ACM SIGKDD 主席裴健:AI 要想有突破,「計算-數據-智能」平臺和...

雷鋒網 AI 科技評論按：裴健博士是國際著名的數據科學、數據挖掘和數據管理領域的專家，專長於通過數據戰略制定、數據資產管理、數據資源整合和數據產品設計把數據和技術轉化為業務能力和效益。其論著被學術界引用八萬四千多次，是加拿大信息和電子技術領域被引用最多十位的學者之一。此外，他還是國際計算機學會 ACM 和國際電氣電子工程師學會 IEEE 的會士，國際計算機學會知識發現專委會 ACM SIGKDD 主席。

今日上午，裴健博士在 2019 中國國際大數據產業博覽會上發表題為《計算-數據-智能平臺與生態化，推動智能社會與智能經濟發展》的演講，雷鋒網 AI 科技評論將之整理如下。

雷鋒網 AI 科技評論在演講基礎上進行了修訂，並做了不改變原意的整理與編輯：

眾所周知，高度智能是人類獨有的標誌之一，人類的歷史就是智能發展的歷史。無論是人類的祖先走出非洲，開疆拓土，還是現代人類發展科技，創造新的奇蹟，人類的歷史是從未知到已知的歷史，知識的進步是把不確定轉變為確定的過程。

人類對飛行原理的認識就是一個很好的例子。人類很早就有對自由翱翔天空的渴望。通過各種觀察研究和實驗，人類逐步認識飛行原理，降低了飛行中的不確定性。1783 年，兩位法國人乘坐孟格菲熱氣球實現了人類首次載人航空，升到了 100 米空中，飛行了 12 公裡。熱氣球沒有操縱裝置，只能隨風漂流，熱氣球飛行有很大的不確定性，甚至不時還要付出生命的代價。人類進一步探索未知世界，發明了飛艇和固定翼飛機，極大地降低了飛行中的不確定性，提高的可控性和可靠性。現在，民用飛機已經成為最安全的交通工具。

什麼是智能？維基百科上說，「智力或智能是指生物一般性的精神能力。這個能力包括以下幾點：推理、理解、計劃、解決問題、抽象思維、表達意念以及語言和學習的能力。」物理學家邁格斯·泰格馬克說，「智能是完成複雜目標的能力。」我個人認為，從人類歷史和知識發展的角度出發，智能可以簡要地概括為管理、控制和減少不確定性的能力。智能有兩大基石：計算和數據。通過廣義的計算，智能實現推理信息、提煉知識。通過數據，智能才能觀察獲取信息，存儲知識。二者相輔相成，缺一不可。

在不同階段、不同應用場景中，計算、數據和智能的發展各有側重，並不均衡。人類很早就認識到系統和規模性積累和存儲數據和知識的重要性。1200 多年前，人類已經建立了最古老的圖書館—摩洛哥卡魯因大學圖書館。在計算機科學發展早起，算法和計算的研究佔據了主導地位。而人工智慧的研究應用當下的炙手可熱。

產業界充分認識到計算-數據-智能三者的重要性。雲計算是基礎設施。2018 年全球雲計算規模逾 800 億美元，比 2017 年增長 46.5%。大數據是核心資源。2019 年中國大數據核心產業規模有望突破 7200 億元人民幣。人工智慧是創新能力。2018 年全球人工智慧核心產業市場規模 555.7 億美元，2020 年我國將超萬億人民幣。雲計算、大數據和人工智慧產業已經成為當前發展最快，最具有活力的朝陽產業。

人工智慧的核心價值是通過有效的預測來駕馭不確定性。這對企業、社會和我們的生活將產生根本性的影響。我們面臨的最大挑戰同時也是最大的機會將是如何用最新的人工智慧技術把握不確定性、管理不確定性、經營不確定性。

以醫學為例，人工智慧技術將通過逐步提高基礎環節的預測準確率，降低藥物使用、手術治療等的不確定性，從而提高醫療效果，減少副作用和無效的嘗試，提高病患者的體驗和生活質量，降低醫療成本。新的挑戰和機會是如何使得醫療不確定性的降低普惠全球每一個人，而不是僅僅是少數人受益，如何使得降低醫療不確定性的技術被用在向善的地方，避免加劇貧富分化。

面對駕馭不確定性的挑戰，企業及其生態要作出根本性的改變。一直以來，企業和生態都以實現既定目標為本，要力出一孔完成從上到下制定的業務指標，最好還能獨立地創造價值。但是，人工智慧技術的迅猛發展要求企業對不確定性的出現及其帶來的挑戰和機會保持最大的敏感性，迅速響應。這就迫使企業進行根本性重構，以更靈活、更鬆散、更界限模糊、更自下而上的方式應對隨時隨來自各個維度的不確定性。與以往不同，所有的重構必須包含計算和數據這兩大基石。

很多企業已經認識到計算、數據和智能技術的重要性，並努力應對。但是，一個痛點是目前市場上的產品和服務往往是以雲計算、大數據和人工智慧工具包這三個維度提供的，需要企業自行集成組合。這讓很多中小企業言苦不堪言，也不利於業務和模式的創新。因此，我們倡導一個共生協同平臺和生態，實現計算-數據-智能融合，用戶只需要聚焦業務和模式創新。

讓我以兩個例子來解釋一下。產業供應鏈連接供給和需求，涉及創意、設計、研發、原材料採購、生產製造、營銷、倉儲、貨運交付、售後服務……等等許多環節。很多企業深耕產業供應鏈，做了大量的工作，包括各個環節的自動化和優化。大家能感受到的一個痛點是，我們缺乏一個按客戶、原材料、部件、產能、渠道、銷售場景、倉庫、……等一系列產業供應鏈核心基本要素組織起來的聯邦式的全供應鏈信息平臺，把雲計算基礎設施、產業供應鏈大數據和人工智慧基礎服務和工具的技術細節以包容的和多元化的方式包裝起來，以業務為口徑，支持用戶便捷地開展智能供應鏈服務、業務和創新。只有在這樣的平臺上，我們才能更好地打通供應鏈的多個環節，創新短鏈和反向鏈商業模式，更好地連接供需，提高供應鏈效率。

再舉一個例子。智能城市美好人居令人嚮往。很多政府部門和企業在這個領域的各個細分方向辛勤耕耘，例如，有的著力於以智能技術提高交通效率，有的運用智能技術鞏固城市安全。下一步，我們需要把城市人居的智能服務、數據和底層計算平臺打通，建立更加包容、更加多元化的一個平臺，以人、地點位置、物資、服務、產業……等城市人居基本要素為組織的平臺，支持智能城市服務、業務和創新。在這樣一個平臺上，就有可能進行很多大跨度的創新，如把教育培訓、安居就業和交通聯繫起來，營造更合理的產業圈，降低交通成本，營造更加綠色的人居環境。

推進計算-數據-智能平臺和生態化具有重要的意義。首先，這是政府全面管理和服務的一個重要抓手。只有全面了解數據、算法以及執行算法的計算資源，政府才能對如搜索、推薦等的人工智慧應用實行全面監督管理，才能對全面支持和服務人工智慧的技術和應用業務創新。其次，企業要自我顛覆發展，積極應對不確定性的挑戰，就必須集成計算-數據-智能，內外融合，實現業務和組織變革。最後，從社會的角度出發，只有建立開放互聯、共生協同、互為主體的計算-數據-智能平臺和生態，才能有效實行企業間和企業與用戶間的相互監督。

推進計算-數據-智能平臺和生態建設，我們需要面對一系列挑戰。首先，現有平臺多數以單主體為核心。如何把這樣的平臺和生態轉變為互為主體的共生協同平臺和生態？其次，目前的平臺大多聚焦一個行業垂直領域。如何轉變為非線性跨領域綜合平臺？第三，如何打通融合計算、數據和智能服務，孵化孵化新商業模式、新技術應用場景和新關鍵技術？

我冒昧地提出三點建議。

首先，我們要破壁。我們要鼓勵計算-數據-智能產業跨地區跨行業發展，企業跨平臺開放、集成和融合數據和智能服務，鼓勵數據交易和智能數據創新，嚴格監管封閉式平臺和生態的運營。這對於建立更加廣泛包容的電商平臺和產業供應鏈平臺至關重要。像貴州這樣的大數據產業基地在這方面大有作為，非常重要。

其次，很多創新平臺和生態開始的時候很小，缺乏現有的模式和相應的規章制度。最近討論得比較多的社會互助平臺就是一個例子。對於這樣的創新平臺和生態，我們要鼓勵探索新模式，允許快速試錯，小步快跑建立相關管理規範。

最後，人工智慧的發展不能以犧牲大眾隱私和社會安全為代價。我們要保證人工智慧技術向善。要及時立法，規範政府監管機構和公眾對計算-數據-智能技術和業務的知情權，保護大眾隱私和社會安全。

謝謝大家。

雷鋒網(公眾號：雷鋒網) AI 科技評論

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