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和美大家说 | 站在产品角度 漫谈AI平台建设

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背 景

伴随着科技的迅猛发展,近些年人工智能(Artificial Intelligence,AI)的浪潮席卷了全球各个角落,异常活跃在学术界,大家生活中都会经常出现人工智能技术的服务和产品体验,无不印证了这个事实。不少科技界的大牛都认为这次科技变革无论是从影响的深度还是广度上,都会比互联网给人类带来的变革更深远,这次科技变革将是另外一种形态的“工业革命”,已经形成整个社会的广泛共识。各大巨头早已提前布局自己的人工智能战略,以期在未来竞争中保持战略优势。

人工智能是社会发展和技术创新的产物,是促进人类进步的重要技术形态。人工智能发展至今,已经成为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,正在对世界经济、社会进步和人民生活产生极其深刻的影响。于世界经济而言,人工智能是引领未来的战略性技术,全球主要国家及地区都把发展人工智能作为提升国家竞争力、推动国家经济增长的重大战略;于社会进步而言,人工智能技术为社会治理提供了全新的技术和思路,将人工智能运用于社会治理中,是降低治理成本、提升治理效率、减少治理干扰最直接、最有效的方式;于日常生活而言,深度学习、图像识别、语音识别等人工智能技术已经广泛应用于智能终端、智能家居、移动支付等领域,未来人工智能技术还将在教育、医疗、出行等等与人民生活息息相关的领域里发挥更为显著的作用,为普通民众提供覆盖更广、体验感更优、便利性更佳的生活服务。

为什么要建设人工智能平台?

孤立的人工智能应用项目虽然可以很快实现项目目标,快速服务于业务体系中,但是不能全方位支撑起企业的智能化转型。企业想要真正推动智能化转型,需要一个基础设施平台能够高效、快速、全流程环节去赋能业务场景应用开发,依赖这个强大的基础设施平台去持续推动各项创新应用快速投放市场释放价值,是企业在未来市场竞争中决战之关键。

AI平台是什么?

AI平台更像是一个企业的操作系统,对底层硬件资源(GPU、CPU、边缘设备、芯片、云端算力、终端设备)、大数据资产、底层软件资源(开发框架、辅助工具、标注工具)、资源调度进行统一管理和适配来支持AI模型全流程开发、模型部署、模型上线运营。同时将企业在AI能力上的需求侧和供给侧打通,从而形成良性的数据生产、加工、消费、运营的数据链路闭环。

AI平台提供了基本功能和高级功能,这些功能对于构建人工智能应用场景解决方案至关重要。平台能够很好支持将解决方案应用到业务流程,平台作为基础设施对上层应用进行支撑,包括以下所有领域:

数据提取:巧妇难为无米之炊,首先要获取原始数据

数据准备:天下没有免费的午餐,需要对数据进行处理以满足我们的需要

数据探索:知己知彼,百战不殆,好的模型结果是离不开对数据的深度了解的

特征工程:主要是在传统机器学习中要考虑的(在因果关系中抓住关键),深度学习目前还具有不可解释性

模型构建和训练:将数据中隐藏的规律封印到一个载体中,这个载体就是模型

模型测试:是骡子是马拉出来溜溜,看一下模型是否真的可靠,能够满足需求

模型部署:一个智能体生命诞生了,模型部署成为一个应用在自己的岗位上开始发光发热服务用户

模型运营:活到老学到老,模型也要树立终身学习的思想观念与时俱进适应社会变迁

团队协作:这不是单兵在战斗,而是需要各兵种协同配合高效作战才能抢滩登陆取得胜利

AI平台的使用人群具有广泛多样性,涉及到的用户有:

专业数据科学家:这些人是稀有资源,他们具备理解和参与数据科学生命周期各个阶段的技能和知识。大多数专业数据科学家将大部分时间和精力花费在模型创建上,可以使用平台来了解团队的全部项目情况,并促进协作和及时交付输出。另外一些专业数据科学家大多独立于“点”解决方案去工作,很少与组织中的其他数据科学家或部门进行大量合作。

普通数据应用人员:这些人需要借助AI平台功能构建模型,但不具备专业数据科学家的高级技能。这些人可以来自业务分析师,数据分析师和应用程序开发人员等职位。普通数据应用人员不会代替专业数据科学家,而是与他们合作。

支持角色:这些角色包括管理人员,数据标注人员,标注审核人员,平台运维人员等。尽管不负责模型的构建,训练和测试,但平台对整个项目团队的支持对于项目把控,资源管理,协同配合,确保数据质量、项目完成质量、价值最大化输出至关重要。

也可以从下图角度划分平台用户:

通常我们关注以下12个关键点在AI平台上的表现:

1、数据访问:平台在多种类型的数据(如表格、图像、图形、日志、时间序列、音频和文本)中对数据访问的支持程度如何?

2、模型开发:产品是否具有大量非编码或编码模型开发功能?

3、自动化和扩充:平台是否促进了特征生成、算法选择、超参数调整和其他关键任务的自动化?

4、用户界面(UI):产品是否具有连贯的“外观”和直观的界面,理想情况下,该界面支持可视化流水线组件或可视化构图框架?

5、灵活性,可扩展性和开放性:如何将各种开放源代码库、开源框架集成到平台中?用户如何创建自己的应用?该平台如何与notebook一起使用?

6、性能和可伸缩性:如何控制桌面、服务器和云部署?如何利用多核和多节点配置?

7、交付:平台对创建API或容器(例如:代码、预测模型标记语言、打包应用程序)能力的支持程度如何,这些API或容器可用于更快地部署到各种业务场景中?

8、平台和项目管理:平台提供什么管理功能(例如安全性、计算资源管理、治理、项目或实验组织、审核和可复现性)?

9、模型管理:平台提供了哪些功能来监控和持续优化迭代数百或数千个模型?这包括模型测试功能,例如交叉验证、训练集、验证集、测试集的拆分、(AUC)、(ROC)、[A / B]测试。

10、预设的解决方案:平台是否提供“预设的”解决方案(例如:人脸识别、身份证识别、语音生成、异常行为检测、图谱构建),可以通过在线服务的形式在线上市场中将能力外放?

11、协作:各种技能的用户如何在同一工作流程和项目上一起工作?如何将项目归档,注释并在以后重用?

12、一致性:该平台支持整个模型生产流程的直观性、一致性和集成性如何?该平台本身必须提供元数据和集成功能,以具备前面的功能,并提供无缝的端到端体验,从而使不同用户在整个模型生产过程中提高工作效率。这种元功能包括确保尽可能将数据输入/输出格式标准化,以使组件具有相似且一致的外观,并确保整个平台上的术语统一。

 

平台建设的机遇与挑战

(平台不仅仅自己创造价值,更会赋能平台之外用户去创造价值。)

网络效应可以使平台完成生产过程外置,将生产过程从平台自身转移到平台之外。

平台用户永远多于平台自身建设团队,平台的应用场景解决方案外部扩张要易于内部扩张,平台想要用户为其他用户创造价值,那么平台应该帮助和奖励作出贡献的用户。这意味着企业要从垂直整合自身资源,转向开放式组织编排及自身同在一个生态体系下的内外部资源。

平台机遇:

公司依靠平台可以迅速地扩张:通过提供强大的底层基础设施支撑整个企业大规模智能化创新试验转型,高效利用有限资源,并且可以将成功案例快速地进行全面推广。

 平台挑战:

熟悉垂直整合管理的管理者,从他们控制的资源过渡到生态体系下合作伙伴,必须自愿提供出自己的资源,转换观念来管理开放式平台建设。

 

建立平台和生态的注意事项

1、明确定义平台:

确定平台和生态系统的确切价值主张,明确自身定位。

2、建立满足需求的供应:

坚持不懈专注于用户需求并建立与生态系统中供应商的关系。

3、快速补入外源:

集中精力缩短生态系统中的补充外源/伙伴的加入时间。

4、借助合适的人才来加速成功:

采用另一种人才模型 —— 一种建立在现有核心能力基础上的人才模型。确定目标技能,然后将其购买到公司中或聘请外部专家来补充内部能力。

5、转变思维方式并保持敏捷:

转变思维方式,尝试新事物,允许在可控范围内试错验证。促进与主要利益相关者的持续沟通并创造一种实验文化。

6、重视口碑:

不要低估来自现有用户的反馈的力量。

7、促进协作以提高平台的重要性

8、平台架构:

平台设计需要在垂直深耕与广泛覆盖之间以及开放与封闭的体系结构之间进行仔细的权衡。

9、平台治理:

如果开放架构允许第三方参与,则治理将提供参与规则——谁可以参与。他们如何创造和分配价值,以及如何解决生态系统合作伙伴之间的冲突,需要组织领导层进行很大的观念转变。

2020-08-14 17:32
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