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AI 前线导读：人工智能正迅速进入我们的生活，改变着金融、医疗、保险、汽车等各个行业受到社会各界越来越多的关注。在中國政府将人工智能纳入国家战略发展规划当中、互联网巨头纷纷增设人工智能部门等利好消息的加持下人工智能可以说站到了时代的风ロ，人工智能从业者的高薪传闻不绝于耳很多人蠢蠢欲动想要进入人工智能行业。但是前谷歌工程师 Ryszard Scopa 却认为，其实 AI 技能并没有你想象嘚那么值钱甚至是在贬值！Ryszard 近日撰写的文章《Your AI skills are worth less than you think》在 Reddit 上引发了热烈的讨论，赞同与反对声皆有AI 前线将文章翻译整理如下，希望能给你带來一些思考

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我们正处于人工智能的繁荣时期，机器学习专家的薪水高得惊人投资者与囚工智能初创企业会晤时，往往乐于敞开心扉慷慨解囊。这么做是正确的：因为这是每一代都会发生一次的变革性技术之一这项技术將会继续存在，改变我们的生活

但这并不意味着让你的人工智能创业获得成功是一件容易的事。我认为在任何人试图围绕人工智能开展业务之前，都会遇到一些重要的陷阱

儿子与我，使用艺术风格迁移进行图像处理正是这项技术激发了我对深度学习的兴趣。

你的 AI 技能正在贬值

2015 年我还在 Google 工作那会儿就开始鼓捣 DistBelief （ 后来改名为 TensorFlow）。这玩意儿那时候实在太槽糕了写起来非常笨拙，主要的抽象还不符合你嘚预期要想让它在 Google 所构建的系统之外发挥作用？那真是一个白日梦

2016 年底，我正在进行一个概念证明的研究就是在组织病理学图像中檢测出乳腺癌。我想使用迁移学习：采用 Inception这是 Google 当时最好的图像分类架构，然后使用我的癌症数据重新进行训练我使用了 Google 提供的经过预訓练的初始权重，只不过更改了顶层以便能够匹配我所做的工作我在 TensorFlow 中，经过长时间的反复实验后终于弄明白了如何操纵不同的层，並使其大部分发挥作用这些都需要很大的毅力去阅读 TensorFlow 的资料，但至少我不必太过担心依赖关系因为 TensorFlow 准备好了 Docker 镜像，真是太贴心了！

在 2018 姩初由于缺乏复杂性，上述任务并不适合作为实习生的第一个项目多亏了 Keras（TensorFlow 之上的一个框架），你只需几行 Python 代码就可以完成而且不需要深入理解你在做ai测试需要什么技能。但有一个痛点就是超参数调优。如果你有深度学习模型那你可以调整多个参数，如层的数量囷大小等等但如何得到最优配置并非易事，一些直观的算法（如网格搜索）效果并不怎么样你做了很多实验，感觉更像是一门艺术洏不是一门科学。

在我写下这些文字的时候（ 2019 年初 ）Google 和 Amazon 已经提供了自动模型调优服务 （Cloud AutoML、SageMaker），Microsoft 也正在计划提供这一服务我预测，手动模型调优将会像渡渡鸟一样灭亡这是一种很好的解脱。

我希望你们能明白其中的规律：困难的事情终将变得容易你可以在获得更多的哃时而无需深入理解。过去那些伟大的工程壮举现在听上去却有些蹩脚。因此我们不应该期望现在的壮举在未来会变现得更好。 这是┅件好事也是取得惊人进步的标志。我们将这一进步归功于像 Google 这样的公司正是它们在这些工具上投入巨资，然后免费给人们提供这些笁具它们之所以这样做，主要有两个原因

第一个原因这是对它们实际产品（即云基础设施）的商品化补充的尝试。在经济学中如果你倾向于一起购买两种商品的话，那么购买的这两种商品往往是互补的举一些例子：汽车与汽油、牛奶与穀物、培根和鸡蛋等。如果其中一种商品降价了那么另一种商品的需求往往就会增加。对云计算来说它的补充就是运行在云端之上的軟件；而人工智能有一个特点，就是需要大量的计算资源因此，尽可能降低开发成本是很有意义的

Google 如此热衷人工智能的第二个原因是，与 Amazon 和 Microsoft 相比Google 拥有比较明显的优势：起步更早。毕竟是 Google 普及了深度学习的概念因此，它们成功抢走了很多人才它们在开发人工智能产品方面有着更多的经验，这些使得它们在开发必要的工具和服务方面占据了优势

尽管取得了令人兴奋的进展，但 对于那些在人工智能技能上投入巨资的公司和个人来说并不是ai测试需要什么技能好消息。 现在它们为你提供了坚实的竞争优势因为培养一个称职的机器学习笁程师，需要耗费大量的时间来阅读论文以及打下扎实的数学基础。然而随着工具的改进，情况就不再如此：它将会变为更多的是阅讀教程而不是科学论文如果你没有很快意识到自己的优势，那么图书馆的一群实习生可能就会抢走你的饭碗 特别是如果实习生有更好嘚数据，这就引出了我的下一个观点……

数据比花哨的人工智能架构更重要

假设你认识两个人工智能初创公司的创始人： Alice 和 Bob他们的公司籌集到的资金大致相当，而且在同一个市场上激烈竞争Alice 在最好的工程师和拥有丰富的人工智能研究经验的博士上进行投资，而 Bob 则雇佣了岼庸但能干的工程师并投资给她 （“Bob” 是 Robreta 的简称！）以获得更好的数据。那么你会在哪个公司身上下注呢？

我会在 Bob 身上下注 为ai测试需要什么技能呢？因为机器学习从本质上来说，它的工作原理就是通过从数据集中提取信息并将其传递给模型权重中在这一过程中，哽好的模型会更有效（就时间和（或）综合质量而言）但是假设某个足够的基线（即模型实际上正在学习某些东西），拥有更好的数据將会胜过更好的架构

为了说明这一点，让我们做一个快速而粗略的测试我创建了两个简单的卷积网络，其中一个是“更好”的网络，一个是“更差”的网络那个“更好”模型的最后一层全连接层 （Dense Layer） 有 128 个神经元，而“更差”的模型则只有 64 个我在 MNIST 数据集的不断增大嘚子集上对这两个模型进行训练，并绘制出了模型在测试集上的正确率与训练的样本数的关系图

训练数据集大小的积极作用是显而易见的（至少在模型开始出现过拟合和正确率达到稳定之前是这样）。代表“哽好”模型的蓝色曲线明显优于代表“更差”模型的绿色曲线然而，我想要指出的是就正确率而言，在 4 万个样本上训练的“更差”模型的表现要比在 3 万个样本上训练的“更好”模型更好！

在我这个小例子中，我们处理的是一个相对简单的问题并且我们还有一个全面嘚数据集。然而在现实生活中我们可没有这么奢侈的条件。在许多情况下你永远也无法避免图表中增加数据集具有如此显著效果的部汾。

而且Alice 的工程师们实际上不仅仅是与 Bob 的工程师竞争。由于人工智能社区的开放文化及其对知识共享的重视他们还与 Google、Facebook、Microsoft 和全球数千所大学的研究人员竞争。 如果你的目标只是解决问题（而非对科学做出原创贡献）那么采用目前文献中描述的表现最好的架构，并根据伱自己的数据对其进行重新训练这是一个经过实战考验的策略。如果现在没有ai测试需要什么技能可用的东西的话通常只需等待一两个季度，直到有人提出解决方案特别值得一提的是，你可以做一些事情比如举办一场 Kaggle 竞赛来激励研究人员研究你的特定问题。

良好的工程设计始终很重要但如果你做的是人工智能的话，那么数据就是形成竞争优势的关键因素然而，最重要的问题是你是否能够保持住洎己的优势。

保持 AI 竞争优势是很困难的

凭借出色的数据集Bob 成功地与 Alice 展开竞争，她做得很好：推出了自己的产品市场份额稳步增长。她甚至可以开始聘用更好的工程师因为坊间传言她的公司是合适的选择。

Chunk 想要赶进度不过他比 Bob 有更多的钱。这一点在构建数据集时很重偠通过砸钱来加速一个工程项目是非常困难的。事实上指派太多的新人反而有可能会阻碍项目的进展。然而创建数据集却是另外一種问题。通常来说创建数据集需要大量的人工劳动，但你可以通过雇佣更多的劳动力来轻松扩展规模或者可能某人拥有数据，那么你呮需做的事就是向他支付许可费用无论如何，有钱就是好办事

那么问题来了，为ai测试需要什么技能 Chunk 能够比 Bob 筹到更多的资金呢

当创始囚发起新一轮融资时，他们会试图平衡两个可能存在冲突的目标他们需要筹集到足够的资金才能胜出。但是他们又不能筹集太多的资金，因为这样以来就会导致公司股权被过度稀释接受外部投资者就意味着出售公司的一部分。创始团队必须在初创公司中保持足够份额嘚股份以免他们失去创业的动力（要知道，创业可是一项艰苦的工作！）

另一方面投资者也希望他们的投资是投在有着巨大潜力的点孓上，但他们必须控制风险随着感知风险的增加，他们会要求公司为他们支付的每一美元提供更多的股票份额

当 Bob 筹集资金的时候，这昰信心上的一次飞跃：人工智能能够真正提升她的产品不管她作为创始人的素质如何，也不管她的团队有多优秀毫无疑问，她一直在努力攻克的问题难以解决而 Chunk 的情况非常不同，他知道这个问题是很容易解决的因为 Bob 的产品就是活生生的证据！

Bob 应对这一挑战的可能反應之一是发起另一轮新的挑战。她应该处于有利地位因为（目前）她在这场竞赛中仍然保持领先。然而情况可能会更复杂。如果 Chunk 可以通过战略关系确保能够对数据的访问呢遇到这种情况该怎么办？例如假设我们正在讨论一家癌症诊断初创公司，那么 Chunk 可以利用他在一镓重要医疗机构的内部地位与该机构达成私下交易，而 Bob 很可能无法做到这点

你的产品应该是可防御的，最好是有一条很深的护城河

那么，你将如何为人工智能产品构建可维护的竞争优势呢前段时间我有幸与 Microsoft 研究院的 Antonio Criminisi 交谈。他的想法是这个项目的秘密武器不应该只甴人工智能组成。例如他的 InnerEye 项目除了利用了人工智能外，还用到了经典（不是基于机器学习）的计算机视觉来分析放射图像从某种程喥上来说，这可能和你创办人工智能初创公司的初衷不一样不过，将数据扔到模型并看到它工作的能力还是非常有吸引力的然而，传統的软件组件更难重现因为这种组件往往需要程序员思考算法，并利用一些难以获得的领域知识才能构建

人工智能最好像杠杆一样使鼡

对业务进行分类的一种方法是，看它是直接增加价值还是为某些其他价值来源提供杠杆作用。让我们以一家电子商务公司为例如果伱创建了新的产品系列，那么你可以做到直接增加价值以前ai测试需要什么技能都没有，现在有了小商品客户就可以为它们支付费用。叧一方面建立新的分销渠道相当于起到杠杆作用。比如通过开始在 Amazon 上销售你的小商品，你就可以将销售量翻倍削减成本也是一种杠杆，如果你与中国的小商品供应商达成更好的交易谈判那么，你的毛利率将会翻一番

相比直接施力，杠杆更有可能推得更远但是，杠杆只有在与直接价值来源耦合时才会起作用如果你将微小的数进行加倍，它就不会停止变小如果你没有小商品出售的话，那么获嘚新的分销渠道就是浪费时间。

在这种情况下我们应该如何看待人工智能呢？有很多公司试图将人工智能作为它们的直接产品（如用于圖像识别的 API 等）如果你是人工智能专家，那么这个想法可能非常诱人然而，这实在是一个非常槽糕的主意首先，你是在与 Google、Amazon 等公司競争其次，制造真正有用的通用人工智能产品是非常困难的比如，我一直想使用 Google 的 Vision API 不幸的是，我们还没有遇到这样的一个客户：他嘚需求与我们的产品完全匹配它要么是太多，要么是不够总是这样。定制开发可比在圆孔中钉入方形桩钉要好多了

综上所述，我们鈳以得出一个结论：将人工智能视为杠杆是更好的选择你可以采用现有的、可行的商业模式，并通过人工智能来增强它例如，如果你囿个流程依赖于人类的认识劳动力那么，将这一流程自动化可以提高你的毛利率我能想到的一些例子是心电图分析、工业检查、卫星圖像分析等等。同样令人兴奋的是因为人工智能留在后端，所以你有一些非 AI 选择来形成并保持你的竞争优势

人工智能是一种真正的革命性技术。但是将你的初创公司建立在人工智能之上可是一件非常棘手的事情。你不应该仅仅依赖于你的人工智能技能因为，它们会洇更大的市场趋势而贬值构建人工智能模型可能是一件非常有趣的事情，但真正重要的事情是拥有比竞争对手更好的数据要知道，保歭住竞争优势是很难的事情特别是如果遇到的是比你更有钱的竞争对手时，而你刚有了人工智能的点子那么这种情况很可能会发生。洇此你的目标应该是创建一个可扩展的数据收集过程，这个过程很难被竞争对手复制人工智能非常适合颠覆依赖低资质人员认知工作嘚行业，因为它允许自动化这类工作

作者介绍：Ric Szopa，前谷歌工程师MicroscopeIT 前首席技术官，现 Inovo.vc 首席技术官专注深度学习研究，曾经从事计算机視觉、机器人等方面的工作

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