专访丨华院数据宣晓华:“小数据”是人工智能下一个“热点”

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专访丨华院数据宣晓华:“小数据”是人工智能下一个“热点”

走入华院数据技术有限公司(以下简称“华院数据”)的大门,迎面就见两排古色古香的画像,询问下得知,画的是“中国古代数学家—刘徽, 祖冲之,孙子,秦九“。不错,华院数据的CEO宣晓华喜欢自己的专业—数学,早已名声在外。

华院数据成立于2002年,是国内创新的数据智能公司,一直致力于数据智能的技术研究与应用,其愿景是“让世界更智慧”,现阶段已完成三轮融资

在数据智能领域,很少有人不知道华院数据。原因无他,华院数据在这一领域资格够老,又培养了一批批高水平人才, 堪称数据智能技术的“黄埔军校”

宣晓华的个人经历也颇具传奇色彩,从美国伯克利分校获得数学博士学位后,进入当时如日中天的惠普工作。

2002年,宣晓华创立华院数据。他告诉亿欧: “我学的是数学,一直希望能把数学和商业结合起来。当时找到的方向就是数据挖掘,因为国内当时做这个领域的不多,但是有数据的公司越来越多,我觉得是可以生存和发展的。”

他这么想的,这么做了,也确实赌对了。

“当时谁能想到 大数据 和 人工智能 将来会是国家战略呢?”

这是一句大实话,2002年国内没有什么人了解大数据或“人工智能”为何物,使用的名词只是“数据挖掘”。

宣晓华本以为国内金融领域会像欧美一样需要数据挖掘,经过一段时间地接触发现,银行之类金融机构当时这方面的需求很低。

幸运的是,那时国内电信行业正在发展的高峰期,中国移动当时非常“进取”,很想用新思想、新方法和新工具,不仅使得华院数据得以生存,还让宣晓华后来孵化了一家为电商提供数据技术服务的公司。

“到了2013年以后,情况开始转变,融资变得相对容易,越来越多的企业开始接受大数据和人工智能的理念。”

也是从这个时间节点开始,华院数据的发展走上快车道。2020年,华院数据及其子公司已同2000多家国内外知名品牌客户合作,并将业务扩展到了金融,保险,医疗等行业。

近日,亿欧邀请了这位简单而有情怀的CEO—宣晓华,和我们讲一讲他与大数据和人工智能的故事。

 “ 小数据 ”的大学问

华院数据有很多的产品,例如数据建模平台、智能营销、智能风控、智能制造等等,但是最令人好奇是的分维客户画像产品(Fra+)。

作为一个 技术公司, 分维客户画像产品(Fra+)最大的特征是“低数据依赖” ,甚至在非常少量的数据情况下也可以启动,真是独特。

“低数据其实也就是‘小数据’。”

说着,宣晓华拿出一个二维码。神奇的是,只要扫描一下,即可根据微信头像,这唯一的信息预测出用户的消费偏好、消费模式、决策偏好、价值观、自我认知等。据在场人员评价,准确性并不低。

“这就是小数据,和大数据不同,它只需要很少的信息量就可以进行分析。”

对于“小数据”,目前业内并没有准确的定义,华院数据认为: “小数据”是指数据维度(特征)小或样本量小的情形。

从现实来看,“小数据”的兴起并不难理解。一方面,在很多情况下没办法在短时间内拥有大量数据,而小数据就在我们身边,它更容易得到,也更容易被理解,也能更快地被分析产生价值。

另一方面,涉及到人的数据往往会有安全和隐私方面的问题,,使用应该合法合规。

“有大数据当然是非常好,但是没有大数据的时候,小数据也能够进行分析。小数据是人工智能和数据智能领域的下一个热点!”

宣晓华表示,和大数据相比, 分析“小数据”需要更高的技术,从某些角度来说,“小数据”学习与人类的学习方式更接近。

人类在认知和判断事物的时候,大多数情况下都没有大数据作支撑,而是根据少量的数据。华院数据研究“认知智能”时,最常使用的方法也是“小样本”学习,在一系列任务中进行学习,理解概念,进行泛化,使用少量的数据进行理解和推测。

从这个角度来说, 小数据学习是“认知智能”的切入口之一,使得机器能够实现理解、推理和决策。

数据的价值在于“应用”

人工智能行业最大的痛点是什么?大家的回答有所不同。

宣晓华对于这个问题的思考,更从实际出发:

“目前行业的痛点之一,就是技术和行业结合的能力不足,也就是数据产生价值的能力。”

大数据或人工智能技术和具体场景相结合,说起来简单,做起来却很难。不同的行业有不同的特性,如果找不对切入点,一切只是空谈。

上海电气的研发工程师陈罡告诉亿欧:“制造业的可复制性很小,不同场景差别很大,和TO C 不同, 制造业需要人工智能公司下沉到一个个实际场景中做解决方案。 然而很少有公司能够做到,所以基本上都是大企业在自发地摸索。”

宣晓华的华院数据在这方面却颇有成绩,他的秘诀是针对不同行业的特性,提供对行业有价值的解决方案。

有些行业通过数据分析进行智能营销就能获得更高的盈收,而其他行业却不行。例如制造业,降低成本才是他们最想要的。”

华院数据针对煤炭行业开发了智能配煤系统,利用基于数据的算法,以成本和效益优先为指导进行资源配置,每吨焦炭生产可以减少30元以上的成本。正好打到行业痛点,技术的落地也就随之解决。

企业管理者是否有数据思维,能否意识到利用数据的重要性,影响着数据能否产生价值。

除此之外,还要看企业有没有能力和条件去使用人工智能。

“成立华院数据之初,我也觉得,我们只需提供技术和产品。但是在实际过程中发现,大部分公司是不会用的。

宣晓华告诉我们,很多企业都缺乏使用人工智能和大数据技术的人才和平台,这意味着人工智能公司不仅要提供技术,更要教这些企业如何使用技术。这并不是一蹴而就可以解决的问题。

“互联网公司这点做的还是很好的,不过随着时代的发展,越来越多的企业都意识到这个问题,我相信未来的情况会更好。”

是否需要警惕人工智能?

人工智能研究分为三个阶段:计算智能、感知智能和认知智能。华院数据目前的主要研究重点是 “认知智能”。

何为“认知智能”?

复旦大学肖仰华教授曾经提到,“所谓让机器具备认知智能是指让机器能够像人一样思考,而这种思考能力具体体现在机器能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力,体现在机器能够解释数据、解释过程进而解释现象的能力,体现在推理、规划等等一系列人类所独有的认知能力上”

宣晓华表示:“ 认知智能是人工智能发展的下一阶段或者是最高阶段,是人工智能研究的‘初心’。毕竟人工智能提出的时候,其梦想就是想让机器像人一样思考。”

当人工智能发展到和人类一样,甚至超过人类,是否会威胁到人类的安全和利益?

所以有个避不开的问题: “人类是否需要警惕人工智能?”

美国杂志《名利场》(Vanity Fair)曾整理行业巨擘对这个问题的回答,大佬们的言论差距很大。以霍金为代表的认识认为AI将会毁灭人类,而扎克伯格却引领另一派——AI只会对人类有用。

专访丨华院数据宣晓华:“小数据”是人工智能下一个“热点”

宣晓华用“中庸”的智慧回答了这个问题:

“很多技术都有威胁,核技术就是例子。很多担心人工智能威胁的人,同时也是推进人工智能发展的人,例如马斯克。我们要看到人工智能真正的发展状况,目前机器自主性还是不强的。当然,我们要时刻关注,人工智能将来确实有威胁人类的可能,需要提前通过人工智能委员会或者法律进行把控。“

这个观点和美国加州大学伯克利分校计算机科学教授 Stuart Russell 不谋而合,“气候变迁会导致海水淹没陆地,但要很久,为什么我们要担心呢?思考长期风险是必须的!”

人工智能可能会威胁人类,那么是否应该停下发展呢?

有人认为人工智能发展是无法阻挡的历史潮流,有人认为要立刻按下暂停键。

你的回答是什么呢?

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