5月23日,2017UBDC全域大数据峰会在北京举办,大会以"DI的力量"为主题,全景展现数据驱动下的新经济、新模式,邀请全球知名企业家分享数据应用实践案例。在主旨演讲中，【友盟+】首席数据官李丹枫提出，数据如同AI的血液，是AI由弱走向强的关键点。
【友盟+】CDO 李丹枫
数据驱动人工智能
李丹枫表示，数据驱动人工智能，这里面包括最重要的两个词，一个是数据、一个是智能。
据了解，工业界40多年前开始使用模型，其中包含着参数（M），用一堆数据去训练模型。但训练模型没有想象中那么简单，模型推算出的数据总是会出现偏差的，跟实际的差一点点。要衡量模型中的偏差，就要运用模型使用技巧:首先是定义损失函数，用最小的方差，在场景里头加权重。其次是设置惩罚函数，模型包含的参数有限。模型越多,训练的效果越好，样本参数加起来上千万或者上百万集中相加，设置损失函数、惩罚函数后,可以从算法的维度里找到最佳参数。
李丹枫表示，模型训练的工作原理是输入节点（模型的X），把连线权重参数找出来，输入、输出数据都有了，用训练的方法，让模型根据定义的损失函数达到最优。实际上，要搜索的权重的组合非常多，需要运用的有效的方法找到参数，模型本身是一个计算与记忆的机制。
当前人工智能还很“弱”
谭铁牛院士曾说过，“现在的人工智能是有智能没有智慧、有智商没有情商，会计算不会算计，有通才无专才”。李丹枫对此深表认同：“现阶段的人工智只是弱人工智能。”所谓弱人工智能，就是需要完整的信息、完整的定义好的输入和输出，需要借助非常强的计算与记忆的能力。“跟弱人工智能对应的是强人工智能，在信息不对称的情况下，考验的是问题的推理和解决能力，这是做人工智能追求的极致的方向。”李丹枫说。
数据提供竞争壁垒
竞争的战场是公平的，建模能力和计算能力是数据科学家的必备技能。现阶段计算和存储越来越便宜，没有什么太高的门槛。李丹枫表示，数据是驱动人工智能的重要因素，也是竞争的壁垒。大家要重视数据，因为有了数据，才能做更多的事情。
李丹枫认为，大数据企业只有获取大规模数据，再加上扎实的技术力量，搜集数据进行分析，打通各个业务线，全面了解客户，才能在新一轮的技术革命中保证自身的核心竞争力。例如，谷歌有7个10亿用户俱乐部，客户资源有10亿人，其产品包括谷歌的搜索、Gmail、地图、U2、安卓、Google play，谷歌因数据的支撑可以做好的搜索和广告。淘宝有4亿多深度用户，淘宝依据数据做推送，能够做到千人千面，提供个性化消费体验；今日头条用户规模大，用户平均使用时长76分钟，使用深度非常深入，今日头条可以做到非常好的内容智能分发。
