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© 2016 IBM Corporation

在AI 时代用数据创造价值

IBM 首席数据科学家刘永川博士

2017年6月28日四川绵阳九州集团

© 2016 IBM Corporation2

Alex Liu Introduction 刘永川个人简介

▪ IBM大数据分析应用首席数据科学家

▪加入 IBM 之前，曾担任多家公司的首席数据科学家

▪之前在加州大学尔湾分校和南加州大学教授高级数据分析方法

▪斯坦福大学统计计算碩士和数量社会学博士

2


Today’s Topics 今天讨论课题

1)大数据时代的意义

2)人工智能时代的意义

3)数据如何转换为价值

4)人工智能的必要

5) 工业大数据和智慧城市应用


1) 大数据时代的意义

从：大数据时代来临到：让大数据产出价值


四个特点：大、快、杂、疑

比如：网络信息

The world is changing

81%of customers depend on social sites for purchasing advice.

Social

62%of total workloads will be in the cloud by 2016.

Cloud

1billion (plus)(plus) smart devices shipped in 2013 alone.

Mobile

90%of the data created in the last two years alone.

Big Data

Internet of Things

devices connected to the internet by 2020.

50billion

API Economy

in 2013 and forecast to rise to $120 billion by 2015 and an estimated $1 trillion by 2017

85billion

Global m-commerce sales were

数据的多方來源、而且不断增加

数据来源越来越多

Turning Data to Value (数据转化为价值)

More info available here: https://ibm.biz/BdrxP7

协助日常业务指导模式洞察推动产生知识

价值金字塔

可执行的洞察预测未来解析过去分类表达…

https://ibm.biz/BdrxP7


2)人工智能时代的意义

从：人工智能研究到：人工智能的广泛应用

益智竞赛电视节目「Jeopardy」

R&D

Demonstration

Commercialization

Cross-industry Applications

IBMResearch

Project (2006 – )

Jeopardy!Grand

Challenge(Feb 2011)

Watson for

Healthcare(Aug 2011 –)

Watson Ecosysteem

(2014– )

Watson for Financial

Services(Mar 2012 – )

Expansion

研发阶段

扩张阶段商业化阶段

展示阶段

跨行业生态圈


应用于歌曲创造

应用于时装设计


3) 数据如何转换为价值

从：深度复杂运算到：海量快速运算


RMS

Data Science Framework – RM4Es Based Workflow

Data

Sources

Data

Storage

Data

Cleaning

Feature

Extraction

MODELS

Regression

Decision

Tree

Bayesian &

Causality

Time Series

ALGORITHMS

&

COMPUTING

MLE

ITERATIVE

(MapReduce

& Spark)

R

SPSS

STATISTICS

&

Visualization

RMSE

Confusion

Matrix

ROC Curve

Business

Acumen

Subject

Knowledge

Communica

tion

Data Evaluation Explanation / Execution

EstimationEquation

Data science as workflows of data analytics tasks.

价值金字塔

可执行的洞察预测未来解析过去分类表达…

大数据四个特点：大、快、杂、疑

模型算法评估解析/执行

基本框架


Research Become Very Complicated- Research Flows Difficult to Manage

Number of models

to evaluate

Number of algorithms

to select

…

基本框架基础上的实际流程


4) 人工智能的必要

从：人工智能作为亮点到：人工智能已是必要


Research Become Very Complicated- Research Flows Difficult to Manage

Number of models

to evaluate

Number of algorithms

to select

…

复杂流程如靠人费时而易出错


数据分析需要 AI 的协助数据分析自动化越来越多


认知计算能够“放大”分析和自动化的效益；更好地应对关键问题

分析结构化数据

自动化机器人

使用认知能力非结构化数据

▪ 解决预先定义的问题▪ 提供准确而明确的答案▪ 处理已知的语义和分类

▪ 通过模式检测新出现的或未发现的问题▪ 提供允许一定误差的答案/备选方案▪ 能够学习语义和分析并且在其基础之上进行扩展

▪ 提高定义范围内的生产力▪ 以正式的方式（命令、屏幕等）进行互动▪ 通过降低互动程度，减少人类学习

▪ 持续理解、评估并重新定义生产力范围▪ 支持与人类语言及传感器输入进行互动▪ 始终进行学习和分享，防止“知识缺口”

使用认知能力 (人类与机器, M2M 互动)自然语言


整合的人工智能协助的数据分析平台


5) 工业大数据和智慧城市应用

工业大数据智慧城市


人工智能時代的生活工作學習都將改變- 产生智慧城市智慧生活的需求

▪智慧城市

▪智慧生活

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IBM Smarter Cities Solutions

InfrastructureHuman

Planning and Management

Governmentand AgencyAdministration

Environmental

Socialand Health

Transportation

Energy and Water

Education

Public Safety

Urban Planning

Infrastructure▪Transportation management

▪Water management

▪Utility network management

▪Asset management

Planning & Management▪Operations insight

▪ Law enforcement &

public safety

▪Building Management

Human▪Smarter Care

▪Social program

management

▪Educational outcome

智慧城市解决方案


然而，随着认知型制造的推进，业务流程将随之改变 -这是必然的发展趋势

人员掌握的信息

流程显示的信息

机器记录的信息

全球大规模分享的信息

共享数据语料库

洞察行动数据

新洞察推动新行动并改变流程

…在形成适当程度的洞察之前仓促进行改变，可能会导致返工和优化效果不理想


RMDS CommunitiesRMDS 社区网址

▪LinkedIn Global Community

▪网上全球社区

▪https://www.linkedin.com/groups/1895501

▪Pasadena/Glendale Meetup Community

▪加州洛杉矶数据科学社区

▪https://www.meetup.com/RMDS_LA/

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