人工智能（ai）处在创新前沿。那么，企业该如何结合必要的专业知识来使用它，然后将其推向市场呢？
在阿斯彭思想节(aspen ideas festival)上，coursera，ai fund和landing.ai的创始人之一吴恩达发表了自己的看法。他谈到了有ai支持的业务公司与真正的ai公司之间的区别，以及企业该如何组织、协调，并利用ai来增加产品价值。
q:现在人工智能怎样为商业创造价值？
吴恩达：人工智能创造的几乎所有的经济价值都是通过某种类型的技术来实现的，这种技术可以学习输入、输出或a到b的映射。
比如，你输入一封电子邮件，系统会告诉你它是否为垃圾邮件。对于语音识别，你输入音频片段，人工智能就会输出文字记录。对于机器翻译，输入一个英文句子，就可以输出中文句子。对于自驾车，只要输入你车前方的图片和雷达读数，它就会输出其他车辆的位置。
q:近几年人工智能发生了哪些变化？
吴恩达：这些技术思想大部分已经存在了数十年，但我们最近才将足够的计算能力和数据应用到这种ai的形式中，以使其运行良好。这种类型的a到b映射的技术术语是监督学习。这个想法本身就足以改变多个行业。
q:ai对自动化有什么影响？
吴恩达：思考下关于人工智能是类固醇的自动化的比喻。直到最近，还有一些东西我们可以用电脑实现自动化。由于最近人工智能的兴起，特别是监督学习、机器学习，我们知道这些人工智能如何实现自动化要比知道类固醇的自动化重要得多。
q:未来的下一个ai技术是什么？
吴恩达：在ai研究文献中，我们经常谈论无监督学习，这大致意味着让ai自行解决问题。
我们也谈论转移学习，它指的是学会做一件事后，同时会利用这些知识做别的事情。
有时我们还会谈论强化学习，这可能有点像你训练的一只小狗。这只狗做了一件好事，你就会给它肯定，叫它“好狗”;它做得不好，你就会不开心，叫它“坏狗”。随着时间的推移，狗就知道它做得好，还是做得不好，它下次会希望做得更好。
我想说的是，在所有这些类别中，监督式学习才是创造清晰价值的方法。我觉得其他的一些类别，如算法和思想，以及它们如何进入市场，目前谈论起来还为时尚早。
q:成为一家有ai支持的公司，意味着什么？
吴恩达：我认为人工智能会促使很多公司转型，甚至会引发新型公司的兴起。今天，我们有互联网公司。定义互联网公司的根本不是你是否在运营一个网站，而是你是否设计出一个公司，能够充分利用互联网提供的新功能。
随着人工智能的兴起，我们仍在研究如何构建我们的公司来使用ai功能。就像建立一个网站不会让你成为一个互联网公司一样，在机器学习问题上做一点东西也不会让你成为一个ai公司。
q:ai如何影响公司的组织机构？
吴恩达：我们以前的工作描述——工程师、产品经理、设计师——这套理论正在瓦解。举个例子，如果你要了解任何移动应用程序，可能就会有产品经理给你绘制一个线框图来说明该应用程序的工作原理。
但如果你要了解自动驾驶汽车，就不需要自动驾驶汽车的线框图。因为这没有太大的意义。所以我们也为ai时代发明了全新的流程。
q:公司如何能找到并培养出ai人才？
吴恩达：目前，ai人才匮乏，你找不到足够的ai人才和工程师。另一件可能更加稀缺的东西是，掌握人工智能技术并想出如何将其推向市场的技能。对于很多公司来说，最大的希望可能就是雇佣一个强有力的ai领导者，然后建立一个集中的人工智能组织，再将它整合到各业务部门中去。
我看到的另一件行之有效的事情是，一些组织的管理者发出了很明确的信息——在ai方面，员工的发展是非常有潜力的——以此来鼓舞员工。
由于网络教育的兴起，我认为人工智能正在迅速传播。在互联网上有大量的资源，企业可以使用这样的资源来提升员工整体的ai素养，这将会使员工更有效地与集中式人工智能组织进行紧密合作。
q:数字化和人工智能有什么关系？
吴恩达：在很多行业中，我们会看到这几波进步。第一波是数字化浪潮，我们把那些本是模拟的东西，或者不在电脑里的东西，全部数字化。许多行业的数字化革命首先创造出了数字数据。
在此之后，你就会发现一些数据科学，你会从中获得更多的见解，然后是人工智能，因为只有在获得数字数据后，人工智能才能非常高效地利用这些数据创造出价值。
q:ai公司如何思考数据战略和竞争？
吴恩达：我认为真正的人工智能组织在数据采集方面要复杂得多，且更具战略性。例如，你在一个区域发布了一个产品，如果你可以拥有足够的数据来推出足够好的产品，那么你可以纳入正反馈循环，让用户帮助你生成更多的数据。更多的数据会使产品更好，然后你就会有更多的用户。而且这个积极的反馈循环可以让你不断地积累数据，所以也许在几年后你就可以拥有一个相当可靠的生意。
例如，今天，大型网络搜索引擎具有令人难以置信的宝贵数据资产，用于人们在搜索特定事物时人们对网页的点击。该数据资产对于构建一个好的网络搜索引擎就是非常有价值的。
q:只有最大的科技公司能够利用数据进行竞争吗？
吴恩达：世界上有这么多的数据，我认为今天任何一家公司都没有合理的策略来获取大部分有价值的数据。实际上，对于中等规模的团队和大型企业，甚至小型初创企业，都有很多机会使用ai来冲击新领域。
q:ai公司如何组织数据？
吴恩达：ai公司倾向于更好地组织数据。因此，将数据放入集中的数据库中可以使工程师或软件更有效地利用这些数据。我们喜欢将它们合并在一起，而不是去分散这些数据集，因为这就像火药，你需要集中投入很多火药才能产生一次巨大的爆炸。
来源：麦肯锡智能观 编译
—完—
亲爱的朋友：用合理的策略，获取大部分有价值的数据。即使是小型初创企业，也有很多机会使用ai冲击新领域。希望这篇专访的观点，能对你有所启发。祝安！智能观 一米2018-4-10 于北京中关村
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