報(bào)道上，還是特別需要更快、更準(zhǔn)確的寫作的。它并不需要文字多么華麗，要的就是快和準(zhǔn)。在這種情況下，AI其實(shí)是非常有用處的。

但從另一個(gè)角度來說，如果你用優(yōu)美的文筆去吸引人，或者寫小說這種引人入勝的精妙構(gòu)思，很遺憾，目前AI還不能提供解決方案，它只能提供標(biāo)準(zhǔn)的文書寫作。

目前，AI的邏輯構(gòu)思能力還很差。日本有一個(gè)寫小說的機(jī)器人，它的小說還通過了評委的初選。我想說，那個(gè)評委一定是非常糟糕的評委。

現(xiàn)在的機(jī)器人可以寫一些現(xiàn)代詩，是那種讀不懂的或者不知所云的內(nèi)容。那種非常吸引你，讓你讀了就放不下的文章，機(jī)器人是做不到的。

當(dāng)然，不止是這幾個(gè)行業(yè)，金融、法律、財(cái)務(wù)、出行、醫(yī)療等等，一切都在發(fā)生變化。我很難想象，未來10年，會(huì)有哪個(gè)行業(yè)不會(huì)被AI影響。

但AI也并非無所不能，我們現(xiàn)在仍然處于AI的初級(jí)階段。在常識(shí)理解和邏輯推理方面，機(jī)器仍然無能為力。

但你需要了解的是，雖然我們并不能用一種高度智能的方式讓機(jī)器自動(dòng)解決所有的問題，但通過“科學(xué)家+行業(yè)專家+應(yīng)用專家”這三者的緊密配合，已經(jīng)可以很好地將很多工作自動(dòng)化。

制定企業(yè)的AI+方案有四個(gè)步驟

本節(jié)要點(diǎn)

• 企業(yè)對AI需求的共同特點(diǎn)是“秘密超車”與“盡量裁員”；
• 各行各業(yè)對AI的需求分為三類；
• 制定企業(yè)的AI+方案有四個(gè)步驟。

我希望，通過我的這次課程，除了給你對AI的全新認(rèn)識(shí)之外，還能幫助你們各自的企業(yè)形成自己的AI方案。

首先，這些需求的共同特點(diǎn)是：

秘密超車

這幾乎是所有行業(yè)老板共同希望的事情，不僅要秘密擁有，還有獨(dú)有，為的是打贏一場戰(zhàn)爭。

盡量裁員

有一家公司是做腦力型工作的，3000多名員工。我問，你想裁掉哪些人？這家公司的回答是，這個(gè)行業(yè)中5年以下工作經(jīng)驗(yàn)人的工作內(nèi)容很簡單的。全公司只有15個(gè)人的工作內(nèi)容不是如此。

這是我聽過最直白也最殘忍的裁員需求，而他們希望通過AI達(dá)到目的。

當(dāng)然，從另一個(gè)角度來說，AI提升生產(chǎn)效率，并不是讓人失業(yè)，而是讓更多人不必勞累工作，可能每天你只需要工作一個(gè)小時(shí)就可以了。

我將各行各業(yè)對AI的需求，歸納為三類：

• 第一類：各種信息和行業(yè)資訊智能檢索和分析。例如：資料庫檢索，法律檢索，專利檢索等。
• 第二類：行業(yè)生產(chǎn)流程的AI優(yōu)化。例如：財(cái)務(wù)流程，招聘流程，鐵路調(diào)度流程等。
• 第三類：取代公司內(nèi)從事單調(diào)重復(fù)腦力勞動(dòng)的人。例如：信息錄入員，招聘專員，律師助理，初級(jí)醫(yī)生。

具體案例

接下來，我講一個(gè)非常具體的案例。我們?nèi)绾螏鸵粋€(gè)大型購物中心提升效率。

一般來講，我使用的是AI升級(jí)四步法：

• 診斷阻礙生產(chǎn)效率的最大問題：對核心問題進(jìn)行拆解
• 評估公司的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：根據(jù)拆解出的問題列出理想的BI（商業(yè)智能）架構(gòu)，檢視目前公司的數(shù)據(jù)缺陷
• 解決方案：完善數(shù)據(jù)基礎(chǔ)——完善商業(yè)智能(BI)基——AI過程設(shè)計(jì)——小試——大規(guī)模實(shí)施
• 方案評估與實(shí)施

這家大型購物中心的管理者給我們提出的需求非常明確。

1. 提升購物中心的坪效，賺更多的錢；
2. 我還有很多別的購物中心，完全依賴于人，管理成本非常高，如何改善。

我以“四步法”來幫他分析這個(gè)問題。

首先，他要解決的是什么問題？

1）如何提升商業(yè)地產(chǎn)面積的利潤率（核心問題）

拆解這個(gè)問題，就會(huì)面臨三類很具體的問題。

• 第1類：對于已經(jīng)入駐的商戶，到底應(yīng)該如何評價(jià)運(yùn)營效率，如何去優(yōu)化調(diào)整。
• 第2類：對于未入駐的商戶，到底應(yīng)該篩選什么樣的商戶。
• 第3類：對于整體的運(yùn)營購物中心，到底如何提升。

2）理想的BI（商業(yè)智能）架構(gòu)

AI是靠數(shù)據(jù)吃飯的，沒有數(shù)據(jù)AI就是一個(gè)傻瓜，所以接下來要去診斷他的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

所謂的BI構(gòu)架，起源于上個(gè)世紀(jì)90年代。就是將分散的數(shù)據(jù)集中到一個(gè)數(shù)據(jù)倉庫，再由這個(gè)倉庫對一些關(guān)鍵問題實(shí)時(shí)響應(yīng)和決策。在美國，絕大多數(shù)公司完成了這個(gè)工作，而中國的絕大多數(shù)公司在這方面還非常弱。

所以，目前整個(gè)中國的絕大多數(shù)企業(yè)，如果實(shí)現(xiàn)AI，首先要實(shí)現(xiàn)BI。

診斷一家公司的BI架構(gòu)，分為五級(jí)：

• 第一級(jí)：關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失；
• 第二級(jí)：數(shù)據(jù)全而未打通；
• 第三級(jí)：打通但不支持快速?zèng)Q策；
• 第四級(jí)：支持快速?zèng)Q策但不能快速實(shí)時(shí)響應(yīng)；
• 第五級(jí)：智能實(shí)時(shí)響應(yīng)。

我了解到，這家購物中心只有兩塊數(shù)據(jù)是非常不錯(cuò)的，而其他地方幾乎是空的。我把它評定在2.5級(jí)。

我給這家公司提供的解決方案。

第一步，你的數(shù)據(jù)不行，那就先提升數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。舉個(gè)例子，通過WIFI、雷達(dá)布控去監(jiān)控人流；包括對用戶進(jìn)行個(gè)性化分析，如果你發(fā)現(xiàn)一個(gè)帶小孩的三口之間可以給他推薦去樓上的兒童樂園去玩，給他一個(gè)樂園的優(yōu)惠券，讓他停留更長的時(shí)間。

第二步，重構(gòu)BI系統(tǒng)。

第三步，給他開發(fā)三套AI應(yīng)用系統(tǒng)，有針對性地解決上述文中他的三類問題。

這種解決思路，是屬于現(xiàn)在各個(gè)公司基本上都會(huì)遇到的問題，都可以這樣去做。最首要的就是解決數(shù)據(jù)問題，使得你的數(shù)據(jù)提升達(dá)到理想的架構(gòu)。你完成了信息化，再來做AI。

為此，我總結(jié)了AI+的思維模型：生產(chǎn)拆解—完善數(shù)據(jù)—逐個(gè)解決—有機(jī)整合。

AI+落地的最核心問題是人才

本節(jié)要點(diǎn)

• 發(fā)展AI的相關(guān)事業(yè)要注意：核心的不是算法，而是對行業(yè)的理解；
• 解決問題的正確搭配，需要科學(xué)家、行業(yè)專家與AI應(yīng)用人才的合力。

你要做好準(zhǔn)備，發(fā)展與AI相關(guān)的事業(yè)，一定會(huì)比你與其的時(shí)間要長。我自己就遇過幾次大坑。

iPIN曾針對高考志愿填報(bào)規(guī)劃做AI的服務(wù)應(yīng)用。我當(dāng)時(shí)認(rèn)為這是一個(gè)很小的問題，只需要了解全國幾千所高校的信息就可以做到。但事實(shí)證明，我完全低估了它。

志愿填報(bào)的核心是生涯規(guī)劃。但是，這么多的職業(yè)，我怎么能全部了解？作為生涯規(guī)劃的第一步，其實(shí)是自我認(rèn)知，但是我如何讓人了解自己？此外，很多學(xué)校的宣傳和其本身的實(shí)際情況并不相同，我又怎么解決這個(gè)問題？

這件事我們硬著頭皮做了四年，也取得了不錯(cuò)的結(jié)果，我們可以詳細(xì)分析到“藍(lán)翔技?！睂W(xué)挖掘機(jī)專業(yè)的人到底去了哪，干著什么，拿多少錢，后來是怎么發(fā)展的。

然而，我們還是需要面對一個(gè)問題：它能幫我賺錢嗎？從AI的角度，我找不到答案，因?yàn)锳I+很可能不會(huì)帶來商業(yè)模式的創(chuàng)新。

目前，我們的盈利模式還是很“互聯(lián)網(wǎng)+”——我們有海量的用戶，就在線上去提升轉(zhuǎn)化率，通過電商、廣告的方式去贏利。而線下，我們和各個(gè)教育機(jī)構(gòu)合作。

此外，iPIN利用了AI算法，解決了HR的簡歷篩選問題。HR的整個(gè)生產(chǎn)效率環(huán)節(jié)，包括輸入、判斷、匹配準(zhǔn)確率、人才庫使用率等指標(biāo)，我們可以全方位介入，提升HR的工作效率。

然而，這并不能解決招聘最實(shí)際的問題，因?yàn)楹啔v篩選只是招聘環(huán)節(jié)中很小的一部分。

大部分公司對人才和要求和評判標(biāo)準(zhǔn)，是很隱晦的。比如，他要一個(gè)很優(yōu)秀的人。那么，什么是“優(yōu)秀”的標(biāo)準(zhǔn)呢？

這是AI算法上做不到的。

真正很好地解決一個(gè)行業(yè)問題，只把算法做好是不夠的，你要對行業(yè)有足夠滲透、足夠理解，還要把問題拆解得足夠細(xì)。這和你真正能夠到行業(yè)中去打造一個(gè)AI行業(yè)應(yīng)用落地的距離，相差十萬八千里。

因此，有一個(gè)漫長的鏈條等著你去解決。真正解決問題的正確搭配，是要三類人形成合力：

第一類：AI科學(xué)家

他們最擅長解決數(shù)學(xué)這一塊。這類人非常稀有，各個(gè)公司都想擁有，難度很大。而如何管理這類科學(xué)家呢？他們長期做學(xué)術(shù)，也許并不一定深入地了解行業(yè)。首先要把問題拆的足夠散，才能讓他去具體地解決。

也因此，需要行業(yè)領(lǐng)域的專家參與。

第二類：行業(yè)專家

他們是真正很懂這個(gè)行業(yè)的人，可以把行業(yè)的所有問題全部描述清楚。但行業(yè)專家的問題是，他們會(huì)自我設(shè)限。

比如，我剛剛提到的那個(gè)購物中心的案例。有專家就認(rèn)為我這樣做是不對的，首先的工作是要給這個(gè)購物中心定位，它是一個(gè)高端的購物中心，還是一個(gè)低端的。然后再針對這個(gè)定位去選擇進(jìn)駐的品牌。這是他的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)。

但事實(shí)上，AI解決的問題，不是幫你去定位購物中心是否高端，而是賺更多的錢。商業(yè)是逐利的，生產(chǎn)效率、投資回報(bào)，這才是商業(yè)的本質(zhì)，而非品牌是否高端。

第三類：AI應(yīng)用型人才

有時(shí)候，行業(yè)專家的固有思維，反而會(huì)阻礙AI化的事實(shí)。所以，這個(gè)時(shí)候就會(huì)特別需要AI應(yīng)用人才，讓他們?nèi)フ{(diào)節(jié)各方面的利益沖突，洞察到你需要解決的根本商業(yè)需求。

事實(shí)上，現(xiàn)今社會(huì)，是非常稀缺AI科學(xué)家的。能夠擁有十年以上的AI科學(xué)家，在全世界都沒有多少。但AI科學(xué)家除了擁有非常好的理論基礎(chǔ)之外，還要有和大量實(shí)際數(shù)據(jù)打交道的經(jīng)驗(yàn)。

人工智能的發(fā)展第一次將科學(xué)家推向創(chuàng)業(yè)的先鋒位置，而實(shí)際上，AI科學(xué)家最擅長解決的是學(xué)術(shù)問題。因此你將一個(gè)解決學(xué)術(shù)問題的人推到時(shí)代最前沿去解決應(yīng)用問題，這本身就是一個(gè)錯(cuò)配。

應(yīng)用方面，還是需要有應(yīng)用人才，他們要了解算法，同事了解行業(yè)問題。

如何成為AI應(yīng)用人才，這也是我們公司遇到的問題。我相信很多企業(yè)在未來也會(huì)遇到這個(gè)問題。

最合適的人，我認(rèn)為他首先是一個(gè)優(yōu)秀的產(chǎn)品經(jīng)理。要能準(zhǔn)確地把握到問題的本事，并且拿出相應(yīng)的解決方案。

當(dāng)然，如果他要成為一個(gè)AI應(yīng)用型人才，還要對技術(shù)懂一點(diǎn)，對所要解決的行業(yè)領(lǐng)域懂一點(diǎn)，要成為一個(gè)半吊子的Tensorflow Boy。

這是目前AI行業(yè)很火的一個(gè)詞兒（TFBOY），Tensorflow是谷歌的一個(gè)開源框架，這個(gè)框架可以將很多機(jī)器學(xué)習(xí)的算法使用門檻降到非常低，在座的各位都可以去嘗試一下。

最后，他還需要是半個(gè)行業(yè)專家。

從這三方面出發(fā)經(jīng)常使用AI+的思考模型思考問題，或許你就有可能成為在AI時(shí)代的公司最需要的那個(gè)人。

最后，我想跟所有混沌大學(xué)的同學(xué)說，我們正在處于一個(gè)人類歷史上從未出現(xiàn)過的科技日新月異發(fā)展的時(shí)代，速度遠(yuǎn)超于其他時(shí)代。

這是一個(gè)超級(jí)加速的過程。

我感到非常榮幸自己出生在這樣一個(gè)時(shí)代，希望大家能夠和我有同樣感受。

作者：楊洋

來源：微信公眾號(hào)：混沌研習(xí)社北京分社

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題圖來自PEXELS，基于CC0協(xié)議