角逐大数据与人工智能 人才成为关键

最近一段时间以来，“大数据”与“人工智能“这两个关键词在互联网上频频出现，与之相关的文章无不提到诸如高盛、摩根大通等海外大行的关注与投资。
　　
前段时间的人工智能AlphaGo打败围棋顶级高手李世石，在此之前一个月，IBM的超级计算机“沃森”成为《危险边缘》节目的新王者。因此带来的关于人工智能（简称AI）的影响，不仅在投资界起了涟漪，也让更多的人开始关注大数据及人工智能的应用。 　　
大数据存在的价值
　　
维克托·迈尔·舍恩博格及肯尼斯·库克耶再其编著的《大数据时代》中指出，大数据采用所有数据进行分析处理，而不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，因此会带来具有更强决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。而现代社会里，所能够产生的数据途径多种多样，如何能将这些大量的数据进行收集整理，并能全面的进行处理与分析，这正是大数据所致力的方向。
　　
大数据的最终价值在于利用，而技术则是大数据价值体现的手段与前进的动力，不管是云计算、分布式处理技术，又或是存储技术及感知技术，这些都需要专业的技术人员。
　　
就目前来说，最为广泛的应用不外乎通过大数据进行精准营销，例如阿里的淘宝，通过其搜索与交易数据，分析用户行为，并向用户推送潜在需求的产品。当然也会有人质疑，为什么需要大数据干预营销？我们以AlphaGo为例，围棋的规则是一个有限的规则，在有限的规则下，人脑是不太可能战胜不断学习和处理巨大运算量的电脑，日常化的营销也是如此。

　　
人工智能的应用
　　
前面讲到大数据的自动化需要在有规则的情况，那在没有规则的情况下呢？虽然普遍认为人类的智慧不能被替代，但是最近的两场人机大战，或多或少会让我们有些触动。
　　
说道人工智能，不得不说机器学习与深度学习。机器学习专门研究计算机怎么模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。深度学习则是一个新的领域，它的概念源于人工神经网络，通过建立、模拟人脑进行分析学习，完全模仿人脑的机制来解释数据。
　　
对于AI来说，他需要做的不仅仅是掌握一个游戏规则，而是通过有限的规则，不断的自我学习与完善，从而可以在某一领域帮助我们解决问题。再以围棋界的人机大战为例，在比赛过程中，解说员曾直言AlphaGo的下法不像人类，而这个“不像人类”的举动则是人工智能的产物，因此在我们看到AI走出了一步前所未有的棋路时，人们甚至对可能性的认知都会感到无知，但对于AI来说却不费吹灰之力。
　　
围棋仅仅是人工智能的学习能力的表现，目前AI的应用包括：图片识别、人脸识别、指纹识别、语言识别、智能控制等，但这些还处于初级阶段，仍属于弱人工智能，人工智能仍需要更多的科学家与专业人士不断的探索及开发。

　　
异军突起背后的投资机会
　　
大数据与AI的异军突起，使得一些海外投行意识到抢滩创新科技的重要性，并且在现实的商业社会，大数据等带来的价值回报也非常可观。剧相关数据统计，2014年人工智能领域的全球投资总额超过19亿美元，其中风投占其中的15%-20%。目前全球的相关企业超过900家，其中以Microsoft、Google、IBM等科技巨头拥有雄厚的资金、技术、以及人才实力，相比国内的人工智能企业，仍处于领先地位。与此同时，一批人工智能产品已经在我们的日常生活中发挥着越来越重要的作用，比如京东的JIMI智能机器人、科大讯飞的讯飞语音识别系统、阿里巴巴的“DTPAI”智能计算平台。
　　
国内的发展与人才的需求
　　
我国在人工智能的某些关键技术领域跟国际水平仍有一定的差距，高端的人工智能领域人才依然比较紧缺。2015年7月，国务院引发的《“互联网+”行动指导意见》中，明确人工智能为行程新产业模式的11个重点发展领域之一，将发展人工智能提升到国家战略层面。
　　
另一方面，投行与企业在大数据与人工智能领域的初尝胜果，更加促进了他们的资金与技术的投入。
　　
大数据与人工智能作为第四次工业革命的技术基础，有望能够帮助企业实现战略转型，甚至能为部分企业实现“弯道超车”。目前，人工智能已有政策的支持，投行与企业也加大了资金与技术的投入，天时与地利均在，未来的一段时间将会引发大数据与人工智能的人才追逐，相信也会有更多的人力资源服务机构，加入大数据、AI的高层次技术人才的储备潮流。