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数据运营最终将变成运营数据，就像金融业运营美元一样

2015-10-16 12:59:07 大云网　点击量：评论 (0)

《IT经理世界》杂志2015年10月05日出版近几年，中国的大企业吸引了来自全球各地的专家，快速推进人工智能技术的发展。今年，谷歌展示了一套全新人工智能系统，它能观察、自学游戏的玩法，并在29款游戏上战胜了人

《IT经理世界》杂志2015年10月05日出版

近几年，中国的大企业吸引了来自全球各地的专家，快速推进人工智能技术的发展。

今年，谷歌展示了一套全新人工智能系统，它能观察、自学游戏的玩法，并在29款游戏上战胜了人类玩家，甚至在《弹珠台》等游戏中，得分比专业玩家高出20倍。谷歌称，经过调整，这套人工智能系统有朝一日可以驾驶汽车。

谷歌、Facebook和微软是人工智能领域的一批重要驱动者。不过，最近几年，中国的大企业如阿里巴巴也吸引了来自全球各地的人工智能专家，快速推进人工智能技术的发展。

“为什么选择阿里？因为这里有非常复杂的数据场景，有吸引我们的‘juicy data’，这些数据就像鲜嫩多汁的烤肉一样，让我们能够实现数据智能梦想。”阿里人工智能平台DT PAI负责人韦啸说。

如今，这批人工智能专家正利用“juicy data”以及大规模分布式计算环境，积累人工智能底层技术，研发更高级的深度学习算法，增强图形识别和语音识别能力。在这个过程中，人工智能技术也正被应用到金融、零售、物流、智能家居、社交网络、企业服务等不同应用场景。

未来，随着这些企业逐步对外开放人工智能平台，人工智能将成为普适的科技，协助人们在各个领域开展学习和决策。

不一样的智能手机

2009年加入阿里巴巴的初敏博士，曾在微软亚洲研究院工作近10年，目前在阿里云负责语音识别、人机交互服务等智能技术的研发。

初敏与孩子看了很多遍《钢铁侠》，片中钢铁侠的人工智能管家贾维斯，能独立思考，会帮助主人处理各种事务，计算各种信息，还协助主人开发机甲，是初敏最关注的一个形象。如今，在学术界，人工智能还没有一个确定的范畴。很多人工智能专家希望，人工智能就像《钢铁侠》中的贾维斯一样，成为人类的得力助手。初敏从专业角度分析，要实现这样的人工智能，背后的技术是非常复杂的——机器人要能通过语音搞清意图，能做推理，能查找资料和汇总信息，最后还能用语言表达。

“科幻比现实提早了二、三十年，今天的人工智能技术要实现这一切还有一段距离。”她说，“但一些局部场景很有希望在近期看到。”

初敏的团队虽然去年底才组建，但这支以80后博士为主的生力军，已在两件事上取得快速进展。

首先是“机器人助手”。初敏他们一直在讨论一个场景：分布在各地的阿里人都要去杭州出差。他们出差前要订机票、酒店，还要叫车，这些事情很繁琐。“我就希望哪天对手机说，我明天去杭州出差，然后everything done。”她说，“今天从表面看，技术一块块都有，但把一切统统搞定，还没有人实现。”

初敏看到，她所从事的语音识别，在这样的场景中已不再是一种单纯的技术，而要成为一个“串联器”，把各种数据、应用很好地结合在人的身边。

目前，初敏团队与阿里YunOS团队合作，从操作系统层面实现智能助手功能。第一版会先把几个常用场景如出行、相机相册等做透。例如在出行场景，除了帮用户选择航班、酒店，还会与阿里旅行·去啊打通，完成订票、订酒店的全过程。这个产品将在今年内公布。

在初敏他们的畅想中，未来手机的操作方式将被改变。人们使用某种服务的入口不再是App，而是手机上的某个形象，比如你的私人助理。你需要它时叫它一声，它就能在不需要你关注的情况下，把需要的各种应用和服务串起来，帮你实现你的意图，手机再也不需要那么多屏的App了。

另一件事是关于企业客服。今天，淘宝、蚂蚁金服的业务非常广泛，当客服坐席达到一定规模后，就不能再靠增加坐席来解决服务规模问题。“客服这个地方需要技术来革命。”初敏说。

他们首先把大量常规、重复性的服务自动化，这样有限的人力资源就能投入到更复杂问题的处理上；还把呼叫中心的录音转化成文本。有了文本，企业就能更容易地监控服务质量，发掘用户声音，实现安全过滤等等。今年6月，这个由人工智能支撑的客服，陆续在淘宝和蚂蚁金服上线，反响很好。

初敏所研发的是一套自然语言基础技术平台，阿里各个业务部门可以调用它来开发不同应用。这个技术能力激发了业务部门的想象力，甚至在钉钉上用它来识别电话没有拨通的原因。

对于初敏来说，今天的工作还仅仅是一小步。以机器人助手为例，要实现像贾维斯那样强大的助手，是个复杂的系统工程，要把小块技术很好地集成在一起。“除此之外，今天秀个机器人助手的DEMO很容易，但当你面对5亿用户，每个人都有个性化需求，要单独建模，得出5亿个结果，计算规模是非常庞大的。”

“不过，我们很兴奋地来做这件事。阿里有丰富的数据，云计算基础架构，还有靠谱的团队，接下来就是如何有效地协同起来。”初敏说，在经历阿里内部各种应用场景的打磨后，语音和自然语言交互的技术平台对外开放将为期不远。

“最后一步”

不过，在阿里已有人工智能团队正在将平台开放。今年8月，阿里云发布国内首个人工智能平台DT PAI。它的目标是帮助客户“用数据驱动运营”。这套机器学习算法已在阿里零售、广告、物流、金融等关键数据场景发挥作用，像快的打车对司机的派单、阿里百川计划的精准营销等，每天不知要调用DT PAI多少次。

DT PAI的目标是实现人脑的两个功能——学习和决策。

“无论是天津爆炸案，还是道路碰瓷，从逻辑上讲，完全可以通过机器学习实现预警或判断。”DT PAI负责人韦啸说，“这是我们做这件事的原动力。实际上，今天各种数据已经放在那了，我们还有最后一步就爬上去了，为此，我们正在开放有价值的服务平台。”

8月底，国内外一批重要公司、科研机构和大学开始试用DT PAI。9月底，DT PAI支持新浪微博与阿里巴巴的天池大赛。新浪微博将开放300万用户脱敏数据，参赛者根据用户一周内发布的内容和对应的转发、评论、点赞数，建立分析模型，预测用户后续博文发表一周后的互动情况。参赛所调用的算法由DT PAI平台提供。经历一系列试商用后，韦啸希望DT PAI近期会对所有用户发布。

“所有数据应用，包括人工智能，都是数据+数据的操作。”韦啸非常技术化，他给记者演示在DT PAI中创建一个实验，也就是一个数据应用的过程。在一个类似软件IDE的开发环境中，韦啸通过鼠标拖拽的方式，选择了要输入的数据，然后选择不同的算法组件，像逻辑回归、数据森林等，通过对数据和算法组件连线的方式进行操作，没有编写一行代码。在8分钟内，实验训练了一批数据，建立了分析模型，并给出了预测。从演示看，DT PAI把计算放在大规模分布式计算阿里云上，在计算效率和规模上得到保障；DT PAI还覆盖机器学习和人工智能的整条链路，不必像以往那样在不同软件和环境中切换，没有损耗，也比较易用。

韦啸现在工作的重心是围绕DT PAI建立生态。“技术能力对外输出，不仅是产品化，关键是平台化。技术一旦平台化，才会有更多人到平台上来贡献工具，这会让人工智能、机器学习更加普适，给广大用户带去价值。”他说，“进化本身就是信息交换，大家彼此分享，一起优化，进化的脚步才会更快。”

今天DT PAI提供的组件，都是阿里巴巴内部场景沉淀下来的算法。近期，它们将开放编程框架，这样，第三方也可以提供算法组件。未来，当一个用户进入DT PAI平台后，他可以看到阿里巴巴的组件、用户自己开发的组件和通过授权获得的第三方组件。

韦啸坦言，目前还在摸索DT PAI服务的商业模式。因为人工智能或机器学习服务才刚刚开始，为了让它为更多人所用，DT PAI收费模式将与阿里云其他计算服务的收费模式一脉相承。“同时，我们也认为，高质量算法应该得到它应有的价值，因此，会为平台上的开发者考虑一个更好的商业模式——他们有自己的定价权，我们也会杜绝盗窃。”他说。

韦啸希望他们能像App Store一样，建立一个良性市场机制，来驱动生态的发展。

运营数据

从总体上看，阿里的人工智能布局与它提出的“DT（Data Technology）时代”战略非常吻合。马云在今年的数次演讲中提到，人类正从IT时代走向DT时代，这里的“D”不是Digital，而是Data。未来支撑机器的不是石油电力，而是数据，而阿里巴巴多年以来就是大数据的红利获得者。

而利用人工智能技术，数据将流动起来，从“死数据”变成“活数据”，实现价值。现在，人工智能在阿里就像是一场数据、计算和人之间开展的“联合作战”。由大规模分布式云计算、GPU集群实现的巨大的数据吞吐力，吞噬着每时每刻产生的业务数据。在这里，几千小时的数据实验在一天甚至更短时间内就能吐出计算结果，加入到反馈环中。对用户而言，今天淘宝对你的推荐，背后的数据决策与昨天已经不同。数据正在帮助企业实现运营。“最终，数据运营将变成运营数据，就像今天金融业运营美元一样。”韦啸说。

对于广大企业，人工智能技术正扑面而来。它们要做好哪些准备？初敏建议，企业首先要尽可能把数据存下来，然后，再考虑如何与业务挂钩。有了开放的人工智能平台，企业要考虑的是如何把一个业务问题变成一个数据模型，但它不必考虑底层的人工智能算法、数据计算和存储，也不必担心数据规模问题。

接下来，阿里将陆续对外开放深度学习能力，深度学习在文本、图像、视频、语音处理上都产生了令人振奋的效果，它让人类实现运营数据的愿景更进一步。