高德西说，在Databricks为其500多位企业客户供给支撑的用例中，73%是基于AI。这些公司很多都在尽力应用AI。但同时也有浩瀚夸大的故事，讲述AI将若何掌控世界，又有多么强大年夜、多么危险。

“当我们和试图解决猜测问题的财富2000强企业交换时，他们的说法和媒体的报道反差极大年夜，”高德西说。

AI的1%问题

他说，大年夜家都想涉足AI，承认其巨大年夜潜力，如不雅你问首席信息官和C级高管，他们计算若何保持竞争力，人工智能的应用很可能在他们的最重要的五个事项之列。高德西指出，人们认为AI无处不在，但事实大年夜相径庭。

Databricks发明，在AI的早期应用方面，工业IT和医疗行业是两个凸起的例子。企业大年夜传感器收集数据，然后输入Databricks，猜测在某地发明石油的可能性，大年夜而进步勘察效力，改良对情况的影响。在医疗行业，机构应用AI来赞助辨认图像中的癌症肿瘤。但这两个行业不仅须要数据科学家和数据工程师，还须要研究相干学科的专家，而这些专家平日不太熟悉AI、数据库体系和数据仓库。

AI实际上存在“1%问题”。只有谷歌、亚马逊等少数公司应用人工智能杀青了他们的目标。这些科技巨擘拥稀有以万计的硅谷工程师，个中很多人拥有博士学位，或者本来是麻省理工、斯坦福和加州大年夜学伯渴攀利分校等顶尖学府的优良传授，他们致力于解决范围很小、为数也不多的问题，比如实现汽车的主动驾驶，或者让人们点击更多的告白。高德西解释说，他们在所大年夜事的有限范呈攀里取得了很大年夜成功，但其余“99%”的公司没有这些资本，发明本身试图解决的问题异常复杂，不知若何下手。

早期应用

关于人工智能(AI)的报道和评论为数浩瀚。有人说它能创造事业，也有人说它对仁攀类构成威逼。但Databricks公司结合开创人兼CEO阿里·高德西(Ali Ghodsi)要大年夜家保持克制。Databricks来自加州大年夜学伯渴攀利分校AMPLab实验室，致力于ApacheSpark。

就应用AI辨认肿瘤的例子而言，这种应用还远未实现安然主动化。高德西说，谷歌工程师能开辟出区分猫和狗的AI技巧，“就算搞错了，也执偾让人好笑罢了。那是猫，但长的像狗。”但在医疗范畴，如不雅或人嗣魅这是癌症肿瘤，但实际上并不是，那问题就严重了。

若何扩大年夜AI的应用

高德西说，有三个问题必须解决，才能在更多的公司中更广泛地应用AI。

• 技能差距——起首，须要范畴专家。高德西说，比如辨认癌症就须要大夫，还有懂得应用机械进修软件来建立猜测模型的数据科学家。此外还须要懂得数据库和数据仓库的数据工程师，他们知道数据应当存储在哪里，若何解决大年夜数据的多样性、速度和其他问题。在充斥政治色彩、关系到治理和权力的氛围中，让所有这些不合的角色协同工作，这不是件轻易的事。
• 对象繁多——高德西说，如今有太多的对象须要整合，个中很多都是开源的。这些对象涵盖数据清洗、摄取、安然、猜测和监控。想要使所有这些开源对象协同工作，企业必须雇佣开辟人员，成功地实现软件互操作，而这只是为了让软件协同工作。
• 基本举措措施——高德西眼中的第三个挑衅是运营基本举措措施，确保所有机械和集群处于安然状况，数据以受控的方法流动，因为在受到严格监管的行业里，黑客入侵或信息泄漏会使公司面对严重的后不雅。

云是关键

高德西说，在踏上AI之旅时，这些是须要尽早解决的三个问题。为懂得决它们，须要对象来实现协作、体系整合以及经由过程云加强基本举措措施的一致性和可用性。

• 协尴尬刁难象——拥有可以或许实现多角色协作的对象，这是解决技能差距的最好办法。高德西说，这异常重要。
• 技巧整合——技巧须要整合起来，更好地协同工作，如许才能清洗数据，把它转换成数学格局以用于猜测，添加更多半据，建立猜测模型，让软件主动运行。高德西说，可否添加更多半据以丰富原始数据集，这关系到猜测的精确性。
• 云——高德西说，想要确保基本举措措施始终运行优胜，云是很好的解决之道。云能带来主动化、外包和确保基本举措措施始终运行优胜的才能。在AI方面取获成功的那1%的企业都是云公司。这也许是偶合，也许不是，但在AI方面真正取获成功的谷歌、Facebook、亚马逊和其他公司都是云公司。他说：“我们认为，重要的差别就在于此。”

什么是AI，什么不是AI

高德西说，在AI被广泛应用之前，还有很长的路要走，很多人担心AI将代替仁攀类大年夜脑，但今朝最先辈的AI研究志不在此;AI实际上是人脑的弥补，赞助仁攀类更好地完成富有挑衅性的义务。

谷歌拥有世界各地所有网站的大年夜量信息。它是AI，照样一个仅仅拥有很多信息的数据库 高德西说，我们可以把这视为一个哲学问题。但毫无疑问，AI使仁攀类可以或许异常高效地查找信息，因为没人可以在本身的电脑上存储所有那些数据，并辨认所需信息的来源。如不雅你有一幅地图，想找出两点之间的比来路线，软件可以很好地做到这一点。但高德西说，在须要创造力、并非超构造的工作上，AI进展甚微。

高德西说，谷歌的AlphaGo之所以能克服仁攀类围棋冠军，是因为它进行模仿的速度比人脑更快。但他说，如不雅你让AlphaGo回想其成功，指出使它在比赛中取胜的关键落子，它就力所不及了。而仁攀类可以大年夜谈特谈他们迂回曲折的决定计划过程。AlphaGo只不过是运行一系列法度榜样算法来模仿场景，大年夜中找出最优解。它真的能代替仁攀类吗 显然不可。

结论

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本文标题：如何扩大AI的使用？ 人工智能存在“1%问题”

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