认识达内从这里开始

“大数据”这个词热了十年，“人工智能”这个词热了也超过了一年。回顾近两年的发展，我们会发现在很多领域机器其实都超过了人类。这代表什么样的商机呢?今天昆明达内培训小编在为各位小伙伴们好好聊聊大数据。

我们已经看到移动互联网是个巨大的市场，但它连人工智能的十分之一都没有。十年后，如果我们回顾人类的发展，会发现没有任何市场比人工智能来得更大。

如何用一个更通俗的方法解释什么是人工智能?想象一台机器是刚出生的小宝宝，人类的小宝宝是用教育、用知识、用书本让他们慢慢成长，但人工智能用什么来帮助他们成长呢?就是大数据。

但是机器一次只能专注在某一个领域，在单一领域它可以做得非常好，但是跨领域做不到，所以人类还是有机会的。美国科学家发明的深度学习在中国已经普遍开始使用，就是这个道理。

由于我们可以统筹各种知识和经验，姑且认为人的大脑还是比机器优秀。但是机器有一个特别大的优势，即“过目不忘”，不仅可以储存大量数据，而且能够从数据中学会推理。

我们投资的一家做人脸识别的公司，训练的是50亿张人脸，比我们多看了1000倍，我们要用一辈子时间，它可能是只用三天时间就记住了。所以现在保安这一类用人脸来做的工作根本比不上人工智能。

再以无人驾驶为例，一个人，即便一天开100公里，一年365天地开，三五十年累积起来可能也就几百万公里的经验。但是今天特斯拉已经有20亿公里数据，比我们多了1000倍，而且算法还在不断演进，它已经超过了人类。

海量的大数据在很多狭窄的领域远远击败人类所能够做的极限，可以说，人类永远不会有任何机会胜过机器。比如我们读一本书的速度是很慢的，而IBM人工智能参加电视比赛的时候，一天就能够把全部美国国会图书馆的所有藏书读完。

大数据正在各个领域帮助人类创造价值。今天人们都在做大数据的人工智能，如百度的一条搜索，今日头条的排序，淘宝推荐的每个产品，滴滴每次对接司机……这背后都是人工智能。

结合大数据的人工智能，可以广泛应用于传统领域，比如银行、保险、券商、机器人炒股。我个人的投资已经两年没有给人，都是机器人帮我理财，但回报一定比人要好，这些领域人类根本不是对手。

在医疗、教育等其他传统领域也存在着大量数据，机器算法、人工智能可能几天之后就能比人做得更好，产生的商业价值是不可想象的，超过互联网和人类所有的历史累积。

创新工场不只是在做预测。我们所管理的基金投资孵化的项目，超过一半是针对这个领域的，我们是真金白银在赌即将来临的人工智能时代。

这个时代即将来临，我们能做什么事情呢?

首先是建立好一体化大数据中心。这个事情最重要，为什么呢?所有应用需要的数据不是一个公司能够收集的，这个数据中心必须一体化，因为除了应用里面的数据之外，用户填的数据，外面还要抓取各种数据。

我们还希望收集在一体化数据中心里的数据能得到很好的保护，从而能够探索将这些数据变成服务，帮助创业公司创造价值。

比如说要做一个贷款的APP，不能只是依靠用户填写的几样数据就决定贷不贷，背后还要有整个征信数据，包括出行数据、消费数据等等。它可能提交一个要求，让大数据人工智能判断这个人还款概率是多少，欺诈概率是多少，有否犯罪记录，这些都可以算清楚，而且并不需要暴露用户隐私数据。

二是计算资源。这对创业公司来说特别重要。APP时代，我们常说中国创业成本达到历史新低，很不幸，人工智能加大数据，创业成本将会达到历史新高。我们投资的一家公司，七个小朋友，没有人超过三十岁，他们成立的第一天，就把我们打的款花完了，还只是买了一些机器，因为做的是无人驾驶。

但我们不可能让成千上万的双创项目都买机器。要把这些机器放在数据中心里，将CPU和GPU的功能很好结合，谈个更好的采购价钱，不同的时段按照使用收费，这个也是未来大数据能够提供的潜在机会。

第三是数据量需要非常多。数据收集是一个逐渐的过程。有些数据可能不能公开，有些公司数据可能需要保护隐私，但是可以用API做一个接口，不泄露数据。这些数据怎样整合起来?首先要有一个一体化数据中心。

谷歌成立了一家公司，旗下有100万台数据库服务器，是世界上最大的一体化数据中心，它把所有数据加以利用，用在搜索就是谷歌，用在诊断就是谷歌健康，用在汽车就是无人驾驶……背后都是人工智能加上一体化大数据。

四是要培训大量人才。人工智能听起来非常高深，但是培养一个人工智能工程师，需要多久呢?这么高深的技术也许至少要十年、二十年?做网络安全的都是要有十五、二十年的工龄，做计算机网络和其他的领域都要读博士再做十年工作吧?实际上，一个优秀的理工学生半年就可以成为AI工程师，应该做一个更大的平台培训年轻人。

创新工场看到了这些机会，正在策划成立一个产业联盟，我们非常希望把这个联盟建立起来。在计算方面，数据中心方面，和北京供销大数据集团合作，在购买大数据方面政府能提供多少，业界能买多少，能够授权多少，我们希望也能统筹大数据这件事。

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