郭涛

深度学习推动着人工智能（AI）的快速发展。在6月1日举行的2017年全球机器智能峰会（GMIS 2017）上，英特尔人工智能产品事业部数据科学部主任刘茵茵博士表示：“每个AI模型都是理论和实践的突破，以模型为起点，通过收集数据，进行训练，基于AI框架和计算能力解决应用问题，再把相关经验反馈到模型中，形成一个闭环的良性循环，即通过更好的模型，提供更高效的AI解决方案。”

一个深度学习的模型通常是来自一篇学术论文，它提供了一个新颖的想法或者一个非常有希望的发展方向。但是很多时候，模型本身并不能直接用于商业应用，也不是一个商业化的产品。“从模型到解决方案，这是我们努力的方向。建好模型的结构并优化，再加上适合的接口，我们将可以将不同的模型进行组合，用于某个特定的商业应用。这就实现了从一个模型到一个真正有用的商业方案的转化。”刘茵茵介绍说。

在演讲中，刘茵茵通过列举模型在不同人工智能场景中的应用，分享和探讨了模型在推动人工智能应用方面所起的重要作用，以及如何用一种模型为不同行业提供解决方案，从而推动整个人工智能生态系统的发展。打个比方，模型就像是一块铁，用户可以将模型应用于各种不同的应用场景，打造出一把锤子或者是一把瑞士军刀，解决实际的人工智能方面的问题。

有些时候，人们想解决的问题是比较模糊的，不知道应该采用什么样的解决方案，这时他们也会求助于AI。……