“在中國(guó)市場(chǎng)，AI發(fā)展遵循需求導(dǎo)向、市場(chǎng)倒逼的規(guī)律。”9月17日，在世界人工智能大會(huì)上的重磅嘉賓發(fā)言中，點(diǎn)出了人工智能行業(yè)發(fā)展目前的最大困境，即爆發(fā)的市場(chǎng)需求與緩慢的落地速度之間難以協(xié)調(diào)的矛盾。

　　的確，經(jīng)過(guò)3年的快速發(fā)展，中國(guó)人工智能行業(yè)正在從技術(shù)驅(qū)動(dòng)階段轉(zhuǎn)向落地驅(qū)動(dòng)階段，而落地難，落地慢則成為行業(yè)發(fā)展的最大制約。對(duì)此，第四范式創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官戴文淵在9月18日在世界人工智能大會(huì)的論壇發(fā)言中提到，“AI的應(yīng)用要大面積推廣，不是說(shuō)BAT幾個(gè)團(tuán)隊(duì)去做這方面的事情就能完成，而是要去減少AI落地的前提條件。”他解釋到，AI給不同場(chǎng)景創(chuàng)造價(jià)值需要依據(jù)場(chǎng)景進(jìn)行深度定制，如果依靠人才，則需AI科學(xué)家變成一個(gè)業(yè)務(wù)專家，還需要他有工程師的理性。其中，AI科學(xué)家去制定算法，業(yè)務(wù)人員需要定義業(yè)務(wù)目標(biāo)并及時(shí)反饋結(jié)果，需要工程師理性的分析處理數(shù)據(jù)，而同時(shí)兼具這三點(diǎn)的人，少之又少。

　　所以，怎樣減少AI落地的前提條件，比如怎么能夠讓一個(gè)人不需要去理解什么叫機(jī)器學(xué)習(xí)，只知道目標(biāo)，并把對(duì)的結(jié)果反饋給計(jì)算機(jī)去學(xué)習(xí)，對(duì)于擴(kuò)展AI落地至關(guān)重要。戴文淵指出，要做到這一點(diǎn)，其核心在于“建立一個(gè)人可以理解的簡(jiǎn)單交互去產(chǎn)生智能，而非把深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜暴露在受眾面前。”依據(jù)庫(kù)伯學(xué)習(xí)圈理論，只要經(jīng)過(guò)四個(gè)環(huán)節(jié)——行動(dòng)、反饋、反思、理論，人就可以獲得智能。

　　基于這樣的交互邏輯，第四范式設(shè)計(jì)了第四范式先知企業(yè)核心系統(tǒng)，把復(fù)雜的數(shù)據(jù)、算法和理論封裝在產(chǎn)品內(nèi)，企業(yè)人員只需要定義清楚業(yè)務(wù)問(wèn)題和目標(biāo)讓機(jī)器去學(xué)習(xí)，即可落地AI應(yīng)用。無(wú)論應(yīng)用場(chǎng)景多廣泛，智能產(chǎn)生的方法都是一樣的。而這也許就是第四范式在金融、互聯(lián)網(wǎng)、能源、醫(yī)療、政府等行業(yè)可以幫助近2000家構(gòu)建AI應(yīng)用的原因。