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大資料引爆人工智慧,雲測反覆運算測試訓練應用進化

“踐行”加快大資料中心一體化進程峰會日前在北京舉行,Testin雲測創始人王軍發表了資料爆發和趨勢觀察的主題演講。

大資料引爆人工智慧

2016年是互聯網+元年,也是中國製造2025的奠基之年。無論是科技時尚人們已經普及的智慧穿戴、健康和醫療,物聯網和智慧家居,以及未來5年可能帶來巨大工業製造、產業和市場變局的自動駕駛,所有這些用戶的趨勢,都將成為洪流般滾滾而來的大資料的入口。

移動支付是一個真正的Innovation in China,跟進的不僅僅是數千家互聯網金融的創業者,還有銀監會、證監會和保監會所轄的幾千家傳統銀行、證券和保險公司,更有甚者是幾十萬傳統企業,突然發現可以繞過銀行、信託和金融機構直接接觸C端用戶,無論是籌資基金和提供金融服務,都有巨大的操作空間,於是乎都躍躍欲試。然而,因為移動金融對資料即時、準確、安全的特殊要求,傳統的IT資源將遠遠滿足不了這一趨勢的要求。

另一方面,以IoT、物聯網、智慧家居和自動駕駛所帶來的人工智慧進化大資料的爆發。實際上飛機的自動駕駛早就軍用、商用了,但數量指數放大、環境更加複雜的汽車自動駕駛,所產生的核裂變般即時流資料洪流,將引發人工智慧的普及,因而對傳輸、雲計算提出了更高的要求。

人工智慧源動力

人工智慧是基於海量大資料,通過深度機器學習演算法模型,持續刻意訓練逐步進化而來的。

1)

深度機器學習演算法模型

對人工智慧來說,深度機器學習的演算法模型就像是生物體內的DNA,它決定了深度學習的能力與效率。一般來說,執行具有特定功能的程式段被稱為原語(primitives),而直到現在,深度學習包含的原語(primitives)依然很少,大概只有20個左右。其中,矩陣乘積和卷積計算是最主流的兩個。

雖然數學和電腦技術的發展,是深度學習演算法發展的基礎,但如何針對不同的領域,找到”合適”的知識模型,開發出效率更強,準確度更高的演算法,也是人工智慧演進發展的關鍵。

2015年3月,穀歌人工智慧AlphaGo以4比1戰績,戰勝圍棋選手李世石,是刺激全球進入人工智慧競速狂潮的標誌事件。

實際上,Testin雲測得人工智慧機器學習模型從2011開始,就通過對人與移動應用的自然交互過程的仿生,將計算代碼模擬為簡單但相互連接的神經元,並通過修改單元之間的連接,來不斷進行經驗積累,讓它形成自己的邏輯推理,自我完善發展。這就像人的成長,Testin的人工智慧測試框架腳本剛出生時,只有類似于嬰兒般的最基礎的與移動應用交互的本能,經過5年來超過200萬個獨立應用、超過1.5億次測試的訓練,慢慢長大、不斷學習,才進化到目前的程度。

2)海量大資料

如果沒有足夠多的資料,深度學習將無從談起。如果以網路遊戲來比喻,資料就是人工智慧賴以升級的經驗包,百萬級持續更新、反覆運算的移動應用,就如同Testin雲測自動測試框架智慧進化升級的經驗包。因此,人工智慧進展最快的領域都是擁有持續更新的海量資料樣本。

過去20年來,正是資訊通信技術(尤其是互聯網)的發展,積累了龐大的資料,並產生了大量的資料處理需求,從而為人工智慧爆發奠定基礎。過去30年來,全世界的資料量,也以大約每兩年10倍的速度激增。而隨著我們進入大資料時代,每個人、每件設備的每個行為,都將納入大資料的資訊圖譜,我們產生的資料量還將持續增長。

“我怎麼知道用戶想要什麼?” 智慧反覆運算測試驅動應用持續訓練、進化

任何一個應用誕生的初期,通常只有最基本的功能。應用的發展與存亡依靠的是產品的靈活性和他們多大程度滿足用戶的需求。

在最初的版本發佈的同時,產品團隊要觀察使用者的實際使用反應,實際上就是通過用戶的參與訓練應用,發現應用功能與用戶想要的不一致,就要對下一個版本的改進進行智慧反覆運算測試,確定應用的關鍵功能點在哪裡以及用戶的反應。

人工智慧反覆運算測試(Iteration Test of Artificial Intelligence),通過海量應用和使用者資料在版本持續反覆運算過程中的回饋,結合同類型其他應用的特徵資料對比分析,將一系列功能點變化在一定基準(控制組)內進行比較,根據這些資料,產品經理可以對後續的應用版本做相應修改,刻意訓練達、驅動應用不斷進化。越多樣本參與測試,跑的樣本量越大,智慧反覆運算測試的結果就會越精確。

如果應用在發展過程中,嘗試增加功能或做一些大的改變,並查應用的運營資料反應。例如某個應用在反覆運算版本中改變了一個非常小的要素,將“聯繫我們”的圖示從左邊移到了右邊,結果可能帶來了點擊量和最終銷售額的顯著增長。不要低估用戶的自然力量,一個小小的改變也可能帶來很大的不同。

關於Testin雲測Testin雲測是目前全球最大的移動應用、遊戲雲測試服務平臺,為移動應用、遊戲開發者提供必需的移動應用品質保證,目前已經持續服務超過80萬開發者,為超過200萬個移動應用進行了超過1.5億次的測試,與ARM、Intel、Imagination、MediaTAC、Google、IBM、微軟、阿裡、百度、騰訊、360、小米以及全球眾多的移動互聯網生態企業建立了良好的合作與溝通關係,累計獲得IDG、IDG-Accel、高榕、海銀、CEL總共超過8,000萬美元的投資,先後獲得清科2014年及2015年中國最具投資價值企業50強,德勤2015年及2016年中國高科技高成長50強,Red Herring紅鯡魚2014年亞洲100強和2015年全球100強。

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測評師

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