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如何用人工智能變革各個行業(yè)？經(jīng)常有各路CEO向吳恩達拋出這個問題。在今天上午開幕的2018中國人工智能峰會（CAIS）上，吳恩達給出了自己的方法論。

吳恩達指出，將傳統(tǒng)行業(yè)與機器學習簡單結(jié)合，并不會形成智能化公司。在向人工智能轉(zhuǎn)型的過程中，企業(yè)會面臨團隊建設(shè)、AI項目挑選、戰(zhàn)略結(jié)合等問題，吳恩達也把自己的相關(guān)思考進行了闡釋。

他給出一個中肯的建議：不要與Google、百度在通用人工智能技術(shù)領(lǐng)域展開競爭，而要在垂直領(lǐng)域建立AI應(yīng)用。

下面，是吳恩達這次演講的實錄。

今天我要分享的想法，都是關(guān)于人工智能怎樣改變各行各業(yè)、塑造未來的，主要從企業(yè)、政府和大學三個角度。

AI時代的企業(yè)變革

我們先來談一談企業(yè)。

我花了很多時間思考互聯(lián)網(wǎng)的崛起，那個時代的事，對AI時代有著指導意義。

互聯(lián)網(wǎng)崛起給我們上的重要一課就是，商場 + 網(wǎng)站 ≠ 互聯(lián)網(wǎng)公司。

互聯(lián)網(wǎng)公司是如何定義的呢？不是看你有沒有網(wǎng)站，而是看做不做A/B測試、能不能快速迭代、是否由工程師和產(chǎn)品經(jīng)理來做決策。

這是互聯(lián)網(wǎng)崛起時代的情況。那么在現(xiàn)在這個AI時代，什么樣的公司是真正的AI公司呢？

同樣，傳統(tǒng)公司 ＋ 機器學習 ≠ 人工智能公司。

在未來，定義一個真正的AI公司，要看你是否圍繞著AI能幫你做好的事情來開展業(yè)務(wù)。

比如說，AI公司傾向于策略性地獲取數(shù)據(jù)。像Google和百度這樣的科技巨頭推出的一些AI產(chǎn)品，可能不賺錢，但是能為公司積累數(shù)據(jù)，用到其他業(yè)務(wù)上。

AI公司通常有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫，能減少很多溝通工作。

另外，普遍的自動化和新的人才需求也是AI公司的重要特征，同樣是產(chǎn)品經(jīng)理和工程師，在AI公司和在普通的互聯(lián)網(wǎng)公司，職責是很不一樣的。

我和企業(yè)CEO們交流的時候，他們經(jīng)常會問三個問題：

• 1）如何招聘AI人才、建立AI團隊？

• 2）如何挑選項目？怎樣決定該把AI用在哪些地方？

• 3）怎樣把AI和公司策略結(jié)合起來？

在Landing.ai和各個公司合作的過程中，從這些問題里，我學習總結(jié)了一套AI商業(yè)化方法論：

1）招聘AI人才，建立AI團隊

這個環(huán)節(jié)，也可以說是組織架構(gòu)調(diào)整的三步走策略。

首先，借助外部資源開展AI項目；然后，用外部資源逐漸培養(yǎng)內(nèi)部AI團隊，最終得到一支能為內(nèi)部各個業(yè)務(wù)部門服務(wù)的AI團隊。

公司的結(jié)構(gòu)通常是各個業(yè)務(wù)部門向CEO匯報，不過我建議，最好在業(yè)務(wù)部門之外建立一個單獨的AI部門，招募AI人才，為業(yè)務(wù)部門提供指導、API，支持業(yè)務(wù)發(fā)展。

在這個過程中，各業(yè)務(wù)部門的培訓也非常重要，因為只有讓所有部門從上到下都對AI有基本認知，才能和AI部門更好地合作。

現(xiàn)在AI培訓已經(jīng)改變了很多，十年前，培訓業(yè)務(wù)部門要請人來講課，比如說請我來講個課，講完我還要飛走，這就很難。

現(xiàn)在在線內(nèi)容非常豐富了，一個首席學習官（Chief Learning Officer）的工作，不是去創(chuàng)造內(nèi)容，而是選擇內(nèi)容給團隊學習。

這樣，就能低成本高效培訓整個團隊，讓所有人了解AI。

2）挑選AI項目

很多公司在選擇第一個AI項目的時候，會選擇最大、最引人注目的業(yè)務(wù)。

有時候這種方法并不好。

比如說在谷歌大腦剛剛建立的時候，2011年左右，深度學習方法還深受懷疑。

我們找到的第一個內(nèi)部客戶是谷歌語音識別部門。通過兩個團隊之間的合作，語音識別產(chǎn)品更加成功了，然后，地圖部門也來找谷歌大腦合作，越來越多的部門加入進來……

發(fā)展到現(xiàn)在，谷歌大腦已經(jīng)成了整個谷歌轉(zhuǎn)變?yōu)槿蜃钆I公司的引導者。

你看，在谷歌，我們用上深度學習的第一個業(yè)務(wù)是語音識別，并不是對公司來說最重要的搜索、廣告。

我的建議是，不必一開始就為最重要的業(yè)務(wù)加AI，要先用一個業(yè)務(wù)來建立信任，這樣才有利于更多業(yè)務(wù)的開展。

公司決策者還會遇到一個問題：我該自己構(gòu)建AI，還是找外部公司買服務(wù)？

對于普適性的行業(yè)解決方案，跟第三方購買就可以了，比內(nèi)部自己做更有效率。可以多借用公開的技術(shù)、成熟的第三方方案合作。

當然，長期來看，有很多工作，要求參與到AI項目里的人對公司業(yè)務(wù)有更深入的理解還是需要在公司內(nèi)部建立團隊來完成。

怎樣將AI與公司策略結(jié)合？

這也是CEO們特別關(guān)心的一問題。

當然，公司策略是多方面的、非常復雜的，很難給出一條簡單的標準。

不過我要提供的建議是，不要跟google百度比搜索、比通用的AI方案。你的機會在于，用AI來強化你已有的、本來就擅長的業(yè)務(wù)。

AI賦能政府

AI帶來的一個挑戰(zhàn)是會有人因被AI替代而失業(yè)，這會給政府造成巨大的問題。

就業(yè)問題&政府科研基金

不過，AI也讓人們可以更方便的學習，政府鼓勵人們學新的技能，從而有能力從事新的崗位，而且因為有各類書籍、網(wǎng)易云課堂這類MOOC網(wǎng)站的存在，可以幫助人們更便利的學習。

另外，政府基金也可以幫助AI學術(shù)研究。美國政府基金給斯坦福的研究資助，也幫助了我個人的研究。

政府和企業(yè)合作讓AI更快落地

比如加州的Drive.ai的無人車，雖然公司在加州，但因為我們和德州政府合作，共同改進自動駕駛和人類駕駛在路上的規(guī)則，率先在德州落了地。

公私結(jié)合，加速新行業(yè)發(fā)展

另外，政府規(guī)則制定的功能也會影響社會不同行業(yè)的進展。

許多行業(yè)的規(guī)則都是在AI時代之前制定的，而隨著AI時代的到來，政府應(yīng)當重新制定規(guī)則，諸如交通、醫(yī)療、金融等行業(yè)的規(guī)則都將被改寫，為這些行業(yè)帶來新的變革。

利用AI改進政府的治理

就像公司用AI幫助改善經(jīng)營一樣，政府也可以用AI改善交通和水電供給，減少犯罪，做出更合理的城市規(guī)劃，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)做出更合理的政府投資。

AI賦能大學

AI人才缺乏現(xiàn)象很普遍，核心問題之一，就是對AI教育需求巨大，供給不足。

人工智能緩解教育資源稀缺

即便是在斯坦福，擁有世界上最好的AI教授，AI教學師資也不夠。所以斯坦福使用了打破空間時間的學習方式——翻轉(zhuǎn)課堂。

比如斯坦福CS230課程，第一年就有800名學生學習了這套課程，我們現(xiàn)在每年教三次，學生在線上聽課，然后由計算機批改作業(yè)，不需要人類助教來批改，這樣人類助教就可以把時間精力投入到輔導學生、指導項目上。

AI+項目：跨學科跨領(lǐng)域合作

直接做項目總能推動產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，比如在斯坦福我們做過AI+醫(yī)療的項目，有36名計算機專業(yè)機器學習方向的學生參與，另外還有9名斯坦福醫(yī)學院的教授或研究生，來完成一些醫(yī)學圖像檢測、病理研究、電子病歷、公共衛(wèi)生、心理健康相關(guān)的項目。

OMT

在這次的大會上，南京再次強調(diào)了吸引人才的政策，要點如下：

對于落戶南京的VC，給予最高1500萬元的獎勵；對于落戶南京的初創(chuàng)企業(yè)，給予最高500萬元的獎勵；對于投資失敗項目，給予最高600萬元的補償。

研究生、40歲以下本科高技能人才，無條件落戶南京，享受人才公寓、租房補貼，還能拿到200萬元購房補貼。

本文轉(zhuǎn)自微信公眾號“量子位”，作者夏乙、一璞。文章為作者獨立觀點，不代表芥末堆立場。