【文汇网讯】（记者 周琳）「AlphaGo」将人工智能(AI)推到了全世界的聚光灯下， 尽管如此，技术要求过硬、严重依赖大数据，导致AI的「准入门槛」居高不下。为解决这一问题，全球首位跻身美国人工智能协会院士的华人科学家、香港科技大学计算机与工程系主任杨强与他的学生戴文渊合力于日前上线了一款全新的AI平台「先知」，它可以利用最先进的「迁移学习」能力，让不同行业的人在1到2个月内成为数据科学家。「AI for everyone」，在杨强看来，此次投身创业大潮是颇具情怀的事情，让技术真正走入大众，而不是寡头的游戏，才是科学家的使命。
目前，人工智能领域大部分使用「深度学习」，尽管在人脸识别、语音识别上适用良好，但在机器人行动上依然存在延迟反馈。同时，培养一个合格的AI人才需要6-10年时间，技术门槛过高。杨强认为，迁移学习才是人工智能的发展方向。这种技术能让强化学习系统把基础建立在已习得的知识上，而不用每次都从头开始训练。
摆脱大数据依赖
「迁移学习」这一研究方向在相当长的一段时间并不热门，但这并没有对杨强造成任何影响，他所在的团队公司第四范式已经逐渐掌握了研发方向，成功应用到消费金融、个性化推荐等领域。近期，Google的 DeepMind才开始聚焦该领域。
杨强认为，以「小数据」为方向的迁移学习一定程度上可以让AI对大数据「脱敏」。比如在贷款方面，大额贷款的样本非常少，无法做对应的模型。通过迁移学习把小额贷款的大量数据产生的模型，迁移到大额贷款的少数样本上，取得了非常大的成功。
杨强表示，迁移学习普惠大众须要解决以下难题：如何衡量两个领域远近的标准，如何形成一个理论模型，在运用这项技术时到底去除哪部保留哪部分，而这也是接下来要努力的方向。
据悉，先知平台已经在银行信用卡分期、精准营销、个性化发卡、智能额度调整、差异化定价、风控评估及控制、智能决策等领域有所应用，且取得了非常显着的效果。
中国缺席了最早一波的工业革命，上百年来一直扮演着一个跟随者和追赶者的角色。在人工智能这一具有划时代意义的「智能革命」中，杨强和第四范式，以「迁移学习「和」通用平台「两大发展方向，正在成为全球人工智能领域的先行者。
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