決策類AI開始占據人工智能的“食物鏈”頂端
原標題：決策類AI開始占據人工智能的“食物鏈”頂端
2019年對于AI來說，是“冰火兩重天”。一半新聞是關于AI怎么不行了，或者AI的創業公司要倒閉了，還有一半人則堅定擁抱AI，認為AI代表了未來。
品友互動CEO黃曉南屬于后一種。
在她看來，AI不是某種技術算法，它代表的是一種基于數據科學不斷推演迭代產生出來的更好結果的過程。“現在還只是2019年，但在往后的時間里所有的技術創新都會不如AI，AI所帶來的變革和力量是無法比擬的。”
近日，2019中國AI營銷年度峰會在上海舉行?！捌酚鸦印闭叫计淦髽I品牌升級為“深演智能”，這標志著，在經營現有AI營銷業務的同時，品友將把決策智能的技術應用在更多的場景中，不斷幫助企業深化全面AI決策，并在公共決策、疫情預測、商業預測等方面發力。“當企業增速變慢，它們就會需要更精細的決策，對我們來說，今年是很好的一年?！?/strong>
黃曉南表示：今后，“深演智能”將作為全新的企業品牌，代表公司對外整體形象與主體；而“品友”將作為“深演智能”旗下營銷技術領域的業務子品牌繼續存在，有力支撐更多企業的營銷智能化。（以下以深演智能統稱，包括代指早期的品友）
智能決策需閉環：推出AI決策系統“ Alpha OS? ”
深演智能成立于2008年，最初主要做廣告投放，布局營銷技術領域，幫助企業形成全鏈路的營銷決策。據深演團隊介紹，目前已沉淀了10余年數據處理的行業圖譜技術、用戶畫像技術、深度數據挖掘、自然語言處理及毫秒級的反饋需求，具有分析決策能力的人工智能從營銷場景逐步拓展應用到金融、政策等更多AI決策場景。
會上，深演智能推出面向所有企業打造的AI決策操作系統“ Alpha OS? ”，形成智能決策閉環，搭建基于AI深度決策的多場景決策平臺，通過一站式智能企業數據管理平臺AlphaData?和一站式智能媒介管理平臺Alphadesk?管理消費者全觸點，幫助企業實現基于AI決策的品牌增長模式。“數字時代，消費者觸點多元且分散，品牌與消費者的關系也被顛覆，通過Alpha OS AI決策操作系統，幫助企業實現洞察、計劃、實施到反饋的決策全鏈路閉環反饋，不斷迭代。”
此外，深演智能還宣布將強化AI技術頂層技術力量和研發能力，計劃與哥倫比亞大學教授，美國計算機協會（ACM）會士、IEEE會士周以真教授所領銜的哥倫比亞大學數據科學研究院（DSI）積極深入開展產學研培訓專題合作，夯實AI核心競爭力。
從通用AI到決策AI，數據科學賦能智能決策
寬帶資本創始人、董事長田溯寧表示：“未來的企業，只有兩種，一種數字化企業，另一種是非數字化企業。當今企業正在發生深刻的數字化轉型，隨著5G的到來，每個企業都應該擁有智能決策的“神經系統”。
的確，通用 AI 已成為常規操作，具有分析決策能力的高階人工智能應用才是業界關注的趨勢。從「人工+AI」走向自主型 AI，人工因素正在減少。整個AI從感知智能、認知智能全面進入決策智能的范疇，這也讓越來越多的企業意識到數據技術對于企業整體決策的重要性。以往單一的人臉識別、語音識別等感知層技術，對企業實現增長、提升價值有限，同時，產業互聯網中企業數據被無限豐富，高效化、智能化響應密集需求的決策類AI開始占據人工智能的“食物鏈”頂端。
那么，AI到底如何決策？誰能夠幫助AI決策？
哥倫比亞大學數據科學研究院（DSI）主任周以真教授從數據科學賦能決策展開了演講，她認為數據科學是從數據中提取價值的研究，但價值最終取決于用戶的解讀。“對科學家來說價值就是新知，而企業的價值就是可以計算出來的利潤或者點擊率?！?/strong>
周以真強調，要想從數據中提取價值，首先得弄清楚這個源頭，即數據。因為無論是機器學習、AI算法，數據都是一切工作的開始。從數據的收集、到處理，包括編碼，加密，解密，傳輸存儲，再到后面的數據管理、提取數據迅速讀取并進行數據分析。數據管理和分析在整個數據鏈中是非常重要的，這個過程也吸引了很多科學家及企業的關注。
等到分析完成以后，還需要將結果進行可視化展示，以便用戶能更方便深入地了解。所以說，用戶可以在數據鏈完成之后基于數據可視化的結果，更基于呈現的數據進行決策，但并不是到此為止。“數據可視化不是做一張餅圖就可以，我們還需要講故事，告訴用戶數據以及可視化背后的故事是什么，因此最終我們還需要闡釋數據、解讀數據。
這整個過程，就是數據科學在提取價值，并且賦能決策。
智能決策核心是預測，人工智能+人腦智能
在決策中，黃曉南認為核心是預測。只有通過數據挖掘、深度學習、特征建模等技術，洞察數據、精準預測，才能實現企業的高效運作，達到價值的增長。
周以真介紹以預測美國大選和消費者購買為例作了說明。在大選前，美國的三方機構會在全國進行抽樣提問，去找到誰在選民中地位比較領先有勝算。通過這個結果可以預測選舉結果，當然這里面涉及到了一些統計學的知識，比如分層人群，抽樣方法等等。
在更常見的消費者購買場景中，以往商家想要了解用戶對產品購買的喜好一般是根據千人千面的推薦系統，“這是一種傳統了幾十年的做法，我們現在希望把經濟學模型融入進來，比如加入他們對商品價格的敏感度。”消費者偏好結合經濟學模型，重點分析品類的選擇、產品的選擇和數量的選擇后再去影響商家的決策，到底如何定價，是否需要促銷。這種多變量的強大綜合控制工具可以去納入更多的特色以及維度。
周以真表示，在某些方面大數據、機器學習沒有辦法做到因果推論，比如對價格的敏感度，但如果能將我們的模型、方法尤其是經濟學的這些模型、方法引入其中的話，“我們就可以將兩者結合起來，將大數據再結合在一起，最終形成因果推論，就能得到一個比較準確的預測結果?！?/strong>
但盡管AI已經取得了很大的成就，畢竟很多AI模型還存在偏差，“這個偏差的原因在于提供給這些模型的數據本身就存在偏差?！?/strong>比如亞馬遜的人臉識別系統存在偏差，這也是因為這個模型接收到的信息就存在偏差。因此，從學術的角度來看，在某些情況下，建造一個完全正確的模型是不可能的，并且從總體上來看，學術界發現現在越來越多的存在偏差的模型。
因此，周以真最近開始對一個新的研究領域產生了極大的興趣，即AI的可信性。如果AI模型是用在無人駕駛技術上或者是用來診斷病人是否患有癌癥，那么當消費者明知道AI模型可能會犯錯，可能會存在偏差，他們是不會相信這個模型的。“我希望向人們證明AI是可信的，就像過去幾十年人們在不斷證明計算機科學是可信的一樣?！?/strong>
不過就目前而言，AI預測和決策都還需要人工智能+人腦智能，也就是黃曉南所說的大數據+小數據。人工智能需要海量數據喂養，而人腦智能的小數據其實是大數據的一個有趣側面，人的需求是所有科技變革發展的動力。深演智能方面表示，不遠的將來，數據革命下一步將進入以人為本的小數據的大時代。
本文作者龔晨霞，微信Gcx847076575，歡迎關注企業服務和產業互聯網的朋友加微信交流。返回搜狐，查看更多
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