大咖周语录 | 沃森也是弱人工智能,强人工智能时代至少要等500年

数据猿导读

对于大数据的概念以及大数据在各行业的应用,每个人心中都有不同的看法。小编每周都会整理大数据牛人们的精彩观点,让你在最短的时间获得最精的思想荟萃。后续,数据猿也会邀请更多行业大牛通过线上线下等形式,对目前大数据行业的现状进行深度交流,汇集更多“大咖语录”给大家

来源:数据猿 作者:jean

数据堂创始人齐红威:数据交易这门生意做不起来

我们从来不提数据交易,也不会去做数据交易,因为个人觉得,数据交易做不起来,原因如下:

1、数据所有权无法确定、数据隐私、安全问题还未能解决;

2、数据交易的是结果,而不是原始数据。需求方拿到原始数据是不知道如何使用的,只有将原始数据进行加工处理、分析挖掘,产生的结果才可以交易的;

3、单一数据的价值有限,容易形成数据孤岛,通过平台将多种数据融合的数据才会有价值。

原文链接:

http://www.datayuan.cn/article/8523.htm

青域基金执行总裁牟颖:能源大数据短期内不会爆发性增长,但封闭传统的能源行业创新创业机会更大!

能源行业的创业门槛很高:

1、能源行业系统较为封闭,市场化程度低,企业决策受政策影响大,创新创业气氛不活跃;

2、重资产、重积累。创业者不仅要有好头脑,还要有产业资源、一定规模的启动资金、人脉和产业认知方面的深厚积累;

3、需要复合型人才。不仅懂能源系统,还要对互联网、大数据技术熟练掌握。

所以,能源大数据行业并不会在短期内出现爆发式的增长。但是,能源行业开放是大势所趋,在与互联网和大数据的不断融合进程中,从封闭的计划体制逐渐开始拥抱开放的市场。在这个过程中,一定会涌现出许多创新机会、前所未见的商业模式,形成新的能源生态。

原文链接:

http://www.datayuan.cn/profile/8557.htm

族谱科技CEO张力铭:对大数据的看法,很多企业都扭曲了

国内很多企业对大数据的看法都出现了扭曲:会用Hadoop的=大数据公司?印度电线杆上面都贴着Hadoop培训的广告。一个数据挖掘的工具在印度都已经普及到这种程度,国内却把Hadoop捧上天,这对大数据整体发展不是个好现象。

大数据可远没有那么简单,要经过不同阶段的发展:

第一阶段基础数据服务。通过挖掘不同维度的数据帮助企业解决业务问题,但绝大多数企业会面临商业壁垒问题。

第二阶段场景化构建。很快有更多细分领域的业务需要场景化工具,但是,数据维度不够、经验不足,不能打动客户的就只有死路一条。

第三阶段人工智能。人工智能在未来将会成为数据行业发展最核心的支撑点。现阶段的人工智能一定要基于场景化片段才能真正实现为人类服务。

原文链接:

http://www.datayuan.cn/profile/8560.htm

海致BDP联合创始人胡嵩:这4种企业,很难找到合适的大数据服务

1、规模不够大。这些企业钱不够多,不舍得购买数据服务;数据也不够多,靠excel就能解决的事儿何必搞得麻烦。

2、数据类型单一。比如很多传统企业,ERP或者CRM就能满足绝大多数的现阶段需求,这些企业意识不到数据服务的重要性。

3、管理层本身的数据意识还没建立起来。这些企业长久以来依靠控制成本或者引入资本就能实现盈利,管理层还不了解数据驱动经营的重要性,不特别追求效率。

4、人员素质没达到相应程度。不是说人员素质低,而是数据意识不足,互联网意识不足,对数据操作、分析比较麻木。这种企业会有需求,甚至会付费购买服务,但是买了以后,使用频率很低,而且经常热乎劲儿一过就不用了。因为用产品的最终还是人。

原文链接:

http://www.datayuan.cn/article/8685.htm

能源基金会工业节能项目主任何平:能源信息化管理在企业端难以落地的四个原因

1、企业实施层面拖后腿。国家在大力推动,但企业之间的资源利用没有具体数据研究,整个能源系统的能源投入量、使用量、产出量和能源品种得不到梳理。

2、成功案例少。能源领域很少见到成功的解决方案,通过大数据技术能达到什么效果,降低多少成本,企业无从参考。

3、需要巨额资金。由于能源业信息化建设需要花费巨额成本,对中小型企业而言,难度很大。

4、管理层不重视。即使国家再怎么推广,最终还是要落到企业的头上,管理层的不重视会阻碍企业发展。

原文链接:

http://www.datayuan.cn/profile/8586.htm

微软全球资深副总裁洪小文:现在是弱人工智能时代,由弱到强至少要等500年

美国哲学家约翰·塞尔的“中文房间”思维实验形象的诠释了计算机的工具性本质——只是机械性的完成任务,而非理解问题本身。这几乎是目前所有AI的真实写照,都属于弱人工智能,Watson也是。

弱人工智能并不弱,并且正在与机器学习和大数据构成一个足以改变未来的技术“铁三角”。但是,人类真正担心的不应该是人工智能颠覆人类,而是即便人工智能被企业寄予厚望、不吝资源而加速研发,但迄今为止相关领域的技术进步仍不足以孵化出真正拥有创造力、能够通过自我学习解决未知问题、提出新思维的机器。

原文链接:

http://www.datayuan.cn/article/8684.htm

来源:数据猿

原文发布于微信公众号 - 数据猿(datayuancn)

原文发表时间:2016-11-14

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