今天看到一篇文章《厉害!合作不到七七49天,北京国税被阿里云整瘫痪了》,作为一名玩过云的码农来说,直觉告诉我,合作不到49天很难将国税系统搬上阿里云,这里会不会有什么猫腻?
两点疑问
简要回顾一下,这篇文章先阐述北京国税业务无法办理,原因是国税服务器发生故障,然后查到北京国税的服务器供应商是阿里云,进而论述阿里云稳定性不佳,并建议阿里云好好提高技术实力。
那么问题来了:
第一问:国税发生故障的服务器是阿里云的吗?
根据网上的报道,2017年11月28日,北京市国家税务局与阿里云计算有限公司共同签署战略合作协议。
从签署战略合作到发布故障公告只有40多天,而将国税系统搬上阿里云是件不容出错的系统工程,至少涉及可行性论证、系统测试、数据和程序迁移等诸多环节,要在40多天完成这一系统工程,这几乎是不可能完成的任务。
阿里云总裁胡晓明随后的微博证实了我的猜想。北京国税基于阿里云的架构还没上线,也就是说,国税这次发生故障的服务器并不是阿里云的,而是之前老服务商的产品。
我似乎能想象到阿里云和国税技术人员的疑惑表情:北京国税还没搬上阿里云,怎么就被阿里云整瘫痪了呢?
第二问:阿里云的服务不稳定,真的如此吗?
国内云计算公司的能力,说阿里云第二,怕是没人敢说第一吧……华为自认落后3年。
行业里的黑手
那么,写这篇文章的作者到底目的何在呢?网上一张微信截图似乎表明这件事的幕后有推手,看来有人希望“推动”这篇文章广泛传播啊。
阿里云的遭遇就是行业中有厂商雇人写黑稿打击竞争对手,类似的例子有很多,但我个人觉得这就是低劣的竞争手段。
一切商业竞争的落脚点都是产品,靠小聪明或许能占得一时便宜,但也容易让自己麻痹,究其根本,企业是通过产品向用户输出价值观的,当这种“投机”行为通过产品被用户感知时,企业真正的危机也就来了。
对这样的黑手,或许法律才是最有效的武器,还好,国家有《网络安全法》。
根据第十二条规定,任何个人和组织使用网络应当遵守宪法法律,遵守公共秩序,尊重社会公德,不得危害网络安全,不得编造、传播虚假信息扰乱经济秩序和社会秩序,以及侵害他人名誉、隐私、知识产权和其他合法权益等活动。第七十条规定,发布或者传输本法第十二条第二款和其他法律、行政法规禁止发布或者传输的信息的,依照有关法律、行政法规的规定处罚。
看来,要真依法维权,这事还挺严重的。
技术的进步背后“黑手”不少
新技术的诞生意味产业结构的改变,蕴藏新机会。也是一些公司的生一些公司的死。但是哪里会有坐而待毙的,黑手段有多黑也从侧面体现了被淘汰者挣扎有多囧。
这样看来,阿里云被造谣和污蔑也在预期之中。
但光明正大的竞争手段不用,偏用下三滥的手法。小编只能送上这句话:“作了死得快”。
总之,在这件事上,我挺阿里云。
阿里闵万里:有个现象,叫深度泛滥有种AI公司,叫伪创业
阿里人工智能首席科学家闵万里:有个现象,叫深度泛滥;有种AI公司,叫伪创业
本文转自微信公众号:量子位(ID:QbitAI)
今天的人工智能行业是否有些发烧?
如何降温?
人工智能专家,到底该如何创造出实际价值?
带着上面这些问题,量子位近日对阿里云人工智能首席科学家闵万里博士进行了专访。闵万里平时喜欢用花名“山景”来称呼自己。
而这个花名,来源于他的家乡大别山区。闵万里自小在山里长大,他说,如果有一天真的彻底闲下来,自己的终极理想是回山里隐居、支教。
采访的时候,我们也以“山景”来称呼这位科学家。
有个现象,叫“深度泛滥”
“我看了。但是说实话,还是希望人工智能领域能百花齐放,多一些研究方向。”当被问起是否关注了前几天在法国土伦召开的ICLR2017,有什么感受时,山景如是回答量子位。
2013年LeCun和Bengio牵头创办ICLR,被公认为机器学习&深度学习领域的顶级学术会议。
他进一步说道:“这些人都还是在讲深度学习的故事”,山景的观点是要独辟蹊径,“不是说人工智能就是深度学习。我说现在有个现象,叫‘深度泛滥’,一提到人工智能,就是深度学习,我觉得这个事情是有问题的”。
“今天所有成功的深度学习,都是一些‘黑盒子’:工程调调参数,样本量大,然后进去跑。跑出来结果知其然,不知其所以然。很危险,我很不喜欢这个状态”,学数学出身的山景说:我相信一点,我们所看到的任何现象背后都是存在第一性原理的,就像牛顿三定律一样。
“如果我们对基础的、本质的东西没有了解清楚就去对它进行描述,最后很可能发现自己走上一条偏颇的道路”,这位阿里云人工智能首席科学家对量子位说:“不过这也更坚定了我的信心:我们现在应该往新的方向去走,不能局限于深度学习”。
谈到未来趋势,山景也承认深度学习会继续发展,因为它的门槛已经相对较低,“只要具备了云计算的能力,就可以去跑数据”,因此,会有很多人继续朝这个方向走。
随之而来的会是一个量变到质变的过程,当深度学习达到了一定层次的时候,就会有人从深层原理上来对其进行反推。山景认为,基础理论取得突破的一天一定会到来,而这个时间取决于技术在实际应用中铺开的速度。
当AI遍及各行各业,找不到新的应用场景时,人们就会更多地从原理上进行探索。
AI过热不完全是坏事
现在,不少创业公司的商业计划书里都非得提个“人工智能”,感觉没这几个字都不好意思见投资人。谈到当下人工智能行业的过热现象,山景说,“有的人随便整了一个数据,就叫大数据,然后号称做的是大数据建模、大数据风控之类的东西,其实他那些数据可能都是一些网上扒来的、过时的数据。这里面的泡沫非常地大。”
“还有一个比较明显的特征,你可以数一下,我们现在每周的人工智能峰会有多少?”山景笑言。
不过从另一个角度来说,他也认为这不是一件坏事。毕竟有关注才会有资源投入,促进行业发展。任何新兴行业的发展,一定会有泡沫发生,大浪淘沙后才是真英雄。“产业的发展必然从开始的一窝蜂、过热,到慢慢冷静、聚焦,最后成熟”,山景说。
而对于如何给过热的AI行业降温,山景表示,AI还是应该向实际的应用场景去落地:“其实我觉得,我们现在做的就是在解答这个问题(指阿里工业大脑、城市大脑等)。不落地的东西说得再天花乱坠,都得不到大众的支持,老百姓的感知不一样——天天听到打雷却见不到下雨,肯定是不行的,一定要到应用当中去。”
AI专家要忘了自己是个专家
知乎上有篇文章里提到了这样一种现象:一些公司高薪聘请机器学习专家,而这些专家到来之后,也一直将自己的全部心血倾注在计算环境和模型的搭建上。
然而到最后公司发现,这些机器学习专家并没有给自己带来实际价值——原因是,专家只是专注于自己的数据准备、处理、建模、调参等工作,并未将业务和商业问题纳入自己的考虑;而专家和部门之间,又缺乏必要的联系和沟通,因此最终双方不欢而散。
那么,AI专家,或者说人工智能方面的人才到底该如何创造出真正的价值?
“我这样讲吧,十年前我是这样的状态”,山景博士扬着头,一边回想着说,“十三年前,那时候我刚刚博士毕业,我以为模型能解一切的问题。后来我很快发现了一个瓶颈:在你做的研究,发表的学术论文中,有非常多的假定条件,‘如果XXX……’,对吧?”
一个理想化的产品,从实验室走到实际生活中,这当中有非常大的不同。很多条件假设,都是不成立的,系统完全不支持。这种情况下怎么办?或者说,整个业务流程当中,根本没有这样的数据。又该怎么办?
“所以,人工智能领域,越是那些高大上的人,越难落地——他钻得太深了,以至于不接地气了。他不知道现实之中,该妥协、该变通的地方在哪里。我招的一些人也有这种情况,总是沉浸在细节的改进上,但其实,只是在一艘要沉没的大船上做内部装修——最后船还是沉下了水”,山景给量子位举了一个形象的例子。
在他看来,不少人工智能专家(尤其是从大学出来的),都存在不接地气的问题。
“去了公司压根没想过业务是什么。对业务场景的提炼其实比做研究还要难,你要知道哪些地方该放弃、该妥协、可以放弃、可以妥协……但是很多人没有意识到这一点,以为只是写文章发paper就好了”,山景说他后来明白发paper只是业务中一个环节而已。
来自山景的建议是:人工智能专家先忘掉自己的专家身份,多跟业务的人学一学。这样才可能实现接轨,才有可能创造价值。不然的话,你创造的价值永远只是文章,没有人能去把它落地。
而对于AI人才的职业选择,山景的建议是去那些“有业务的公司”。
“像有些人工智能的创业公司,说我搞图像识别,成功率到了99.9%,这种公司其实没前途的,因为它没业务。我见过太多这样的公司,一开始还关注它们的发展,后来发现它们大部分都被收购了,或者说偃旗息鼓了。这些都是伪创业。”
同时山景表示,阿里其实没有固定的人才培养模式,都是放到实战中去练兵。对新人会有一定的技术培训,但是很短。山景认为,战场是人才最好的训练场景。
山景老师接受采访时一直笑呵呵的。他说,可能自己的观点犀利了点,但这也确实是自己真实的看法。尤其当看到很多人人云亦云的时候,特别希望能给大家带来不一样的视角。
第一赢销网.上一篇:成本太高,亚马逊实体店“难产”,专家:没找到诀窍!下一篇:变革中的百度陆奇重新洗牌CFO贬职后又将裁谁?TAG:阿里闵万里信息转载自网络,更多相关信息请点击:整合营销公司http:///wlyx/zhyx/
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