MathWorks Jim Tung：破解开发困局，加速AI应用落地

近期，主题为超越智“我”的MATLAB EXPO 2019大会在北京召开。会议围绕人工智能这一革命性的技术展开，从人工智能对世界的改变谈起，到如何加速人工智能的应用落地，MATLAB针对人工智能的一些做法进行深入的探讨，并推出了一系列产品，旨在将将人类的洞察力带入到人工智能时代。

MathWorks***战略师Jim Tung在大会的演讲中表示，虽然人工智能在提高生产率方面具有巨大的潜力，但是时至今日人工智能仍然在苦苦的挣扎，数据太多、数据太少、没有数据科学家、工具不完整，无法与其它系统进行交互等等一系列的原因，导致了人工智能的失败。MATLAB针对这些问题，在不同领域推出了一系列工具，帮助用户破解困难，加速人工智能的开发进程。

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MathWorks***战略师Jim Tung

会议期间，笔者针对人工智能落地对Jim Tung进行了采访。Jim Tung告诉记者，深度学习、机器学习和增强学习的用户可能面临着不同的挑战。

对于机器学习来讲，由于涉及到很多不同的技术和算法，所以对客户***的困难是如何选择一个最合适的算法和参数。虽然有些客户非常熟悉每个算法，但是如何去快速选择一个最合适的算法，是他们面临的***挑战，而MathWorks提供的工具可以辅助客户去快速选择最合适于他们应用的算法。

对于深度学习而言，由于很多用户对它并不熟悉，因此开发的难度更大。Jim Tung认为，深度学习的潜力很大，但是怎么去合适地应用这些技术，或者合适地选择一些技术参数，是一个非常重要的问题。而MathWorks要做的就是帮助客户认识深度学习，并通过一些工具和方法，帮助他们利用深度学习完成最擅长的开发。

对于增强学习来讲，Jim Tung表示虽然它的存在时间比较久，但由于它是另外一个完全不同的领域，传统上并没有一个特别合适的工具来配合实现增强学习的应用。MathWorks则提供了相应的工具，把深度学习的工具跟其他的工具一起协作，以应对真实的应用。增强学习本质上是一个反馈系统，是另外一种学习AI的手段。增强学习并不是机器学习算法或者深度学习的强化版本，可以是增强的通用机器学习，也可以是增强的深度学习。

在采访***，记者针对算法与流程谁更重要这一问题进行了提问。JimTung认为两者都很重要。虽然算法非常重要，但他认为如果把算法类比成想法，但是如果没有一个流程来辅助去做想法的实现，这个想法***会付诸东流，没办法去实现，因此两者是相辅相成的。