Esri首席大数据专家Mansour Raad:人工智能与大数据的结合,会为地理信息产业带来颠覆式变化

xiaoxiao2021-02-28  4

在10月的用户大会上,Mansour为中国用户带来了关于人工智能、大数据等方面的研究现状和未来愿景的讲座。

在会上Mansour接受了泰伯网的采访,他透露:Esri已经建立了专门的项目团队,来探索AI和大数据在地理信息领域的前沿应用,在新版的ArcGIS 10.6软件中,将会加入与Spark等大数据软件集成应用的新功能。

Mansour表示:人工智能与大数据的结合,很有可能会给地理信息产业带来颠覆式的变化。

人工智能的前世今生

早在80年代,AI就已经受到了大家的关注,但由于当时计算机处理能力低下、各种设施都不完备等,导致AI产业一直不温不火。

现在就完全不一样了,计算机技术飞速发展,摩尔定律的提出,CPU、GPU、TPU的普及,使计算机处理能力不断提升,物联网、云计算、大数据相继出现,这些综合能力的提升,使人工智能的爆发成为可能。

数据=主动权

有这样一种说法:麦当劳的生意不是汉堡,而是房地产;马云提供的免费服务不是慈善,而是在收集你的数据。在当今这个数据王国,谁拥有了数据,谁就掌握了主动权。

Mansour举例说,美国主流的车险企业都已经启动了位置大数据和传感器的方案。包括他本人在内,很多用户车辆上已经安装了传感器,用来采集开车过程中的各种操作,包括刹车、转方向盘、急加速、急减速、其他违规等,这些数据将作为保险公司评估下次车险额度、折购费率的依据。

如果数据显示这名司机开车比较稳定,那么他可以享受的优惠就会多一些;反之,保险费用就会相对比较高了。如今在美国,几乎所有和车险相关的保险公司,都已布局完成传感器车辆监测;而在中国虽然有很多保险公司也在推广这项工作,但是仅仅是刚刚起步。这块市场还有很大地发展空间。

大数据在给人们带来方便的同时,也有一些自身的问题,其中最棘手的一个就是数据隐私问题和数据可获得性。

Mansour举例:有一次他和搭档为了测试一个GPS算法,向车辆管理部门申请与汽车行驶轨迹相关的GPS数据。由于涉及车主的隐私问题,申请的过程并没有那么顺利,最后他们不得不亲自开车去采集。

电灯的发明并不源于对蜡烛的改进

Mansour讲了一个发生在科威特的案例。科威特地处沙漠地带,水源稀少,生活不便,因此车辆对于居民生活来说至关重要。但数目巨大的车辆导致交通拥堵等问题日益严重,严重制约了当地经济的发展和人们生活质量的提升。

为此,当地政府建立了一个名为“科威特搜索器”的应用,将居民与商品和服务连接起来,同时还提供转弯语音导航和交通信息等。但是,由于道路上缺少交通传感器,交通信息存在盲区。因此,当地政府向Esri团队寻求解决方案,能否在没有数据存储的情况下预测交通情况,提供可靠的交通信息。

Mansour提到,起初,他们用了一个多月的时间,收集司机上传的自己周围交通状况的信息,分别用流量大、流量适中、流量小三个关键词表示。然后他们使用传统机器学习的方式,开始输入样本数据、编写程序,最后来填充交通信息盲区的数据。

项目进展的非常顺利,但后来他们发现,某些天会出现例外情况,如斋月的第一天车辆会激增,而每次例外情况出现,他们都要重新修改代码。他把整个过程比喻成“打地鼠”,就像你不知道地鼠会从哪个地方突然冒出来一样,新增的问题一个接一个出现,导致编程工作效率极低。

此时,Mansour想起旧金山大学商学院教授奥伦•哈拉里(Oren Harari)的一句话: 电灯的发明,与蜡烛持续不断的改进毫无关系。Mansour受到这句话的巨大启发,此时不再需要对蜡烛持续改进,而是需要一个灯泡。

Mansour说,为了改变“打地鼠”的窘境,最终找到了解决方案——Geo.AI,即地理智能,让计算机自己进行学习。

传统机器学习的方式,Mansour的团队需要给予交通流量分类程序明确的指导,所以每一次外界情况的变化,都需要调整算法,来预测流量。而现在,团队只输入了科威特司机上传的数据和交通规则,让计算机学习程序自己去了解与流量相关的信息,最后填补交通信息盲区,预测行车路线。

就像AlphaGo一样,研究员只给AlphaGo Zero输入棋盘的构造和黑子白子的走步规则,没有任何历史棋谱样本,没有任何人类知识,完全是“从零开始”,自己与自己对弈,通过更优秀算法的不断迭代,取得飞速进步,真正做到了自我学习。

用专业词语讲,AlphaGo Zero和科威特案例中使用的机器学习,不再是初级阶段监督学习和非监督学习,而是深度学习,Mansour也称之为加强学习,是机器学习的高级阶段,换句话说,就是机器根据规则自己学习。

Mansour强调,这次AI的浪潮与以往最大的不同,就是思维方式的改变。对蜡烛再怎么持续改善也变不成灯泡,但如果重新发明个灯泡就会改变整个产业的情况。他认为,人工智能和大数据就是这个灯泡。

不在AI上投资的地信企业,终将落后

Mansour强调了机器学习尤其是深度学习,对于当前企业发展的重要性。

中国的地信企业想进入人工智能领域,Mansour建议,首先是要改变思维模式,重视深度学习;其次就是人才培养。既懂人工智能又懂大数据的跨界人才非常少,所以要积累人才,而且要持续的投入。对于初创企业来说,他知道很难。但他坚定的说,难也得做、必须要做。

另外,全球虽然有很多公司都在做人工智能和大数据结合,但他们多数都还停留在监督学习和非监督学习两个阶段。在谷歌Alpha Zero新一代人工智能诞生后,也只有较少的企业能够进入深度学习阶段。所以从这个角度来讲,全球多数企业都是站在同一个起跑线上。尤其对于初创企业来说,还是有机会参与进来的。

人工智能和大数据结合,还可以发现各领域没有留意到的市场机会,能够解决靠人的直觉或原来的工作流程无法解决的问题。他举例说,我们吃面包的时候,会不小心掉一些面包屑,单独看这一事件没有什么,但如果把掉面包屑这个事情作为一个整体看的时候,如有一百万、一千万、十亿个面包,这个数量是非常可观的,可能会催化出一些新兴领域和应用。

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