“地信企業(yè)既要積累人工智能和大數(shù)據(jù)的跨界人才，也要做好思維方式的轉(zhuǎn)變，讓深度學(xué)習(xí)在地信領(lǐng)域的應(yīng)用達(dá)到最大化。”曼索爾·雷德(Mansour Raad)在接受泰伯網(wǎng)記者的獨家采訪時說。

　　曼索爾·雷德，大數(shù)據(jù)、人工智能、深度學(xué)習(xí)的倡導(dǎo)者，是Esri現(xiàn)任高級軟件架構(gòu)師。他是波士頓大學(xué)的航空工程碩士畢業(yè)生，在地理信息技術(shù)領(lǐng)域有超過30年的經(jīng)驗。

　　曼索爾向泰伯網(wǎng)透露說，Esri已經(jīng)建立了專門的項目團(tuán)隊，來探索AI和大數(shù)據(jù)在地理信息領(lǐng)域的前沿應(yīng)用。他也在Esri中國用戶大會演講時表示，在ArcGIS 10.6版本中，已經(jīng)加入了與Spark等大數(shù)據(jù)軟件集成應(yīng)用的新功能。

　　曼索爾認(rèn)為，人工智能與大數(shù)據(jù)的結(jié)合，很有可能會給地理信息產(chǎn)業(yè)帶來顛覆式的變化。他預(yù)言，在2017年沒有提前布局機(jī)器學(xué)習(xí)的地理信息企業(yè)，必將落后于競爭對手。

人工智能在80年代的曇花一現(xiàn)

　　早在80年代，AI就已經(jīng)受到了大家的關(guān)注，但由于當(dāng)時計算機(jī)處理能力低下、各種設(shè)施都不完備等，導(dǎo)致AI產(chǎn)業(yè)一直不溫不火。

　　曼索爾告訴記者，當(dāng)年他在大學(xué)的時候，電腦并不普及，他需要到機(jī)房才能用上電腦，有時還需要排隊。當(dāng)時的計算機(jī)巨大無比，而且處理速度非常慢。

　　現(xiàn)在則完全不一樣，計算機(jī)技術(shù)飛速發(fā)展，摩爾定律的提出，CPU、GPU、TPU的使用，使計算機(jī)處理能力不斷提升，物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)相繼出現(xiàn)，這些綜合能力的提升，使人工智能的爆發(fā)成為可能。

　　如谷歌的AlphaGo Zero 就使用了64個GPU 工作站(由多個GPU組成)和19個CPU參數(shù)服務(wù)器(由多個CPU組成)進(jìn)行訓(xùn)練，4個TPU在比賽時使用。

誰掌握了數(shù)據(jù)，誰就擁有了主動權(quán)

　　就像很多人說的一樣，麥當(dāng)勞的生意不是漢堡，而是房地產(chǎn);馬云提供的免費服務(wù)不是慈善，而是在收集你的數(shù)據(jù)。在當(dāng)今這個數(shù)據(jù)王國，誰擁有了數(shù)據(jù)，誰就擁有了主動權(quán)。

　　曼索爾指出，在美國主流的保險企業(yè)都已經(jīng)啟動了運用位置大數(shù)據(jù)和傳感器的行動方案。包括曼索爾本人在內(nèi)，其車上已經(jīng)被安裝了傳感器，用來采集開車過程中的各種數(shù)據(jù)，包括剎車、轉(zhuǎn)方向盤、急加速、急減速、其他違規(guī)等，這些數(shù)據(jù)將作為保險公司評估下次車險額度、折購費率的依據(jù)。

　　例如老司機(jī)開車比較穩(wěn)定，享受的優(yōu)惠就會多一些，而年輕人比較沖動，折扣就沒那么優(yōu)惠，但隨著將來傳感器監(jiān)測到的數(shù)據(jù)表現(xiàn)良好，可能費率也會降低。

　　他提到，在美國基本上每個和車險相關(guān)的保險公司，都已經(jīng)有很切實的計劃來推廣傳感器車輛監(jiān)測了。在中國也有很多保險公司在準(zhǔn)備這項工作，但是還沒有像美國那樣全面的鋪開。因此，這是一個很大的市場機(jī)會。

　　大數(shù)據(jù)時代也存在一些問題，就是數(shù)據(jù)隱私問題和數(shù)據(jù)可獲得性。曼索爾舉例說，有一次他想測試一個GPS算法，于是向政府部門申請跟汽車行駛相關(guān)的GPS數(shù)據(jù)，但因為涉及隱私問題，政府遲遲沒有提供這些數(shù)據(jù)。為了項目進(jìn)度，他的搭檔就自己開車出去采集數(shù)據(jù)。這從另外一個角度也說明了擁有數(shù)據(jù)的優(yōu)越性。

電燈的發(fā)明，與蠟燭的改進(jìn)毫無關(guān)系

　　曼索爾講了一個發(fā)生在科威特的案例?？仆氐靥幧衬貛В聪∩?，生活不便，因此車輛對于居民生活來說至關(guān)重要。但數(shù)目巨大的車輛導(dǎo)致交通擁堵等問題日益嚴(yán)重，嚴(yán)重制約了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們生活質(zhì)量的提升。

　　為此，當(dāng)?shù)卣⒘艘粋€名為“科威特搜索器”的應(yīng)用，將居民與商品和服務(wù)連接起來，同時還提供轉(zhuǎn)彎語音導(dǎo)航和交通信息等。但是，由于道路上缺少交通傳感器，交通信息存在盲區(qū)。因此，當(dāng)?shù)卣駿sri團(tuán)隊尋求解決方案，能否在沒有數(shù)據(jù)存儲的情況下預(yù)測交通情況，提供可靠的交通信息。

　　曼索爾提到，起初，他們用了一個多月的時間，收集司機(jī)上傳的自己周圍交通狀況的信息，分別用流量大、流量適中、流量小三個關(guān)鍵詞表示。然后他們使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，開始輸入樣本數(shù)據(jù)、編寫程序，最后來填充交通信息盲區(qū)的數(shù)據(jù)。

　　項目進(jìn)展的非常順利，但后來他們發(fā)現(xiàn)，某些天會出現(xiàn)例外情況，如齋月的第一天車輛會激增，而每次例外情況出現(xiàn)，他們都要重新修改代碼。他把整個過程比喻成“打地鼠”，就像你不知道地鼠會從哪個地方突然冒出來一樣，新增的問題一個接一個出現(xiàn)，導(dǎo)致編程工作效率極低。

　　此時，曼索爾想起舊金山大學(xué)商學(xué)院教授奧倫•哈拉里(Oren Harari)的一句話: 電燈的發(fā)明，與蠟燭持續(xù)不斷的改進(jìn)毫無關(guān)系。曼索爾受到這句話的巨大啟發(fā)，此時不再需要對蠟燭持續(xù)改進(jìn)，而是需要一個燈泡。

　　曼索爾說，為了改變“打地鼠”的窘境，最終找到了解決方案——Geo.AI，即地理智能，讓計算機(jī)自己進(jìn)行學(xué)習(xí)。

　　傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，曼索爾的團(tuán)隊需要給予交通流量分類程序明確的指導(dǎo)，所以每一次外界情況的變化，都需要調(diào)整算法，來預(yù)測流量。而現(xiàn)在，團(tuán)隊只輸入了科威特司機(jī)上傳的數(shù)據(jù)和交通規(guī)則，讓計算機(jī)學(xué)習(xí)程序自己去了解與流量相關(guān)的信息，最后填補(bǔ)交通信息盲區(qū)，預(yù)測行車路線。

　　就像AlphaGo一樣，研究員只給AlphaGo Zero輸入棋盤的構(gòu)造和黑子白子的走步規(guī)則，沒有任何歷史棋譜樣本，沒有任何人類知識，完全是“從零開始”，自己與自己對弈，通過更優(yōu)秀算法的不斷迭代，取得飛速進(jìn)步，真正做到了自我學(xué)習(xí)。

　　用專業(yè)詞語講，AlphaGo Zero和科威特案例中使用的機(jī)器學(xué)習(xí)，不再是初級階段監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)，而是深度學(xué)習(xí)，曼索爾也稱之為加強(qiáng)學(xué)習(xí)，是機(jī)器學(xué)習(xí)的高級階段，換句話說，就是機(jī)器根據(jù)規(guī)則自己學(xué)習(xí)。

　　曼索爾強(qiáng)調(diào)，這次AI的浪潮與以往最大的不同，就是思維方式的改變。對蠟燭再怎么持續(xù)改善也變不成燈泡，但如果重新發(fā)明個燈泡就會改變整個產(chǎn)業(yè)的情況。他認(rèn)為，人工智能和大數(shù)據(jù)就是這個燈泡。

不在AI上投資的地信企業(yè)，終將落后

　　曼索爾強(qiáng)調(diào)了機(jī)器學(xué)習(xí)尤其是深度學(xué)習(xí)，對于當(dāng)前企業(yè)發(fā)展的重要性。

　　中國的地信企業(yè)想進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，曼索爾建議，首先是要改變思維模式，重視深度學(xué)習(xí);其次就是人才培養(yǎng)。既懂人工智能又懂大數(shù)據(jù)的跨界人才非常少，所以要積累人才，而且要持續(xù)的投入。對于初創(chuàng)企業(yè)來說，他知道很難。但他堅定的說，難也得做、必須要做。

　　另外，全球雖然有很多公司都在做人工智能和大數(shù)據(jù)結(jié)合，但他們多數(shù)都還停留在監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)兩個階段。在谷歌Alpha Zero新一代人工智能誕生后，也只有較少的企業(yè)能夠進(jìn)入深度學(xué)習(xí)階段。所以從這個角度來講，全球多數(shù)企業(yè)都是站在同一個起跑線上。尤其對于初創(chuàng)企業(yè)來說，還是有機(jī)會參與進(jìn)來的。

　　人工智能和大數(shù)據(jù)結(jié)合，還可以發(fā)現(xiàn)各領(lǐng)域沒有留意到的市場機(jī)會，能夠解決靠人的直覺或原來的工作流程無法解決的問題。他舉例說，我們吃面包的時候，會不小心掉一些面包屑，單獨看這一事件沒有什么，但如果把掉面包屑這個事情作為一個整體看的時候，如有一百萬、一千萬、十億個面包，這個數(shù)量是非?？捎^的，可能會催化出一些新興領(lǐng)域和應(yīng)用。