Landing AI创始人兼CEO吴恩达：大数据的重要性有点被过度估计了重要的不是数据的量而是数据的质_新浪财经

　　Landing AI 创始人兼CEO吴恩达：大数据的重要性有点被过度估计了重要的不是数据的量而是数据的质

　　7月29日，2021年《财富》40U40创想会在上海举行。Landing.AI 创始人兼CEO吴恩达出席并进行分享。

　　吴恩达表示实际上他曾经也是40U40的一个上榜者，所以非常高兴再次加入到这次活动中。

　　他提到今天很多的参会者都是创业者，他们正在创办一些小型的公司。谈到小公司如何和拥有海量数据的大公司竞争时，吴恩达表示大数据的重要性有一点过度被估计了，“数据的价值其实是非常多功能性的。比如说我们可能会拥有一些网络搜索的数据或者是收入的数据，但是我们看到一些电商的数据可能还存在一些缺陷，或者是一些情况下没有办法给我们提供有效的参考，所以我们现在有看到很多的AI的运用对于一些新的商业和公司来说是比较有用的，但是他们更重要的不是这个数据的量而是这个数据的质”。

　　谈到关于执行AI数据方面有很多的选择，吴恩达提到一个非常有趣的变动：“十年之前有一些人包括我在内，他们想要将AI的世界转化到深度学习的领域。在这十年中，我们发现一些新的大的科技技术出现了，比如说一些数据中心的AI。我们很多的公司，他们实际上在使用这些数据是用AI来抵抗这种新的趋势。但是实际上我们有很多的研究者，他们的新的研究的模式，现在正在需要更多高质量的数据。所以提到这些我们可以看到有一些公司在不断地收集这些数据，让AI的数据能够用于这些消费者网络的公司，他们可能有数以万计、百万计的用户的数据，所以这些数据的价值我们要去挖掘一下。

　　比如说一些消费者的软件网络，有一些新的AI的部署还没有完成，并且我们要使用一些新的工具和技术来促进AI的进一步的发展，来解决现有的一些挑战，而且不同的公司所面临的挑战是不一样的。”

　　对于不同的行业，吴恩达强调要打造一个整体性的一体化的AI的系统。

　　“我觉得在过去的几年，我们看到了一个同样的问题不断地出现。比如说AI的采用，制造业、医疗行业、农业或者是传统的行业等等，他们都在想要用AI，那么有数据的量更小的时候，我们可能会去考虑到一个手机上的数据，或者是其他的一个数据集。我曾经建立过一个计算机的视觉系统，他们其中有上千万张图片，但是最后并没有成型这样的一个技术。所以我们要考虑以数据为中心的AI的理念，实际上需要有更多的一个改进。而且AI也有一个拖尾的个性化的问题，我们发现它有两百名工程师，他们在不断地去考虑这个AI，也有着不同的观点，而且现在我们要打造的是一个整体性的一体化的AI的系统。” 吴恩达说。

　　提及一家起步阶段的公司使用机器学习办公应该有多大规模的人工智能的团队，吴恩达表示：“认为可能有一点就是一个框架，因为从项目到软件工程师到数据科学家，有多少百分比的人应该是人工智能人，我认为应该是这些公司的很大部分不会是100%，他实际上比例将会低于50%，但是可能比例不会那么低。从50%开始，因为公司和行业而产生差异，很难给它一个确定的大小，但是如果你认为未来的所有的软件人的物质配别，在大多数的软件工程师都会有一个想法，我认为这是一种计划方式，会有很多很多变化。”

　　谈到对于人工智能和深度学习的理解和使用而言，我们是否处在一种相对停滞的一个时期。吴恩达表示：“如果你想称之为一种快速突破时期的话，它正处于另一种间断平衡的过程，所以有一种快速的突破让我感到非常多的兴奋，我看到非常多可以玩的东西，就是说以数据为中心的AI转变。事实证明过去有许多人工智能研究的发展，不仅仅是十年，而且过去也是三十年、四十年研究人员下载数据及尝试条件软件以及在数据集上良好的应用，这对于大量的人工智能来说是一种巨大的颠覆方式，得益于过去几年的发展模式，尤其是随着深度学习，但是缺少的是什么呢？就是如何获得足够好的数据与输入开源神经网络，你如何从互联网上面下载，如何获得你需要的数据以及你需要在神经网络中输入的恒定数据。我记得当软件控制版本是一个非常手动的时候，我和我的朋友通过电子邮件发送CPLUS文件作为电子邮件，说我已经完成了现在编辑的事情，所以我们知道软件版本的控制非常重要。但是直到我们有工具帮助我们关注如何添加之前的软件。”

　　吴恩达又举例说：“在英语和汉语的语音搜索中，我们做了非常多的工作，但是如果你要说比如说今天的天气的音频剪辑如何标记呢？你可以用一些逗号或者是小的符号编辑天气或者是小点，今天的天气只是转录等等，事实证明你可以清理数据，只需要一个转录就可以了。如果你的语音识别做得更好，但是现在我没有这样的工具来帮助我们做到这一点。当我们的工厂学习人工智能和制造的时候，我们可以找到两个点，他们多年来带从事这一份工作，而他们其实五年来他们工作当中的核心就是如何获得更好的数据，所有这些深度学习的领域的费用都是世界上最有资质的人来定义的。

　　像我们今天都知道的一点，就是一个非常重要的问题是我们缺乏系统的而不是希望这种好的运气。就像过去十年，深度学习有数以万计的创新一样，我认为在这个技术领域可以有数以万计的创新，而这一点我觉得这个比锁定更重要，这个不仅仅是技术人员关心的问题，还是他们希望看到的问题。”

　　谈到给年轻的创始人和企业家一些利用新技术的建议，吴恩达建议说：“我认为很多人认为我的团队研究人工智能，试图在我们的网站上发布材料分享我们的建议和技术，我发现构建人工智能产品的方式和构建传统软件产品的方式，其实是存在差异的。所以我觉得有一些新的版本也在闪现。很多的差异来自于观察，对于传统的软件产品，您需要的是代码，寻求、使用、访问，了解市场需求，将代码发送到产品并发布我的产品，您需要代码和数据。”

　　“我们看到很多的AI的初创公司都通过NRE路线来咨询，但是它无法扩展你需要的日期。我发现AI的项目和传统的软件是有一些不同的，所以我们一直在谈论这个AI上的一些构建方法。”吴恩达最后补充。