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人工採收的葡萄酒一定比較好。
但盲飲的狀況下會喝得出來嗎？
🍷 🍷 🍷 🍷 🍷
手工的水餃一定比較好吃？這我不確定，但確定的是一定比較貴。
在這AI飛快進步的年代裡，或許有一天機器採收可以取代人工採收，或是在後疫情的時代，機器採收會越來越被重視。
【微醺大叔下班後】覺得葡萄「人工採收」比「機器採收」好？那你很可能是助長「辦公室冷暴力」的人之一！
我承認標題是下得有點聳動啦！但內文很報導平衡😆😆😆（自己說）
全文請看：https://reurl.cc/qmKeLD
#微醺大叔下班後
「我會抱必勝心態、必死信念。我一定要擊敗 AlphaGo！」對於2017年 5 月 23 日至 27 日與圍棋人工智慧程式 AlphaGo 的對弈，世界排名第一的中國職業九段柯潔放出豪語。
然而，AlphaGo 之父卻說，「我們發明 AlphaGo，並不是為了贏得圍棋比賽。」
真是值得邊喝酒邊玩味的一句話，這麼說來，或許人類就是需要喝點酒才能激發潛力的生物吧！
兩年前的文章，謝謝吳俊毅找出來分享。
我的大兒子是UCLA CSE (加州大學洛杉磯分校計算機科學與工程系）畢業的博士，他專注在移動應用軟體的開發。畢業後，他並沒有走入學術領域當教授，反而選擇進入企業，走軟體開發的技術路線。
他告訴我，在學校的教授每年都忙著寫論文，發表在專業雜誌或論壇上。如果沒有辦法找到大企業合作，通常教授的論文就會偏向理論，在發表過後，就永遠歸檔留存，無法商品化。
只有跟大企業合作，才能夠得到許多真實的案例和大數據，才能夠驗證教授論文中的理論和模型。但是和大企業合作，談何容易？由於牽涉到商業機密，如果不是很知名的教授，通常都找不到願意合作的大企業。
與其留在學校當教授，得不到企業的合作，每年寫一些理論性的論文發表，我大兒子選擇進入企業，接觸真實的商業領域，開發可以應用和使用的產品。
我的三兒子今年暑假從 UCSD CSE（加州大學聖地牙哥分校的計算機科學與工程系）畢業，八月下旬他就進入 USC（南加大）攻讀碩博士，他專注在 AI 人工智慧領域的類神經網路模型與算法。
他跟我分享人工智慧過去70年的發展，曾經三起兩落。最早在上個世紀50年代，就出現人工智慧這個名詞。經過一陣子熱潮以後，由於技術出現瓶頸，無法突破，因此逐漸衰退。
80年代透過「專家系統」的程序和「知識處理」的應用，「機器學習」（Machine Learning）成了熱門話題，人工智慧迎來了第二次流行。經過一陣子熱潮以後，由於做不到業界預期的應用，又逐漸冷卻了。
第三波熱潮開始於2006年，Hinton教授找到了解方，提出限制玻爾茲曼機（RBM）模型成功訓練多層神經網路，重新命名為「深度學習」（Deep Learning)，人工智慧的應用出現了一線曙光。
真正的爆發點是在2012年10月，Hinton教授的兩個學生參加了全世界最大的圖像識別資料庫 ImegeNet 的比賽，以深度學習的算法加上GPU圖形處理器的運算速度，一舉拿下第一名。
其實從 2007 年 ImageNet 比賽創辦以來，每年的比賽結果、每家都差不多，錯誤率大致落在 30%、29%、28%... 瓶頸一直無法突破。結果這兩位學生以 16.42% 的錯誤率遠勝第二名的 26.22%。
從此爆發深度學習熱潮。先是 Google 在 2013 年收購了 Hinton 和他的兩位學生的公司，接下來一堆企業爭相投入深度學習的研究領域。後來，2015 年的冠軍 Microsoft ，以 3.5% 的錯誤率贏得冠軍，超越⼈類的 5%錯誤率，發展快速，一日千里。
2016年3月，AlphaGo擊敗李世乭，成為第一個不讓子而擊敗職業圍棋棋士的電腦圍棋程式。2017年5月，AlphaGo在中國烏鎮圍棋峰會的三局比賽中擊敗當時世界排名第一的中國棋手柯潔。
我的三兒子說，人工智慧能夠發展到今天的這個結果，主要的就是靠大量的「伺服器運算」和大量的「數據學習」。
我以上所說的大兒子和三兒子的例子，主要的目的就是指出大數據的重要性。而擁有各種大數據的機構，不外乎政府和大企業。
在未來互聯網和人工智慧爆發的時代𥚃，大企業擁有大量的伺服器和大數據，跟新創企業比起來，大企業擁有絕對的競爭優勢。
可是回顧歷史，在高科技領域的競爭中，反而是許多新創企業打敗了跨國大企業。為什麼呢？除了創業家和專業經理人的不同心態以外，我認為最主要的原因就是大企業不會創新。
大企業空擁有大量的數據和各種競爭優勢，但是大部分的專業經理人卻不懂得怎麼樣利用這些數據，產生策略和行動。
在上一篇文章當中，我提到過，80年代中期，我在惠普台灣分公司，負責電子測試儀器和電腦系統的銷售部門，主要市場就是台灣的電子產業。
在成立我的這個部門之前，測試儀器和電腦產品是隸屬於兩個不同的產品線業務團隊。雖然台灣的電子企業是共同的目標客戶，但是這兩個不同產品線的業務團隊，彼此很少交流合作。
我的這個部門在當時也是一個創舉，是第一次把兩個產品線放在一個部門裡。部門剛成立時，我首先到這兩個不同產品線的客戶資料庫裡面去做了一些統計分析。
當我將所有的測試儀器客戶和電腦產品的客戶列表出來以後，發現只有30%的客戶是兩種產品都有採購的。也就是說，有70%的現有客戶，我們可以推銷另外一種產品。
在軍事上來講，現有客戶就是我們已經佔據的山頭，如果競爭對手要取代我們，就是要攻山頭。攻山頭和守山頭的兵力，至少10比1才能打成平手。
例如我們的測試儀器現有客戶，或許使用競爭對手的電腦系統，但是我們和競爭對手都在一個山頭上了，比起重新攻打一個新山頭，要容易得多。
因此，我就把大部分資源集中在這70%的客戶上面，訂出目標，列出行動計劃，努力把這些現有客戶攻克。
一年以後，我們把同時向惠普購買測試儀器和電腦的客戶比率，從30%提高到80%。再加上我們還有新開發的客戶，當年的業績達成率遠遠超過我們年初所訂的目標。
另外，我在客戶資料庫裡又做了一些統計分析。我把過去三年買過惠普產品（包含配件、耗材、軟硬體維修合同）的客戶，定義為「現有客戶」（Installed Base Customers）。然後把過去一年曾經買過惠普產品的客戶，定義為「活躍客戶」（Active Customers）。
結果我發現，「活躍客戶」只佔了「現有客戶」的40%左右。所以我把這60%，在過去一年沒有跟惠普有過任何交易的客戶，叫做「冬眠客戶」（Dormant Customers）。
很簡單的數學公式：活躍客戶數+冬眠客戶數=現有客戶數。
這些冬眠客戶到底發生了什麼事？過去三年曾經是我們的現有客戶，可是卻在過去12個月當中，沒有跟公司發生任何採購交易紀錄？這些就是所謂 Low Hanging Fruits，應該是垂手可得的產品銷售對象。
80年代中期，還沒有互聯網和手機等等的通訊工具。我唯一可以使用的就是電子郵件和電話。
於是我組識了一個小小的電話行銷（Telemarketing）團隊，主動打電話給這些冬眠客戶，一方面更新我們的客戶資料庫，一方面介紹、推銷我們的新產品。這個計劃就叫做「叫醒」（Wake Up Call）。
除了極少數已經停止營業的小客戶之外，我們發現，有一些現有客戶已經轉投競爭者的陣營，也就是說，我們攻下的山頭並沒有好好守住，反而讓競爭對手攻佔了。
其餘大部分的現有客戶，都是由於我們沒有主動去好好照顧，也不了解到底我們有些什麼新產品，也不知道應該採購一些零配件或消耗品，因此在過去一兩年都沒有提出採購的需求。
經過我們一個一個的「叫醒」以後，我們得到了很大的收穫，重新連結客戶關係、更新了客戶資料庫、提高了客戶滿意度、取得了許多新的訂單。小投入得到大成果，關鍵就在於我們懂得利用數據做分析，然後採取行動。
回顧過去的經驗和歷史，我也重新學習，並且和各位朋友分享我的總結。
1）在中大型企業上班的朋友們，公司裡一定有許許多多的資料庫和大數據，各位可以發揮各種創新和創意，加以統計分析，或是找到新的「市場區隔」，或是找到新的「行銷策略」，都會得到意想不到的收穫。
2）對於新創企業，或許可以嘗試和政府、大企業合作，取得他們的大數據，加上創業者的創新生意模式和產品技術，增加創業成功的機會。
3）前一陣子，在網路上有許多爭論，對於台灣是否適合在人工智慧領域創業和投資，有不同的看法。我認為，人工智慧的領域非常廣泛，台灣一定有機會的。
最重要的關鍵是，擁有大數據的機構未必能夠創新，而想要創新創業的年輕人，又未必能夠接觸到這些大數據。
因此，擁有大數據的政府機構和大企業，應該把資源開放出來，鼓勵年輕人利用這些大數據來創新創業。
政府除了開放所擁有的大數據資源給新創者之外，還可以訂定一些優惠政策，鼓勵大企業將其擁有的大數據資源，開放出來給新創團隊。而大企業也可以透過合作、投資，達到輔導新創，建立雙贏的結果。
#Fintech中國-#深度精選長文
［ 騰訊：讓AI無處不在！］-內附騰訊AI佈局PPT
在如火如荼的AI競賽中，比起百度提出的「All in」（全力投入）以及谷歌提出的「AI First」（AI優先），騰訊則提出了一個更為平實的願景「Make AI Everywhere」（讓AI無處不在）。
這家中國的互聯網巨頭，正在悄然發力AI領域。
8月中旬，騰訊公司總裁劉熾平在公司第二季度財報公佈後的分析師會議上表示：「人工智能（AI）現在是項基礎能力，我們在AI領域投入很多，但可能說得不多。」
很多媒體可能忽略了，騰訊此次財報發佈後，對AI領域佈局的詳細闡釋。
騰訊在週三盤後公佈的2017年第二季度及中期業績顯示，公司2017年上半年總收入同比增長57%達到人民幣1061.58億元（156.70億美元）。
按非通用會計准則的淨利潤同比增長43%達到人民幣308.59億元（45.55億美元）。
騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰在財報中特別提到：「2017年第二季度，我們在多個業務實現強勁的收入增長，讓我們能夠在日趨激烈的行業競爭中進行創新投資和新技術的投資。」
他表示，騰訊正在加大對雲業務和AI技術的投資，以確保我們日後可為用戶及業務合作夥伴提供更優質的服務。
劉熾平向分析師稱：「我們相信，騰訊在計算能力、大數據、應用工程、技術及應用場景方面的優勢，以及在核心人才方面的主動佈局，這將為我們構建有利的戰略優勢。
我們廣泛多元的業務內容，為機器學習、計算機視覺、語音識別及自然語言處理等領域的AI基礎研究提供了豐富應用場景。
人工智能具有戰略意義，我們會對AI進行持續、長期而有耐心的投資，因為我們堅信這是令人振奮的長遠投資，而不是要在短期直接產生收入。
另一方面，AI也將在多個方面助力於我們現有的產品、服務與業務發展。」
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劉熾平進一步談到AI在騰訊各類產品中的運用，他指出：
(1) 在面向消費者的產品中，AI讓我們更瞭解用戶，從而提升其產品體驗；
(2) 在企業服務方面，AI可以優化算法，從而加強精准定向技術；
在騰訊的生態系統中，強大的AI能力可賦能我們的投資公司和合作夥伴，讓大家能互惠互利。
據瞭解，AI已經在騰訊效果廣告、資訊服務及金融科技等業務中廣泛運用。
(3) 在效果廣告方面，騰訊將AI技術應用於廣告投放、展示全過程，從瞭解用戶偏好、理解相關上下文和廣告內容，根據廣告品質進行排序、優化廣告呈現方式，到最終匹配最合適的廣告主。
這一方面可最大化廣告主ROI，同時兼顧了最優的用戶體驗。
(4) 在資訊服務方面，包括新聞應用（如天天快報）、騰訊視頻、QQ音樂、全民K歌和應用商店（如應用寶）等，AI能幫助這些產品更好瞭解用戶的興趣圖譜，從而進行更智能的個性化推薦，讓用戶更高效的體驗感興趣內容。
騰訊各個平台上的數字內容服務都會受益於這一更為智能的推薦技術。
(5) 在金融科技方面，包括移動支付、財富管理和小額貸款，騰訊利用AI來更精確預測用戶在金融業務中的行為。
這將有助於為最合適的用戶提供最合適的產品，並在此過程中進行卓越的風險管理。
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據公開消息，目前騰訊內部有多個團隊在做人工智能相關領域的研究。
例如，騰訊的技術工程事業群(TEG)的AI Lab（騰訊人工智能實驗室）、社交網絡事業群(SNG)的優圖實驗室以及微信事業群（WXG）的微信AI團隊等。
公司與清華大學等海內外知名高校在人工智能研究領域建立了深入的合作關係。
騰訊2016年成立的公司級AI Lab，由人工智能領域頂尖科學家張潼博士擔任主任。此外，騰訊還設立了美國西雅圖AI實驗室。
作為首個海外實驗室，騰訊邀請前美國微軟研究院首席研究員俞棟博士作為騰訊AI Lab副主任，負責西雅圖實驗室的運營及管理，推動騰訊在語音識別及自然語言理解等AI領域的基礎研究。
目前AI Lab已擁有50多位AI科學家及200多位AI應用工程師團隊，專注於人工智能的基礎研究，主要包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習這四個垂直領域。
同時，基於騰訊自身的業務需求，騰訊AI Lab還會在內容、社交、遊戲和平台工具型AI四個方向進行研發與應用合作。
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騰訊還在此次分析師會議上透露，除了現有業務，公司內部研發人員近期還在圍棋人工智能程序、面部識別以及醫學影像等多個領域取得了突破性進展。
騰訊在醫療領域的新產品——騰訊覓影。利用騰訊AI Lab提供的深度學習技術，在醫學影像中進行疾病早期篩查及診斷。
該產品可應用於內窺鏡、CT、MRI等，將有效提升疾病早期篩查及診斷的準確性及效率。
其對早期食管癌的篩查準確率高達90%，可以有效輔助醫生發現癌變徵兆，將病魔遏制在搖籃里。
今年3月在日本舉行的第10屆UEC杯計算機圍棋大賽上，AI Lab研發的圍棋人工智能程序「絕藝」（Fine Art）首次參加比賽一路過關斬將，以11連勝奪得UEC杯冠軍。
劉熾平表示，「絕藝」的整個研發過程不到一年，我們在過程因此積累了豐富相關理論與應用知識。
「絕藝」背後的策略及強化學習等AI技術與能力，未來可應用到多個方面。
而在人臉識別技術領域，騰訊優圖實驗室的人臉識別技術檢測率根據世界級FDDB的標準排名第一。目前騰訊已經逐步將該技術應用於多個場景。
首先，該技術提升並豐富了騰訊天天P圖軟件的功能，目前該APP已排名同類前二。不久前刷爆朋友圈的「穿上軍裝」的H5活動，正是採用了騰訊天天P圖業內首創的人臉融合技術。
同時，騰訊的人臉識別技術還能用於用戶身份線上認證，應用於金融和政務等領域。
今年，成都國稅通過微信小程序運用，借助騰訊的人臉識別技術，實現了辦稅人員遠程實名信息的採集工作，極大緩解辦稅服務廳擁堵壓力。
不僅如此，該技術還可幫助搜尋走失兒童及老人，眾多家庭因此受益。
從目前來看，騰訊擁有國內互聯網用戶使用時間最長、活躍用戶最多的產品，可以說是國內互聯網運用中最為強大的場景，這是技術落地和運用一個最為重要的因素。
今年早些時候，馬化騰在出席深圳IT峰會時提出，場景、數據、計算能力和人才是發展AI技術的四大要素。
其次，由於騰訊產品的用戶量很大，海量數據成為機器學習非常重要的因素，有助於騰訊開發貼近用戶的AI技術；
再次，過去近二十年騰訊在處理海量數據的過程中，積累非常強大的計算能力，這是發展人工智能相當重要的基礎；
最後，騰訊積累大量的技術人才，近年在全球招攬最優秀的人工智能科學家。
#騰訊 #AI人工智能 #微信
source: #中關村互聯網金融研究院
http://mp.weixin.qq.com/s/iAJNMszmUPFEEGq50ct-Lw
