蚂蚁金服人工智能商业决策总监盛子夏

TechCrunch 国际创新峰会 2017 上海站主论坛中,Leap.ai 的联合创始人兼首席技术官周云凯和蚂蚁金服的人工智能商业决策总监盛子夏共同探讨了 AI 人才的挖掘和培养。

周云凯曾在 Google 做了十年机器相关的工作,也在微软做过三年的支付平台。盛子夏来自蚂蚁金服人工智能商业决策的团队,硕士毕业于卡耐基梅隆大学,曾在Discover信用卡公司做过人工智能项目。两位都有丰富的人工智能相关经验,所以对到底什么样的人才是人工智能需要的这一话题颇有发言权。在论坛上他们主要解释了人工智能人才和企业实际应用要匹配的重要性,以及解答了如何匹配的问题。

首先,他们都肯定了技术的进步对人的生活会有非常大的影响。他们先从当前很热的自动驾驶话题切入。不少基于人工智能技术发展的自动驾驶技术创业公司如雨后春笋般出现,这是个好现象。但机器学习和人工智能可以改变的领域远远超出汽车、驾驶和出行,会为我们生活的方方面面带来改变。这个拼图当中,还有很多其他板块也是人工智能人才的机会所在。 盛子夏认为,AI 跟基础科学与应用科学结合在一起,能创建一些新的领域,而且这将是一个趋势。所以,他建议学术界和工业界进行密切合作。他表示企业通过分享具体信息,可以为基础科学设想一个潜在的发展方向及实际应用场景。

但周云凯补充说:“如果我们来用 Face++ 的例子,最开始的时候,实验数据准确度 85% 已经非常好了,这意味着我们识别五个面部的话,可能有一个面部会错误识别。但我们会一直实践直到准确度达到 100%,这就是我们的目标,也是我们整个工业的 AI 标准。但学术界可能只是发表了一个论文,就停在那里了。”

Leap.ai 联合创始人兼首席技术官周云凯

很多人意识到 AI 的广泛应用以后,都去学习相关的知识,而且很多学生可以很快地应用。但是周云凯指出,这些学生的项目要实际投入使用还有很长的过程。除此之外,我们对技术的核心原理认识还不够。比如我们觉得深度学习很厉害,但却并不知道其中的原因。

所以,从企业的角度出发,它们觉得技术的优势不是唯一标准 ,AI 人才可以是拥有多个细分领域的技术人才,对技术核心有认识,而且要有一定的领导力。盛子夏说:“我觉得首先对于一个刚刚毕业的学生,技术对于他们而言非常简单。但从企业角度而言,我们希望不仅仅寻求一方面的技术,还要有做商业领袖的潜力,管理团队,能把我们的产品做得非常好,慢慢地成为 AI 方面的领袖。”

对此,周云凯也总结了实践中遇到的 AI 人才问题:“我们的目标是希望能跟不同的公司进行合作,了解各个公司内部的需求。所以,我们希望能见到各种各样的 AI 人才。但实践过程中却很难找到符合需求的人。大部分技术型人才仅仅知道自己的技术背景,却忽略了企业团队的文化,而有的人技术上符合招聘需求,但却不适合公司文化,这也是很难发展的。所以我们希望能分析个人背景,和这些公司的技术背景,然后看一下这两者之间是否符合。”