【DTalk专访】赵华：携程怎么把机器学习与实际业务相结合？

2018-01-11 本文已影响20人叨叨侠爱叨叨

赵华，携程大住宿数据科学总监

问题1、人工智能是今年火热的话题，您理解的人工智能包括哪些范围？

人工智能不是新概念，它诞生50年代，只是由于大数据分布式计算和GPU深度学习给我们带来更强大的计算能力，人们再次重视人工智能。我理解的人工智能是让机器像人一样会思考、学习甚至灵感。技术范围包括自然语言处理、知识推理、机器学习、模式识别、计算机视觉/听觉/触觉感知、智能搜索等。但是按照人类设定的逻辑和规则执行的程序不算人工智能。

问题2、目前人工智能的创业或者投资是否已经过度火爆，您对创业者和投资者有什么建议？

GPU的老大英伟达NVDA的股价从2016年初到2017年底涨了6倍，可见投资者非常追捧人工智能。另外看招聘网站给出的JD开价都非常高，可见创业公司非常火热。我的建议是这个行业最后会两极分化，投资者要关注顶层的公司。在顶层的一类是掌握核心芯片的龙头公司如英伟达和创新核心算法的顶尖公司如谷歌等，另外一类顶层的公司最贴近关键业务做拿来主义应用和变现。其它多数公司既没有能力掌握核心技术，也缺乏业务应用落地，最后多数会失败。创业者更务实的做法是有能力快速找到的业务场景的商机，对行业有深刻的理解，快速落地应用出产品，然后被大公司收购。不排除小公司在个别牛人的带领下有能力创新核心算法，对投资者带来高回报，但这毕竟是小概率事件，风险同样告。

问题 3、大多数企业怎样把大数据落地变现？

人工智能、特别是机器学习是大数据落地变现的重要手段之一。机器学习对于企业采购、库存、营销、服务以及内部流程都可以起到优化作用。互联网公司和高科技公司可以自建大数据智能团队。传统企业可以外包给专业的公司来合作。但是传统企业的管理层缺乏对此的认知，我建议企业的IT部门可以多参加如DTalk这类研讨会/沙龙开始做起。

问题4、招人难，互联网公司怎样突破机器学习的人才梯队建设瓶颈？

我们发现依靠发布招聘广告想招聘到领军人物或者资深人才几乎不可能。猎头的作用还是重要的。另外峰会/研讨会/沙龙，比如DTalk，也是结识高端人才的重要途径。另外一方面校园招聘/竞赛也是寻找好苗子的方式。在招聘上看名校或者大公司背景是符合先验概率的常识，但是进来之后论晋升，应该看立功，在实际项目立大功的人才应该有快速晋升的通道，杜绝论资排辈。