算法的力量有多大?——探寻数字经济的关键“密码”
作者:www.taoqitian.com 时间:2018/8/24 12:18:33
算法的力量有多大?——探寻数字经济的关键“密码”

  

为此,他与另一位伟大的物理学家玻尔争论了半个世纪。

至2017年4月,全国共有73城相继发布了网约车新政,据《南方周末》报道,已公开的61个城市的管理细则大部分对网约车牌照和驾驶员户籍,都做了比国家标准更严的要求。

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但实际上该机参照歼-11B改进了机体布局,并借鉴了苏-30MK2战斗轰炸机的部分设计,为满足对地/海作战所必须的大载荷要求,还专门强化了机体结构和强度所以,歼-11BS的正确称呼应该是双座重型多用途战斗轰炸机,其作战用途和定位与美国的F-15E战斗轰炸机类似。

  新华社北京8月23日电题:算法的力量有多大?——探寻数字经济的关键“密码”  新华社记者张辛欣  读懂一个时代,从读懂语言开始。

算法就是数字经济时代的“语言”。

当数字渐成生产生活内在要素时,算法优劣直接影响着制造效率、产品质量、生活服务等,也影响着发展的潜力。  算法的力量有多大?技术之外,算与被算之间,是否存在着道德逻辑?记者就此进行调研。

  被算法“拥抱”的生产与生活  被网络“包围”的生产生活离不开算法二字。工厂生产多少,流程是什么,需要算;店铺进什么样的货,货架如何摆放,也要算;外卖、网约车是否便捷等,都与算法息息相关。作为数字经济的基础与核心,算法支撑着生产运转与服务效率。

  以外卖为例。每增加一个订单,系统要在毫秒内计算出最优路径;每缩短一分钟,无不通过技术与算力实现……看似体力活的外卖,囊括了智能“大脑”和前沿算法。

美团配送人工智能方向负责人何仁清告诉记者,用餐高峰,美团每小时需执行约29亿次的路径规划算法。

  衣食住行,都离不开算式。

甚至工业生产的规模、工艺等,有时也需算法给出答案。

  共享汽车平台途歌(TOGO)创始人王利峰说,尽管不同领域、企业算法不同,但究其根本,都是用智能平衡供需关系,最大化提高效率。

  算法向更多领域渗透,不断缔造新动能。

教育就是其中之一。

建立精准题库,推断知识薄弱点,智能生成个性化学习方案。

在线教育企业一起教育科技创始人刘畅说,科技正让精准施教变成可能。

教育部预计,在线教育市场将以超过20%的增速发展。

  医疗、文化、农业等,也因算法注入不断演化新业态。

中国科协党组书记怀进鹏说,算法已成为社会、产业发展的内在要素和核心竞争力,脱离数字化的产业或将被边缘化。

  计算力即潜力领域之间存在算法差异  数字经济时代,计算力决定着发展潜力。

某种程度上,判断一个产业转型是否取得成效,企业创新是否蕴含活力,核心在于能否拥有精准的算法。

  怀进鹏说,数字化将使成本大幅降低,有效提高生产力,对交易方式、决策方式等带来变革。

企业和产业都要投入其中,学会数字化生存。

  维度和需求的现实差异决定不同领域之间算法的差异。

比如,与快递物流“两点一线”不同,外卖配送中,骑手时刻接到新的订单,取餐和送餐点也是动态调整。

记者调研多家外卖平台发现,配送模型通常涉及商圈繁华程度、点单概率等100多个变量,每分钟产生的新订单要在秒级时间内指派骑手和路径规划。

  智能推送一道作业题的难度有时更胜外卖。

“不同学科、教材知识图谱甚至题型中存在巨大差异,学生水平更动态变化。

”刘畅说,每增加一个知识点,答案分析就有上千万个数据增量。

既要大数据预测班级水平合理出题,也要在毫秒内判断出学生的“薄弱点”加强练习。

  模型越复杂,服务越个性化,需求越升级,对算法的要求越高。

业内人士普遍认为,在生活应用中,搜索的算力难度最大,教育、共享出行、外卖等难度大于物流配送。

工业生产中,对算法要求也十分严苛。

  专家认为,既要在数据质量、流通效率、价值利用等方面加速提升,也要提高新型计算平台、分布式计算架构以及芯片等硬件实力,加快走向数字化、服务化、软件化。

  算与被算绕不开的道德逻辑  当算法改变着生产生活的同时,一些分歧也逐渐显现。

  一部分争议源于算法的价值。

很多应用软件算法中,“我选择我喜欢”原则占据主流。

这就牵扯到留痕数据是否足够了解用户,用户是否只能按原有喜好选择等问题。

  一些专家认为,算法决定了内容和用户,某种程度上,不是用户决定想看什么,而是平台决定能看什么。

技术可以中性,但应用不能没有价值观。

应纠正“流量为王”的观念,用价值观指引算法的设计和应用。

  算于被算的争议体现了人们对隐私和公共利益保护的呼声。

工信部信息化和软件服务业司司长谢少锋认为,算法的法律边界应进一步厘清。

对涉及公众基本权利、公共利益等的技术,应进行更强的监管。

行业中,也要有健全的标准和管理。

  算法可以帮助决策,却不保证带来幸福。

这里面既有技术演进的要求,也有加强服务的迫切。

  “个性化的前提是标准化,如果做不到线下服务标准化,个性推送仍属空中楼阁。

”王利峰认为,一方面要加强数据价值提取和应用能力,丰富模型架构,使服务更精准。

另一方面,也应加强线上线下的融合。

  越是“技术为王”时代,越不能忽视经验与人工的作用。

一些科技企业正进行完善。

为使在线题库推送更加精准,一起教育科技在老师留存率基础上,增加了学习效果、大纲匹配等指标,并加强教育专家与技术人员沟通反馈;共享出行平台途歌则通过工程师、地勤人员等对模型进行实时纠正。

  “算法的精髓在于不断学习,人是不可或缺的部分。

”刘畅说,要注重人对技术的改造,让技术不偏移,价值充分体现。

+1。

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