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數據運營最終將變成運營數據，就像金融業運營美元一樣

2015-10-16 12:59:07 大云網　點擊量：評論 (0)

《IT經理世界》雜志2015年10月05日出版近幾年，中國的大企業吸引了來自全球各地的專家，快速推進人工智能技術的發展。今年，谷歌展示了一套全新人工智能系統，它能觀察、自學游戲的玩法，并在29款游戲上戰勝了人

《IT經理世界》雜志2015年10月05日出版

近幾年，中國的大企業吸引了來自全球各地的專家，快速推進人工智能技術的發展。

今年，谷歌展示了一套全新人工智能系統，它能觀察、自學游戲的玩法，并在29款游戲上戰勝了人類玩家，甚至在《彈珠臺》等游戲中，得分比專業玩家高出20倍。谷歌稱，經過調整，這套人工智能系統有朝一日可以駕駛汽車。

谷歌、Facebook和微軟是人工智能領域的一批重要驅動者。不過，最近幾年，中國的大企業如阿里巴巴也吸引了來自全球各地的人工智能專家，快速推進人工智能技術的發展。

“為什么選擇阿里？因為這里有非常復雜的數據場景，有吸引我們的‘juicy data’，這些數據就像鮮嫩多汁的烤肉一樣，讓我們能夠實現數據智能夢想。”阿里人工智能平臺DT PAI負責人韋嘯說。

如今，這批人工智能專家正利用“juicy data”以及大規模分布式計算環境，積累人工智能底層技術，研發更高級的深度學習算法，增強圖形識別和語音識別能力。在這個過程中，人工智能技術也正被應用到金融、零售、物流、智能家居、社交網絡、企業服務等不同應用場景。

未來，隨著這些企業逐步對外開放人工智能平臺，人工智能將成為普適的科技，協助人們在各個領域開展學習和決策。

不一樣的智能手機

2009年加入阿里巴巴的初敏博士，曾在微軟亞洲研究院工作近10年，目前在阿里云負責語音識別、人機交互服務等智能技術的研發。

初敏與孩子看了很多遍《鋼鐵俠》，片中鋼鐵俠的人工智能管家賈維斯，能獨立思考，會幫助主人處理各種事務，計算各種信息，還協助主人開發機甲，是初敏最關注的一個形象。如今，在學術界，人工智能還沒有一個確定的范疇。很多人工智能專家希望，人工智能就像《鋼鐵俠》中的賈維斯一樣，成為人類的得力助手。初敏從專業角度分析，要實現這樣的人工智能，背后的技術是非常復雜的——機器人要能通過語音搞清意圖，能做推理，能查找資料和匯總信息，最后還能用語言表達。

“科幻比現實提早了二、三十年，今天的人工智能技術要實現這一切還有一段距離。”她說，“但一些局部場景很有希望在近期看到。”

初敏的團隊雖然去年底才組建，但這支以80后博士為主的生力軍，已在兩件事上取得快速進展。

首先是“機器人助手”。初敏他們一直在討論一個場景：分布在各地的阿里人都要去杭州出差。他們出差前要訂機票、酒店，還要叫車，這些事情很繁瑣。“我就希望哪天對手機說，我明天去杭州出差，然后everything done。”她說，“今天從表面看，技術一塊塊都有，但把一切統統搞定，還沒有人實現。”

初敏看到，她所從事的語音識別，在這樣的場景中已不再是一種單純的技術，而要成為一個“串聯器”，把各種數據、應用很好地結合在人的身邊。

目前，初敏團隊與阿里YunOS團隊合作，從操作系統層面實現智能助手功能。第一版會先把幾個常用場景如出行、相機相冊等做透。例如在出行場景，除了幫用戶選擇航班、酒店，還會與阿里旅行·去啊打通，完成訂票、訂酒店的全過程。這個產品將在今年內公布。

在初敏他們的暢想中，未來手機的操作方式將被改變。人們使用某種服務的入口不再是App，而是手機上的某個形象，比如你的私人助理。你需要它時叫它一聲，它就能在不需要你關注的情況下，把需要的各種應用和服務串起來，幫你實現你的意圖，手機再也不需要那么多屏的App了。

另一件事是關于企業客服。今天，淘寶、螞蟻金服的業務非常廣泛，當客服坐席達到一定規模后，就不能再靠增加坐席來解決服務規模問題。“客服這個地方需要技術來革命。”初敏說。

他們首先把大量常規、重復性的服務自動化，這樣有限的人力資源就能投入到更復雜問題的處理上；還把呼叫中心的錄音轉化成文本。有了文本，企業就能更容易地監控服務質量，發掘用戶聲音，實現安全過濾等等。今年6月，這個由人工智能支撐的客服，陸續在淘寶和螞蟻金服上線，反響很好。

初敏所研發的是一套自然語言基礎技術平臺，阿里各個業務部門可以調用它來開發不同應用。這個技術能力激發了業務部門的想象力，甚至在釘釘上用它來識別電話沒有撥通的原因。

對于初敏來說，今天的工作還僅僅是一小步。以機器人助手為例，要實現像賈維斯那樣強大的助手，是個復雜的系統工程，要把小塊技術很好地集成在一起。“除此之外，今天秀個機器人助手的DEMO很容易，但當你面對5億用戶，每個人都有個性化需求，要單獨建模，得出5億個結果，計算規模是非常龐大的。”

“不過，我們很興奮地來做這件事。阿里有豐富的數據，云計算基礎架構，還有靠譜的團隊，接下來就是如何有效地協同起來。”初敏說，在經歷阿里內部各種應用場景的打磨后，語音和自然語言交互的技術平臺對外開放將為期不遠。

“最后一步”

不過，在阿里已有人工智能團隊正在將平臺開放。今年8月，阿里云發布國內首個人工智能平臺DT PAI。它的目標是幫助客戶“用數據驅動運營”。這套機器學習算法已在阿里零售、廣告、物流、金融等關鍵數據場景發揮作用，像快的打車對司機的派單、阿里百川計劃的精準營銷等，每天不知要調用DT PAI多少次。

DT PAI的目標是實現人腦的兩個功能——學習和決策。

“無論是天津爆炸案，還是道路碰瓷，從邏輯上講，完全可以通過機器學習實現預警或判斷。”DT PAI負責人韋嘯說，“這是我們做這件事的原動力。實際上，今天各種數據已經放在那了，我們還有最后一步就爬上去了，為此，我們正在開放有價值的服務平臺。”

8月底，國內外一批重要公司、科研機構和大學開始試用DT PAI。9月底，DT PAI支持新浪微博與阿里巴巴的天池大賽。新浪微博將開放300萬用戶脫敏數據，參賽者根據用戶一周內發布的內容和對應的轉發、評論、點贊數，建立分析模型，預測用戶后續博文發表一周后的互動情況。參賽所調用的算法由DT PAI平臺提供。經歷一系列試商用后，韋嘯希望DT PAI近期會對所有用戶發布。

“所有數據應用，包括人工智能，都是數據+數據的操作。”韋嘯非常技術化，他給記者演示在DT PAI中創建一個實驗，也就是一個數據應用的過程。在一個類似軟件IDE的開發環境中，韋嘯通過鼠標拖拽的方式，選擇了要輸入的數據，然后選擇不同的算法組件，像邏輯回歸、數據森林等，通過對數據和算法組件連線的方式進行操作，沒有編寫一行代碼。在8分鐘內，實驗訓練了一批數據，建立了分析模型，并給出了預測。從演示看，DT PAI把計算放在大規模分布式計算阿里云上，在計算效率和規模上得到保障；DT PAI還覆蓋機器學習和人工智能的整條鏈路，不必像以往那樣在不同軟件和環境中切換，沒有損耗，也比較易用。

韋嘯現在工作的重心是圍繞DT PAI建立生態。“技術能力對外輸出，不僅是產品化，關鍵是平臺化。技術一旦平臺化，才會有更多人到平臺上來貢獻工具，這會讓人工智能、機器學習更加普適，給廣大用戶帶去價值。”他說，“進化本身就是信息交換，大家彼此分享，一起優化，進化的腳步才會更快。”

今天DT PAI提供的組件，都是阿里巴巴內部場景沉淀下來的算法。近期，它們將開放編程框架，這樣，第三方也可以提供算法組件。未來，當一個用戶進入DT PAI平臺后，他可以看到阿里巴巴的組件、用戶自己開發的組件和通過授權獲得的第三方組件。

韋嘯坦言，目前還在摸索DT PAI服務的商業模式。因為人工智能或機器學習服務才剛剛開始，為了讓它為更多人所用，DT PAI收費模式將與阿里云其他計算服務的收費模式一脈相承。“同時，我們也認為，高質量算法應該得到它應有的價值，因此，會為平臺上的開發者考慮一個更好的商業模式——他們有自己的定價權，我們也會杜絕盜竊。”他說。

韋嘯希望他們能像App Store一樣，建立一個良性市場機制，來驅動生態的發展。

運營數據

從總體上看，阿里的人工智能布局與它提出的“DT（Data Technology）時代”戰略非常吻合。馬云在今年的數次演講中提到，人類正從IT時代走向DT時代，這里的“D”不是Digital，而是Data。未來支撐機器的不是石油電力，而是數據，而阿里巴巴多年以來就是大數據的紅利獲得者。

而利用人工智能技術，數據將流動起來，從“死數據”變成“活數據”，實現價值。現在，人工智能在阿里就像是一場數據、計算和人之間開展的“聯合作戰”。由大規模分布式云計算、GPU集群實現的巨大的數據吞吐力，吞噬著每時每刻產生的業務數據。在這里，幾千小時的數據實驗在一天甚至更短時間內就能吐出計算結果，加入到反饋環中。對用戶而言，今天淘寶對你的推薦，背后的數據決策與昨天已經不同。數據正在幫助企業實現運營。“最終，數據運營將變成運營數據，就像今天金融業運營美元一樣。”韋嘯說。

對于廣大企業，人工智能技術正撲面而來。它們要做好哪些準備？初敏建議，企業首先要盡可能把數據存下來，然后，再考慮如何與業務掛鉤。有了開放的人工智能平臺，企業要考慮的是如何把一個業務問題變成一個數據模型，但它不必考慮底層的人工智能算法、數據計算和存儲，也不必擔心數據規模問題。

接下來，阿里將陸續對外開放深度學習能力，深度學習在文本、圖像、視頻、語音處理上都產生了令人振奮的效果，它讓人類實現運營數據的愿景更進一步。