“地信企業(yè)既要積累人工智能和大數(shù)據(jù)的跨界人才，也要做好思維方式的轉(zhuǎn)變，讓深度學(xué)習(xí)在地信領(lǐng)域的應(yīng)用達(dá)到最大化。”曼索爾·雷德(Mansour Raad)在接受泰伯網(wǎng)記者的獨(dú)家采訪時(shí)說(shuō)。

　　曼索爾·雷德，大數(shù)據(jù)、人工智能、深度學(xué)習(xí)的倡導(dǎo)者，是Esri現(xiàn)任高級(jí)軟件架構(gòu)師。他是波士頓大學(xué)的航空工程碩士畢業(yè)生，在地理信息技術(shù)領(lǐng)域有超過(guò)30年的經(jīng)驗(yàn)。

　　曼索爾向泰伯網(wǎng)透露說(shuō)，Esri已經(jīng)建立了專門的項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)，來(lái)探索AI和大數(shù)據(jù)在地理信息領(lǐng)域的前沿應(yīng)用。他也在Esri中國(guó)用戶大會(huì)演講時(shí)表示，在ArcGIS 10.6版本中，已經(jīng)加入了與Spark等大數(shù)據(jù)軟件集成應(yīng)用的新功能。

　　曼索爾認(rèn)為，人工智能與大數(shù)據(jù)的結(jié)合，很有可能會(huì)給地理信息產(chǎn)業(yè)帶來(lái)顛覆式的變化。他預(yù)言，在2017年沒(méi)有提前布局機(jī)器學(xué)習(xí)的地理信息企業(yè)，必將落后于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。

人工智能在80年代的曇花一現(xiàn)

　　早在80年代，AI就已經(jīng)受到了大家的關(guān)注，但由于當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)處理能力低下、各種設(shè)施都不完備等，導(dǎo)致AI產(chǎn)業(yè)一直不溫不火。

　　曼索爾告訴記者，當(dāng)年他在大學(xué)的時(shí)候，電腦并不普及，他需要到機(jī)房才能用上電腦，有時(shí)還需要排隊(duì)。當(dāng)時(shí)的計(jì)算機(jī)巨大無(wú)比，而且處理速度非常慢。

　　現(xiàn)在則完全不一樣，計(jì)算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展，摩爾定律的提出，CPU、GPU、TPU的使用，使計(jì)算機(jī)處理能力不斷提升，物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)相繼出現(xiàn)，這些綜合能力的提升，使人工智能的爆發(fā)成為可能。

　　如谷歌的AlphaGo Zero 就使用了64個(gè)GPU 工作站(由多個(gè)GPU組成)和19個(gè)CPU參數(shù)服務(wù)器(由多個(gè)CPU組成)進(jìn)行訓(xùn)練，4個(gè)TPU在比賽時(shí)使用。

誰(shuí)掌握了數(shù)據(jù)，誰(shuí)就擁有了主動(dòng)權(quán)

　　就像很多人說(shuō)的一樣，麥當(dāng)勞的生意不是漢堡，而是房地產(chǎn);馬云提供的免費(fèi)服務(wù)不是慈善，而是在收集你的數(shù)據(jù)。在當(dāng)今這個(gè)數(shù)據(jù)王國(guó)，誰(shuí)擁有了數(shù)據(jù)，誰(shuí)就擁有了主動(dòng)權(quán)。

　　曼索爾指出，在美國(guó)主流的保險(xiǎn)企業(yè)都已經(jīng)啟動(dòng)了運(yùn)用位置大數(shù)據(jù)和傳感器的行動(dòng)方案。包括曼索爾本人在內(nèi)，其車上已經(jīng)被安裝了傳感器，用來(lái)采集開(kāi)車過(guò)程中的各種數(shù)據(jù)，包括剎車、轉(zhuǎn)方向盤、急加速、急減速、其他違規(guī)等，這些數(shù)據(jù)將作為保險(xiǎn)公司評(píng)估下次車險(xiǎn)額度、折購(gòu)費(fèi)率的依據(jù)。

　　例如老司機(jī)開(kāi)車比較穩(wěn)定，享受的優(yōu)惠就會(huì)多一些，而年輕人比較沖動(dòng)，折扣就沒(méi)那么優(yōu)惠，但隨著將來(lái)傳感器監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好，可能費(fèi)率也會(huì)降低。

　　他提到，在美國(guó)基本上每個(gè)和車險(xiǎn)相關(guān)的保險(xiǎn)公司，都已經(jīng)有很切實(shí)的計(jì)劃來(lái)推廣傳感器車輛監(jiān)測(cè)了。在中國(guó)也有很多保險(xiǎn)公司在準(zhǔn)備這項(xiàng)工作，但是還沒(méi)有像美國(guó)那樣全面的鋪開(kāi)。因此，這是一個(gè)很大的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。

　　大數(shù)據(jù)時(shí)代也存在一些問(wèn)題，就是數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題和數(shù)據(jù)可獲得性。曼索爾舉例說(shuō)，有一次他想測(cè)試一個(gè)GPS算法，于是向政府部門申請(qǐng)跟汽車行駛相關(guān)的GPS數(shù)據(jù)，但因?yàn)樯婕半[私問(wèn)題，政府遲遲沒(méi)有提供這些數(shù)據(jù)。為了項(xiàng)目進(jìn)度，他的搭檔就自己開(kāi)車出去采集數(shù)據(jù)。這從另外一個(gè)角度也說(shuō)明了擁有數(shù)據(jù)的優(yōu)越性。

電燈的發(fā)明，與蠟燭的改進(jìn)毫無(wú)關(guān)系

　　曼索爾講了一個(gè)發(fā)生在科威特的案例?？仆氐靥幧衬貛?，水源稀少，生活不便，因此車輛對(duì)于居民生活來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。但數(shù)目巨大的車輛導(dǎo)致交通擁堵等問(wèn)題日益嚴(yán)重，嚴(yán)重制約了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們生活質(zhì)量的提升。

　　為此，當(dāng)?shù)卣⒘艘粋€(gè)名為“科威特搜索器”的應(yīng)用，將居民與商品和服務(wù)連接起來(lái)，同時(shí)還提供轉(zhuǎn)彎語(yǔ)音導(dǎo)航和交通信息等。但是，由于道路上缺少交通傳感器，交通信息存在盲區(qū)。因此，當(dāng)?shù)卣駿sri團(tuán)隊(duì)尋求解決方案，能否在沒(méi)有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的情況下預(yù)測(cè)交通情況，提供可靠的交通信息。

　　曼索爾提到，起初，他們用了一個(gè)多月的時(shí)間，收集司機(jī)上傳的自己周圍交通狀況的信息，分別用流量大、流量適中、流量小三個(gè)關(guān)鍵詞表示。然后他們使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，開(kāi)始輸入樣本數(shù)據(jù)、編寫程序，最后來(lái)填充交通信息盲區(qū)的數(shù)據(jù)。

　　項(xiàng)目進(jìn)展的非常順利，但后來(lái)他們發(fā)現(xiàn)，某些天會(huì)出現(xiàn)例外情況，如齋月的第一天車輛會(huì)激增，而每次例外情況出現(xiàn)，他們都要重新修改代碼。他把整個(gè)過(guò)程比喻成“打地鼠”，就像你不知道地鼠會(huì)從哪個(gè)地方突然冒出來(lái)一樣，新增的問(wèn)題一個(gè)接一個(gè)出現(xiàn)，導(dǎo)致編程工作效率極低。

　　此時(shí)，曼索爾想起舊金山大學(xué)商學(xué)院教授奧倫•哈拉里(Oren Harari)的一句話: 電燈的發(fā)明，與蠟燭持續(xù)不斷的改進(jìn)毫無(wú)關(guān)系。曼索爾受到這句話的巨大啟發(fā)，此時(shí)不再需要對(duì)蠟燭持續(xù)改進(jìn)，而是需要一個(gè)燈泡。

　　曼索爾說(shuō)，為了改變“打地鼠”的窘境，最終找到了解決方案——Geo.AI，即地理智能，讓計(jì)算機(jī)自己進(jìn)行學(xué)習(xí)。

　　傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，曼索爾的團(tuán)隊(duì)需要給予交通流量分類程序明確的指導(dǎo)，所以每一次外界情況的變化，都需要調(diào)整算法，來(lái)預(yù)測(cè)流量。而現(xiàn)在，團(tuán)隊(duì)只輸入了科威特司機(jī)上傳的數(shù)據(jù)和交通規(guī)則，讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)程序自己去了解與流量相關(guān)的信息，最后填補(bǔ)交通信息盲區(qū)，預(yù)測(cè)行車路線。

　　就像AlphaGo一樣，研究員只給AlphaGo Zero輸入棋盤的構(gòu)造和黑子白子的走步規(guī)則，沒(méi)有任何歷史棋譜樣本，沒(méi)有任何人類知識(shí)，完全是“從零開(kāi)始”，自己與自己對(duì)弈，通過(guò)更優(yōu)秀算法的不斷迭代，取得飛速進(jìn)步，真正做到了自我學(xué)習(xí)。

　　用專業(yè)詞語(yǔ)講，AlphaGo Zero和科威特案例中使用的機(jī)器學(xué)習(xí)，不再是初級(jí)階段監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)，而是深度學(xué)習(xí)，曼索爾也稱之為加強(qiáng)學(xué)習(xí)，是機(jī)器學(xué)習(xí)的高級(jí)階段，換句話說(shuō)，就是機(jī)器根據(jù)規(guī)則自己學(xué)習(xí)。

　　曼索爾強(qiáng)調(diào)，這次AI的浪潮與以往最大的不同，就是思維方式的改變。對(duì)蠟燭再怎么持續(xù)改善也變不成燈泡，但如果重新發(fā)明個(gè)燈泡就會(huì)改變整個(gè)產(chǎn)業(yè)的情況。他認(rèn)為，人工智能和大數(shù)據(jù)就是這個(gè)燈泡。

不在AI上投資的地信企業(yè)，終將落后

　　曼索爾強(qiáng)調(diào)了機(jī)器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)，對(duì)于當(dāng)前企業(yè)發(fā)展的重要性。

　　中國(guó)的地信企業(yè)想進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，曼索爾建議，首先是要改變思維模式，重視深度學(xué)習(xí);其次就是人才培養(yǎng)。既懂人工智能又懂大數(shù)據(jù)的跨界人才非常少，所以要積累人才，而且要持續(xù)的投入。對(duì)于初創(chuàng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，他知道很難。但他堅(jiān)定的說(shuō)，難也得做、必須要做。

　　另外，全球雖然有很多公司都在做人工智能和大數(shù)據(jù)結(jié)合，但他們多數(shù)都還停留在監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)兩個(gè)階段。在谷歌Alpha Zero新一代人工智能誕生后，也只有較少的企業(yè)能夠進(jìn)入深度學(xué)習(xí)階段。所以從這個(gè)角度來(lái)講，全球多數(shù)企業(yè)都是站在同一個(gè)起跑線上。尤其對(duì)于初創(chuàng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，還是有機(jī)會(huì)參與進(jìn)來(lái)的。

　　人工智能和大數(shù)據(jù)結(jié)合，還可以發(fā)現(xiàn)各領(lǐng)域沒(méi)有留意到的市場(chǎng)機(jī)會(huì)，能夠解決靠人的直覺(jué)或原來(lái)的工作流程無(wú)法解決的問(wèn)題。他舉例說(shuō)，我們吃面包的時(shí)候，會(huì)不小心掉一些面包屑，單獨(dú)看這一事件沒(méi)有什么，但如果把掉面包屑這個(gè)事情作為一個(gè)整體看的時(shí)候，如有一百萬(wàn)、一千萬(wàn)、十億個(gè)面包，這個(gè)數(shù)量是非?？捎^的，可能會(huì)催化出一些新興領(lǐng)域和應(yīng)用。