[十年，这里]AI赋能下的电商新世界( 四 ) 过去的这一年

　　吴青松认为，因为此前过高的期望，现在整个行业的论断已经有向下的趋势，但和实体经济结合方面仍然有较大机会。他说，就2018年来看，整体而言，人工智能行业已经从原来靠讲一个很大的故事或者讲技术驱动，慢慢开始非常讲究产业落地、商业化运用。

　　人工智能和实体经济相结合，在吴青松看来这是极具挑战性的工作。和此前轰动一时的阿尔法狗不同，和产业结合注定不是一个纯粹的算法就能搞定的。 “像围棋领域，它的问题和边界很清晰，目标就是要赢，是一个非常典型的数学和算法问题。但在很多商业场景下，它的问题复杂度远远高于此。比如鲁班这个系统，关于设计好不好看的问题，没标准答案，这是一个典型的开放问题。这里面有很多产业链的问题，商家、商品、用户，它是一个很大的链条。 ”吴青松表示。

　　除了算法之外，数据也是影响人工智能和实体产业相结合的重要因素。骆卫华称，目前的人工智能可以用“见多识广”来概括它的学习能力，只有在喂养了足够多的数据的情况下，它才能进行精准判断和识别。他说，按照人工智能专家的定义，现在人们所讨论的人工智能仍属于“弱人工智能” ，因其仍是通过数据加算法的方式进行驱动，缺少人类推理、规划和强学习的能力，很难像人类通过极少量的样本就能进行准确地归纳和推理。