“以数据重塑生产力”，爱数的守正与出奇
【作者】网站采编
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【摘要】这几年，人们越来越达成共识：数据是最重要的生产资料，人工智能是最重要的生产力。然而，人工智能公司却经历了过山车般的待遇。从受到各界关注，到遭遇诸多质疑和资本寒冬，
这几年，人们越来越达成共识：数据是最重要的生产资料，人工智能是最重要的生产力。然而，人工智能公司却经历了过山车般的待遇。从受到各界关注，到遭遇诸多质疑和资本寒冬，只有一个人能体会。
当人工智能成为最大的风口时，爱舒出奇的冷静，并没有急于求成，哪怕布局就像知识图谱和认知智能等领域，他在多个行业积累了丰富的AI实施经验，从未给自己贴上AI标签。正如爱数总裁何鸿福所说：“爱数从来没有把自己定位为一家人工智能公司，而是一家大数据基础设施解决方案提供商。。”
出奇的直立。爱数，一家从数据管理起家，深耕数据领域十余年的公司，并不热衷于追逐热点，而是专注于了解人工智能热潮背后的发展规律，并有所作为而不是在智能世界的蓝图中做某事。
近日，在以“共绘新丝绸之路”为主题的爱树SMART 2021大会上，爱树正式发布了新愿景：数据重塑生产力，共创智能世界，带来对数据、AI、智能世界的另一种深度思考。
透过现象看本质：解决人工智能的关键问题
理想很充实，但现实有点骨气。
正当人们对人工智能抱有很高期望的时候，AI应用的部署却远远跟不上预期。事实上，Gartner近年来进行的一系列调查也表明，人工智能应用部署的增长并没有预期的那么高，仍然面临诸多挑战。
爱舒品牌与人力资源副总裁李漫武总结说，在应用中还存在许多“世界级难题”。企业人工智能：例如有效数据缺乏与模型准确率高的矛盾，人工智能应用开发难与人才匹配难、高昂的建设成本和收入的不确定性等
爱舒品牌与人力资源副总裁李曼武
div>确实如此。在算力和数据“野蛮生长”的同时，一系列问题接踵而至。以模型为例。模型具有更高的精度、量化和复杂性的明显趋势。与上一代相比，OpenAI GPT-3 模型在模型规模、数据量和训练层数方面呈指数级增长。另一个例子是 AIOps。模型部署缺乏有效数据，往往需要数据收集周期，面临失败风险，适应性差，难以调整......
如果进一步分析这些问题，会发现很大一部分在于数据，即如何让数据真正成为有用的生产资料，可以更好地被算法模型利用；如何更好地将数据和算法与业务场景相匹配；如何降低数据相关的复杂度 为了降低AI门槛和开发难度...
目前这些数据对于那些拥有大量资金和人才的互联网公司来说，问题非常重要。对于企业来说相对容易，但对于传统行业的大多数企业来说，却是一道无法轻易跨越的鸿沟。这也是不出所料热爱数字、解决数据问题的最大价值。与此同时，爱数也在思考和重新审视自己，即除了数据，爱数还能做些什么来将传统企业转变为数据驱动的组织？
" 爱舒不想只是一个守门员数据领域 '只有挖掘数据的价值，才能实现更大的商业价值。何鸿福说。爱数选择认知智能作为实现数据价值的道路。在AnyBackup、AnyShare、AnyRobot、AnyDATA四大产品逐步落地的基础上，进一步引入“认知智能”战略，真正帮助一大批传统企业向数据驱动型组织转型，彻底重塑用数据提高生产力，共同迈向智能世界。
认知智能战略：专注领域，产品为先
人工智能60多年的发展历程中，数不胜数概念、技术术语，但无疑“认知智能”这个术语近年来被越来越频繁地提及。如果说过去十年算力、数据、深度学习算法的突破，让感知智能实现了质的飞跃，那么未来十年甚至更久，认知智能的突破将是行业面临的难题。
如何理解认知智能？
何鸿福以温度为例。 39℃只是一个数字，没有具体的含义，而体温39℃就意味着一个人发烧了。接下来你需要去医院接受治疗。这就是认知智能，一种以知识的发现和应用为核心内容的智能形式，使机器具备人类高级的认知能力，包括言语、思维和社会认知能力。 数据是客观世界的符号记录；信息是被赋予意义的数据，知识是信息之间有意义的联系。知识正是认知智能的核心 文章来源：《生产力研究》 网址: http://www.sclyjzz.cn/zonghexinwen/2021/0724/998.html