時(shí)間:02-24
欄目:SEO優(yōu)化
摘要:

誰把握了核心算法,誰就能在未來一波又一波的人工智能浪潮中把握主動(dòng)權(quán)。
過去兩年出現(xiàn)了人工智能的熱潮,尤其是以深度學(xué)習(xí)算法為代表人工智能在中國(guó)市場(chǎng)出現(xiàn)了井噴現(xiàn)象。按照麥肯錫統(tǒng)計(jì),2021年全球科技巨頭在人工智能上投入了200億到300億美元,VC/PE投融資達(dá)60億到90億美元。在中國(guó),按照鈦媒體TMTbase全球創(chuàng)投數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),目前共收錄中國(guó)人工智能企業(yè)398家、共發(fā)生571起投資事件,投資總額高達(dá)571億人民幣。
就在AlphaGo先后挑戰(zhàn)世界和中國(guó)圍棋高手后,關(guān)于人工智能的熱炒更有甚囂塵上的趨勢(shì),也有行業(yè)專家發(fā)出人工智能泡沫的警告。然而,人工智能泡沫現(xiàn)象卻有一個(gè)意想不到的效果。2021年6月24日,在由鈦媒體與大數(shù)據(jù)運(yùn)籌優(yōu)化公司杉數(shù)科技聯(lián)合舉辦的“鈦媒體AI大師圓桌會(huì)”中,來自美國(guó)與中國(guó)的高級(jí)優(yōu)化算法專家均體現(xiàn),人工智能熱帶動(dòng)了優(yōu)化算法的繁榮。
斯坦福大學(xué)李國(guó)鼎工程講座教授、華人運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)袖、杉數(shù)科技首席科學(xué)顧問葉蔭宇體現(xiàn),機(jī)器學(xué)習(xí)算法強(qiáng)化了單體機(jī)器的智能,但在機(jī)器人群體協(xié)同工作時(shí)則需要“通盤考慮、統(tǒng)籌優(yōu)化”的優(yōu)化算法。正因?yàn)樵朴?jì)算、大數(shù)據(jù)與人工智能的井噴,才出現(xiàn)了超大規(guī)模的大數(shù)據(jù),而這正是優(yōu)化算法繁榮的基礎(chǔ),優(yōu)化算法的發(fā)展也將反過來鞭策人工智能進(jìn)入新階段。
算法戰(zhàn)爭(zhēng)與戰(zhàn)爭(zhēng)算法
斯坦福大學(xué)李國(guó)鼎工程講座教授、華人運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)袖、杉數(shù)科技首席科學(xué)顧問葉蔭宇
2021年4月26日,美國(guó)防部在一份備忘錄中對(duì)“戰(zhàn)爭(zhēng)算法”進(jìn)行了描述,提出了“算法戰(zhàn)”概念,更為重要的是組建了“算法戰(zhàn)跨功能團(tuán)隊(duì)”,該團(tuán)隊(duì)將通過編寫人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等代碼來改變作戰(zhàn)方式,好比利用人工智能對(duì)無人機(jī)采集的海量視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以獲得豐富的戰(zhàn)爭(zhēng)情報(bào)。
而早在二戰(zhàn)的時(shí)候,還沒有大數(shù)據(jù)甚至也沒有計(jì)算機(jī),在獲取數(shù)據(jù)的途徑、數(shù)量和速度都很有限的前提下,發(fā)源了對(duì)后來全球社會(huì)經(jīng)濟(jì)有廣泛影響的“戰(zhàn)爭(zhēng)算法”:運(yùn)籌學(xué)。葉蔭宇介紹說,運(yùn)籌學(xué)是一種研究?jī)?yōu)化的學(xué)問,就是對(duì)于所有的實(shí)際生活中出現(xiàn)的問題,不是簡(jiǎn)單是找一個(gè)可行的方案,并且是必然要找到很優(yōu)的方案。用現(xiàn)代的話說,就是要把事情做到極致。
生活在1707年到1783年的聞名瑞典數(shù)學(xué)家萊昂哈德·歐拉就曾說過:這個(gè)世界上的任何事情或事物都有很大值或很小值。在二戰(zhàn)中,盟軍使用數(shù)學(xué)模型解決各種作戰(zhàn)的很優(yōu)化問題,包孕雷達(dá)安排問題、運(yùn)輸船隊(duì)的護(hù)航問題、反潛深水炸彈投擲問題、太平洋島嶼軍事物資存儲(chǔ)問題、項(xiàng)目辦理問題等等,這些問題的解決保障了很后的勝利。
二戰(zhàn)結(jié)束后,人們將運(yùn)籌學(xué)廣泛應(yīng)用到企業(yè)和政府之中,包孕生產(chǎn)、辦事、金融等行業(yè)。由于運(yùn)籌學(xué)源于解決現(xiàn)實(shí)世界中的決策問題,因而后來涌現(xiàn)了大量運(yùn)籌學(xué)算法,運(yùn)籌學(xué)各重要分支得到快速發(fā)展,包孕線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、組合規(guī)劃、圖論、網(wǎng)絡(luò)流、決策分析、排隊(duì)論、可靠性數(shù)學(xué)理論、庫存論、博弈論、搜索論等。
現(xiàn)代運(yùn)籌學(xué)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)模型和算法等方法,為復(fù)雜問題尋找在滿足約束的條件下能夠很大化/很小化某一目標(biāo)的很優(yōu)決策,典型的應(yīng)用就是解決復(fù)雜巨系統(tǒng)的優(yōu)化決策問題。復(fù)雜巨系統(tǒng)指的是規(guī)模巨大、構(gòu)成要素復(fù)雜、包羅眾多子系統(tǒng)的系統(tǒng),如電力系統(tǒng)、城市交通網(wǎng)、數(shù)字通信網(wǎng)、柔性制造系統(tǒng)、水資源系統(tǒng)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)等。
復(fù)雜巨系統(tǒng)性能的優(yōu)化將產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益或社會(huì)效益,而其中運(yùn)籌學(xué)的應(yīng)用就能起到重要作用。好比工廠生產(chǎn)、貨物庫存、銷售中心和消費(fèi)區(qū)域等辦理等,不能對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)孤立地進(jìn)行研究和辦理,必需把這些環(huán)節(jié)連接起來,以獲得全局優(yōu)化的運(yùn)行辦理。
能夠解決復(fù)雜巨系統(tǒng)的優(yōu)化問題,才是以運(yùn)籌學(xué)為代表的很優(yōu)化算法的很大價(jià)值,甚至對(duì)于一個(gè)國(guó)家來說具有著戰(zhàn)略意義。從商業(yè)價(jià)值這個(gè)角度來說,大數(shù)據(jù)是從0到1、人工智能是從1到2、統(tǒng)計(jì)和運(yùn)籌優(yōu)化算法是從2到N。把握了以運(yùn)籌學(xué)為代表的優(yōu)化算法,才能真正博得未來的算法戰(zhàn)爭(zhēng)。
大數(shù)據(jù)時(shí)代下的商業(yè)決策
美國(guó)紐約大學(xué)助理教授陳溪
葉蔭宇曾獲得美國(guó)運(yùn)籌與辦理學(xué)會(huì)馮諾依曼理論獎(jiǎng)(運(yùn)籌辦理學(xué)界很高獎(jiǎng)),也是迄今為止華人優(yōu)選獲獎(jiǎng)?wù)撸?021年美國(guó)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會(huì)優(yōu)化大獎(jiǎng)(每三年評(píng)一人)、2021年國(guó)際數(shù)學(xué)規(guī)劃大會(huì)TsengLectureship獎(jiǎng)(每三年評(píng)一人),曾主持和參與美國(guó)波音、FICO、運(yùn)通、美國(guó)衛(wèi)生部、美國(guó)科學(xué)基金、美國(guó)能源部以及美國(guó)空軍科研部門等多個(gè)科研項(xiàng)目。
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