2017-05-28 15:54:38
gmis 2017
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全球機器智慧型峰會（ gmis 2017 ），是全球人工智慧產業資訊服務平台機器之心舉辦的首屆大會，邀請了來自美國、歐洲、加拿大及國內的眾多頂級專家參會演講。本次大會共計 47 位嘉賓、5 個session、32 場演講、4 場圓桌論壇、1 場人機大戰，兼顧學界與產業、科技巨頭與創業公司，以專業化、全球化的視角為人工智慧從業者和愛好者奉上一場機器智慧型盛宴。5 月 28 日，機器之心主辦的為期兩天的全球機器智慧型峰會（gmis 2017）進入第二天，全天議程中最受關注的是多位重要嘉賓出席的領袖峰會，包括《人工智慧：一種現代方法》的作者 stuart russell、第四正規化聯合創始人兼首席科學家楊強、科大訊飛執行總裁兼消費者事業群總裁胡鬱、阿爾伯塔大學教授及計算機圍棋頂級專家martin müller、element ai 聯合創始人 jean-sebastien cournoyer 等。
上午，螞蟻金服 vp 兼首席資料科學家、普渡大學終身教授漆遠發表了主題為《ai 驅動金融生活》的演講，他**分享了如何通過人工智慧提供更好的個性化金融和智慧型生活服務。
以下是該演講的主要內容：
ai 驅動金融生活
今天很高興跟大家做分享，也很高興見到很多老朋友和新朋友。
現在很多人在討論中國和美國的ai發展。相比於美國，中國的ai發展更重視商業應用和場景，但缺乏技術深度。那我們能不能加深技術研發，同時產生更多的商業發展呢？在**這個問題之前，我先講兩個小故事。
第乙個故事是前天我去烏鎮看柯潔大戰alphago，局面非常震撼。大戰結束之後我在閉門會議中問deepmind 的 ceo demis hassabis，alphago之後，你的下一步是什麼。他說希望能夠改變世界，把alphago的技術應用在醫療、金融及其他各個方面。對這個心聲我非常認可，我覺得這是技術人員的乙個共同夢想和希望。
另乙個故事是人工智慧界的兩個奠基性人物之一 michael i.jordan 加盟螞蟻金服並擔任科學智囊團主席。他說，「其實現在談論奇點為時尚早，所有的理論發展都有乙個過程。雖然強人工智慧是未來，但我們還沒有摸到門道。」我非常贊成他的觀點。
我覺得人工智慧領域的乙個榜樣是亞馬遜，人工智慧像水一樣到處都在用。我也是希望人工智慧滋養螞蟻金服現有業務，並產生出新的業務、新的技術和商業創新。
螞蟻金服的定位是一家科技公司，希望能夠用科技服務未來更多的使用者。比如說全球20億的消費使用者。
我們希望通過大資料、ai使系統更智慧型，服務長尾的機構和個人。我們認為用技術能夠驅動我們的業務發展，技術能夠重塑金融業務。
三年之前我從美國回到杭州，一開始非常吃驚，因為我發現大部分的生活都可以用手機來搞定。去年g20的時候杭州甚至要打造「無現金社會」。在杭州你可以拿支付寶買地鐵票，憑芝麻分租房免押金。這一點和美國非常不一樣。在杭州所謂的無現金社會中，支付寶提供的各種各樣的服務，簡單來說我們提供100多項的城市服務專案，去年一年提供了超過6億次的服務。
人工智慧能力
這個故事背後，我們其實收集了海量的資料，我們看到了社會不同的維度，理解了人的不同的生活維度，這樣我們就獲取了很多活資料，如果再和我們的計算能力結合起來，我們就能夠產生人工智慧的能力。
這張圖左邊講了螞蟻金服正在發展一些人工智慧能力（從自然語言處理到機器學習、影象識別等）；當然我們現在也非常重視推理，所以在知識圖譜上面進行了進一步的工作。然後我們像水一樣用在了我們所有的業務裡面，從信用到貸款、營銷、風控、智慧型助理、客服等等。
這張圖講的是業務架構。我們在底層開發一系列的演算法（從機器學習、深度學習、強化學習、圖演算法、最優化），並在上面搭建了一系列的工具，比如說a/b測試、異構學習。我們在底層搭建了異構機器學習平台，比如cpu、gpu、fpga，希望全部打通訓練和模型部署。再上面是做資訊的產品，推薦、搜尋、營銷。這背後我們非常關心金融，希望分析市場的風險，做出輿情的分析等等。所以我們在做兩件事情：第一件事情：賦能業務。第二件事情：輸出能力。
這張圖簡單介紹了已有的異構機器學習架構，主要講模型訓練，底層比較簡單。我們已經使用了深度學習，但是如果大規模部署，最關心的是它的能耗和速度，所以我們非常關心fpga的使用。在這上面開發有離線學習、開源框架。我們是開源框架，並全部支援內部工程師的使用，同時三年前也開發了引數伺服器。我們希望有乙個統一的ai學習表示層，能夠對外開放，做出機器學習paas服務；再上面我們做模型中臺，希望服務我們的內部和外部使用者。
人工智慧應用
案例 1:螞蟻智慧型助理
螞蟻智慧型助理可以提供理財分析與建議資訊、賬戶理財情況問答以及專業知識問答，在螞蟻聚寶社群中其粉絲數量已超過 3.6 萬，回答滿意率大於 94%。
案例 2: 運費險
我們使用了機器學習做了極速核賠決策，其實就是做乙個模型來分析。我們把廣告的演算法、機器學習的演算法用在這裡，用了之後效果非常好，每年有100%的提公升，雙十一一天有過億的保單，這是乙個非常典型的長尾經濟的代表。因為每乙個保單都非常小，每個大概1塊多錢，但是我們在一天保險費就上億元。
案例 3：基於引數伺服器的大規模機器學習平台
另外我們用了機器學習開發了超大規模機器學習平台，這個首先用於阿里巴巴廣告商，然後在**雙十一使用，實現實時推薦。簡單來說，我們百億特徵，千億的樣本，上萬億的引數，這樣的話，可以支援非常大量的，複雜的模型和系統。
結論最後簡單來講，其實移動網際網路給我們提供了乙個非常好的場景就是資料的**，使我們更好地理解世界和使用者，然後雲計算給我們提供了乙個非常好的計算的能力。在這之上，我們能開發人工智慧，使我們能夠提供更好的個性化的金融和智慧型生活服務。
敏捷2016大會主題演講 現代敏捷
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