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在 Layoff 网站上,近期(2019-03-22)披露了一封 Don Johson 的邮件,其中阐述了Oracle战略的变化。Don 是Oracle的执行副总裁,带领 OCI 团队近万人的团队规模。这封邮件的信息可以一窥Oracle的变化。

原文链接:https://www.thelayoff.com/t/Ybg79FO

中文翻译:

团队,

我想与您分享今天发生的组织结构调整。

在过去几年中,随着Oracle逐渐发展成为云服务公司,我们已经看到了渐进式变革。这是整个公司的巨大转变,通常是我们的组织在其中心。它广泛而普遍地影响了整个业务 - 推动重组,重新调整投资,改变我们建立和运营服务的方式,以及发展我们与客户互动的方式。

在去年的Oracle Open World大会中,Larry明确了公司的愿景和方向:我们是一家企业云公司,为最严苛的客户需求和最具挑战性的工作负载提供支持。我们围绕两个重心重构组织:应用和基础设施。作为我们云计算业务的基础,OCI - Oracle的第2代云 - 为我们的客户提供安全,可靠的基础架构平台,支持我们业务,自治数据库和SaaS ERP。

公司的一切都围绕着这个清晰的愿景和方向。

今天OCI内部的变化将更好地与Larry的业务愿景保持一致。它将简化我们的产品和服务,将投资重点放在我们最具战略意义的优先事项上,并帮助我们更有效,更快地实现Oracle Gen 2 Cloud的全部承诺和覆盖范围。

请于3月22日星期日上午10点,也就是明天上午10点,参加OCI领导和我的全体会议,以获得有关这对我们的团队和业务意味着什么的更多信息。

OCI的业务比以往任何时候都更加强大,这个团队的未来是光明的。我要感谢大家的继续支持,因为我们加倍了解我们的战略要求。我们将建立区域,继续招聘和投资战略领域,并快速发展业务和客户。

--Don

英文原文:

Team,

I wanted to share with you context for the organizational restructuring happening today.

Over the past several years we've seen progressive change as Oracle has evolved into a cloud services company at its core. This is a giant shift across the company, often with our organization at its epicenter. It has affected the entire business broadly and pervasively - driving reorganizations, realigning investments, changing how we build and operate services, and evolving how we engage with our customers.

At last year's Oracle Open World, Larry was clear about the vision and direction of the company: We're an enterprise cloud company supporting the most demanding customers and the most challenging workloads. We're organized around two centers of gravity: Apps and Infrastructure. As the foundation of our cloud business, OCI - Oracle's Gen 2 Cloud - provides our customers with a secure, reliable infrastructure platform that supports the primary pillars of our business, Autonomous Database and SaaS ERP.

Everything in the company is aligning around this clear vision and direction.

Today's changes within OCI will better align with Larry's vision of the business. It will streamline our products and services, focus investments on our most strategic priorities, and help us to more effectively and rapidly deliver the full promise and reach of Oracle's Gen 2 Cloud.

Please join the OCI Leadership and me in an All Hands tomorrow, March 22nd, at 10:00 AM PDT to get more information about what this means for our team and the business.

OCI's business is stronger than ever, and this team's future is bright. I want to thank you all for your continued support as we double down on our strategic imperatives. We'll be building regions, continuing to hire and invest in strategic areas, and growing the business and our customers at a rapid pace.

--Don

以上信息仅供参考。

转引网络新闻:http://www.sohu.com/a/303383806_465914

本周Oracle效仿IBM的做法,实行未对外宣布的裁员,期望通过重组并向云计算转型来优化公司,对裁员一事几乎没有承认。

昨天Oracle挥起了裁员利斧。这家公司并没有透露确切的裁员人数和具体岗位,不过裁员规模显然很大。墨西哥裁员50人,新罕布什尔州裁员50人,印度裁员100人,硅谷也至少裁员100人――据theLayoff.com上的传闻报道和内部风声,裁员人数很快积少成多。这个网站为受裁员影响的人员开设了讨论区。

传闻满天飞,不过全球裁员数量似乎多达数千人。theLayoff.com上的一则匿名帖子似乎给出了实际的数字,表明裁员目标总数占Oracle全球员工总数的10%,2018年员工总数约137000人。发帖人表示,今年将分三个阶段裁员,第一个阶段约5000名员工将被裁。

裁员对Oracle来说根本就不是什么新鲜事;2017年,该公司在硅谷裁员近1000人,主要来自SPARC团队和Solaris团队。但这次裁员行动的突然性和隐秘性,还是让员工和观察人士大跌眼镜。这次裁员不但缺乏透明度,还很突然,这让人想起了IBM过去的裁员潮。

Oracle的裁员日始于太平洋夏令时上午5点,当时Oracle执行副总裁Don Johnson发送了一封标题为"组织重组"的电子邮件,发到了员工的收件箱。该邮件告知工作人员:将来,公司的一切工作都将围绕Oracle云基础设施(OCI)业务展开。

Johnson写道:"今天OCI内部的变化与拉里•埃利森的公司愿景更保持一致。它将简化我们的产品和服务,将投资重心放在我们最具战略意义的优先事项上,并帮助我们更高效、更快速地兑现Oracle第二代云的全部承诺和覆盖范围。"

该邮件随后的一句话让员工大为光火:"OCI的业务比以往任何时候都更强大,该团队的未来一片光明。"

据悉,大概上午10点左右,离邮件发送过去才5小时,裁员就开始了。据传闻报道,大规模裁员牵涉这个比以往任何时候都更强大、未来一片光明的云业务的至少一部分人。那些受影响的员工有30分钟的时间交出公司资产、离开大楼,并被告知周五是他们在公司的最后一天。

一名Oracle员工称:"这天早上感觉就像是一场屠杀。一个接一个。影响我的人走了,帮助我取得成功的人走了,优秀聪明能干的人都走了。这是糟糕的一天。一家公司最宝贵的资产莫过于它雇用的人员。今天的大裁员让我很想知道Oracle是否会意识到裁掉这些人犯了多大的错误。"

该员工还说,裁员过程的处理方式非常糟糕,整支整支的团队被集体叫到会议室,告知他们被统统解雇。该员工表示,技术团队受到的打击似乎最大,尤其是参与产品开发的团队,以及专注于软件开发、数据科学和工程技术的团队。

并不是只有这名员工觉得本周的裁员过程特别残酷。

theLayoff.com上的一位匿名发帖人写道:"刚接到一位朋友的电话,说他就解雇了。最令他烦恼的是,告知裁员消息的是一名不是他直属上司,之前也从来谈过话的高管。"

一位Oracle经理发帖到:"前一天我接到通知,称公司要开除名单上的一位员工,随后人力资源部门强行要求我在通告会上向他宣读最无情的裁员声明。我听说其他经理连手下员工被开除的通知都没有接到,他们在员工联系自己后才获悉裁员。更为糟糕的是,那些不得不通知下属裁员的经理一小时后自己也被解雇了。昨天对某些部门来说就是一场不折不扣的血洗,Oracle的处理方式极不厚道。"

被要求发表评论时,Oracle只给出了下列准备好的声明:"随着我们的云业务不断发展,我们将不断调整资源,并重组我们的开发团队,以帮助确保我们有合适的人员为全球各地的客户提供最佳的云产品。"

:关于中国数据库市场的容量和规模,数据总是较难获得,以下是转引的一则报道,其中数据可以作为一个概要参考。帮助读者了解中国数据库市场的情况。

原文链接: http://www.chyxx.com/industry/201708/553364.html

我国数据库技术亦如计算机技术的发展,起步较晚,大约始于七十年代中期。1977年11月,由中国科技大学在黄山主办了第一次数据库技术研讨会,标志着中国数据库软件产业进入了技术跟踪期,其后经历了三十多年的发展,中国数据库软件产业相继经历了强势垄断期、创新发展期,最终进入了目前的产品成熟期。

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数据库软件是一种非常重要的基础软件,是我国信息化建设中需求量最大、应用最广泛的软件之一。国产数据库软件经过多年发展,已成功应用于政府、军队、教育、电力、金融、农业、卫生、交通、科技等行业和领域,为国家信息安全和国民经济信息化作出了巨大贡献。

近年来,随着我国信息化的深入发展,数据库软件市场规模快速增长,国产数据库软件也迅速崛起。 智研咨询发布的《2017-2023年中国数据库市场深度分析及未来发展前景预测报告》指出:2015年我国数据库软件市场规模为85.37亿元,2016年我国数据量软件市场规模增长至101.45亿元

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2016年我国国内主要数据库企业:

  • 南大通用销售收入为2.35亿元,占同期国内数据库市场规模总量的2.3%;
  • 山东瀚高销售收入为0.58亿元,市场份额为0.6%;
  • 爱可生销售收入为0.76亿元,占比为0.7%;
  • 2015年人大金仓销售收入为0.59亿元,2016年销售收入在0.65亿元左右。

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我国引入数据库始于20 世纪70年代,2016年我国数据库软件市场规模为101.45亿元,Oracle 数据库占比超过40%,

国产数据库软件主要有人大金仓、武汉达梦、神舟通用、南大通用、山东瀚高等,其中南大通用市场份额为2.3%。

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云时代下,我国数据库产业,特别是DBaaS 产业受益两大因素迎来黄金机遇期:

(1)政策鼓励云计算发展;

(2)去IOE 和分布式改造背景下,银行、电力等部门数据库国产化需求强烈。

Percona最新发布XtraBackup for MySQL 8.0

原文链接:http://www.enmotech.com/web/detail/1/593/1.html

相关文章链接:http://www.enmotech.com/web/detail/1/577/1.html

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SQMhttp://www.enmotech.com/web/classify/25.html

ZONEhttp://www.enmotech.com/web/classify/28.html

在下文所有的废话之前,先说正事:

Percona在9月12日,终于宣布第一个测试用的XtraBackup for MySQL 8.0版本给大家试用:

(复制链接打开)https://www.percona.com/blog/2018/09/12/announcement-experimental-build-of-percona-xtrabackup-8-0/

MySQL 8.0今年4月份GA以来,虽然大家多有测试,但实际上敢用到生产环境的,只是极少数.而我个人认为最重要的原因之一,就是缺乏一个可用的备份工具.而在MySQL备份这件事情上,功德无量的Percona公司,却迟迟没有见到发布针对MySQL 8.0的备份工具,着实让人着急.

在9月12日之前,已知的MySQL 8.0的备份方式有这些:

  1. 官方MySQL商业版备份工具. 这个名为 MySQL Enterprise Backup 的软件,是官方商业版本的一部分,如果需要用,得掏钱买授权.先不说用的人比较少,使用文档本身也不在 MySQL 的公开文档导致学都很繁琐,就只是照着实例数收钱这点,就断绝了现在这种千库万表的 MySQL 大规模部署形势下的使用.

  2. 使用mysqldump命令.mysqldump 本身只是导出数据的命令行工具,但结合事务选项,以及master data选项,就可以导出满足一致性的备份SQL文件,即原生,又省心省力,对于小型数据库来说,是非常不错的选择(这里的小型,一般指的是100GB以下的数据库),但对于非常大个头的数据库来说,一来mysqldump是单线程导出,速度比较慢,说不定得搞一天,又由于MySQL的事务可见性的要求,undo文件会被执行导出的事务一直拖着不让缩小(如果没有使用独立表空间,那问题就更严重了-ibdata1过大的问题早年困扰不知多少DBA),导致磁盘空间比较大.而另外一个比较少遇到,但遇到就非常心碎的问题是,由于导出的是单个文本文件,如果文本文件中,某一个字节的存储出现问题,那么整个数据库的恢复就到此为止了.

  3. FLUSH TABLES WITH READ LOCK;见过很多以为备份数据库就是把数据文件直接复制走的哥们,如果他们在复制文件前,使用命令停掉所有的写入,之后再复制,也不能说人家有问题,奈何大部分人就是少这一步,而且,考虑到8.0开始,授权表都是innodb了,如果不小心,导致授权表损坏了,那可真是苦都没地方哭了.

  4. 考虑到很多人的备份不追求事务一致性,但速度要快,这种情况下,还有两个工具可以用,一个是mysql自带的mysqlpump,和 mysqldump 不同,mysqlpump支持表级别的并行导出,加快了导出速度,但放弃了事务的一致性要求.而mydumper则是早年,社区开发的一款并行导出MySQL数据的命令行工具,可以在一个表上,发起多个基于主键(或者唯一键)分区的并行导出,速度更快.

  5. 备份是为了恢复,恢复就要讲究恢复时间,那怎么样加快数据的恢复时间呢?那就是MySQL复制给出的答案: 建立一个开启了延迟备份的从库,在需要恢复数据到指定时间点的时候,直接用start slave until命令搞定. 注:个人建议是,对重要数据库,以及超大数据库(比如1TB以上的),都使用这种方式,来降低恢复时间,参考官方文档:(复制链接打开) https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/replication-delayed.html

  6. 既然说起从库,那么在从库上,就可以很方便地搞备份了,比如搞一个没有业务访问的从库,需要备份的时候,停掉slave(政治正确的叫法是replication)线程,然后用前面提到的方式3,4进行备份,也不是不可以,或者说,考虑到主库需要承担访问压力,这种备份方式从效率和一致性,以及对线上业务扰动综合看,实际上是非常好的一个方式.

  7. 数据文件存在磁盘上,既然方式3可以用cp命令拷贝,实际上就是允许使用所有文件系统/块设备/存储设备的快照备份了,只要记得执行前后FLUSH TABLES WITH READ LOCK;,那备份就有保障了.

我故意漏掉了myisam这过时玩意的备份恢复的手段,估计没人看也应该没人用,就不写了.

在前面列举的种种备份中,最理想的,实际上就是MySQL Enterprise Backup这种,所谓真正的热备份,在备份效率,与备份的一致性,安全性等方面,都是非常好的选择,开源世界中,对应的就是 XtraBackup.

这里也不多说XtraBackup本身的意义与使用方式,估计用MySQL的DBA,没有几个没有折腾过这玩意的,下文主要讨论的,还是Xtrabackup for MySQL 8.0.

首先看看Percona公司自己的说法(以下为作者提取的重点,原文参考前面的链接地址):

  1. 虽然已经发布了,但版本号是 8.0.1,并且提示为实验性质的(experimental)alpha版本.

  2. innobackupex命令终于被彻底删除,宣告一个时代的正式落幕,当然,也宣告着,很多MySQL自动化备份脚本需要改了.

  3. 由于MySQL 8.0数据目录,以及redo格式的种种变化,新的Xtrabackup for MySQL 8.0,仅仅提供给MySQL 8.0(以及Percona自己基于MySQL 8.0改的Percona Server),对于5.x版本,依然需要使用XtraBackup 2.4来备份,当然,也宣告着,很多MySQL自动化备份脚本需要改的地方更多了.

  4. 目前提供支持的操作系统版本为(其中Ubuntu 14.04 Trusty以及Debian 8 Jessie后续可能不再支持):

  • RHEL/Centos 6.x

  • RHEL/Centos 7.x

  • Ubuntu 14.04 Trusty*

  • Ubuntu 16.04 Xenial

  • Ubuntu 18.04 Bionic

  • Debian 8 Jessie*

  • Debian 9 Stretch

5. 如果需要下载,需要从Percona的repo源中下载,没有单独的下载地址(打算从官方软件下载页面找进去的同志可以放弃了):

centos 7 http://repo.percona.com/experimental/7/RPMS/x86_64/percona-xtrabackup-80-8.0.1-1.alpha.el7.x86_64.rpm

centos 6 http://repo.percona.com/experimental/6/RPMS/x86_64/percona-xtrabackup-80-8.0.1-1.alpha.el6.x86_64.rpm

至于其他发行版的同志,可以参考 https://www.percona.com/doc/percona-repo-config/index.html 这个地址的方法进行设置并下载

使用方法还是没有变化,想要试一把的同志,可以开搞了.

原创:刘伟。

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文:本刊记者 谢丽容 刘以秦 引自:https://news.cnblogs.com/n/606943/

 人工智能产业进入快速上升通道,这一切既有赖于过去六十年学术界的知识沉淀,更得益于近些年学术界和工业界互动效率空前。

  一边是人工智能产业界最大巨头谷歌,一边是人工智能学术研究皇冠上的明珠斯坦福大学,李飞飞数度进出,完成了学术界和产业界的串联。

  2016 年 11 月,谷歌云 CEO Diane Greene 向外界宣布,斯坦福大学终身教授,斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞加入谷歌,任谷歌云机器学习负责人。今年 9 月 11 日,在外界传言"李飞飞将离职谷歌"一事逾两月后,Diane Greene 再次向外界宣布,李飞飞将回归斯坦福大学进行学术研究,她的谷歌职位接任者,是来自另一个 AI 顶尖学府的卡内基梅隆大学的计算机科学院院长 Andrew Moore 教授。

  9 月,在北京参加斯坦福大学的一个学术会议期间,李飞飞接受了《财经》记者专访。她向《财经》记者确认,随着斯坦福新学年的开学,两年学术假将满,当初加入谷歌和如今回归斯坦福,均在预计日程表上。今后,她不会完全离开谷歌,还将继续担任谷歌云的 AI/ML(Machine Learning)顾问。

  在全球人工智能学术界中,由于是女性、华人,李飞飞是一位在中国认知度较高的研究学者。

  她的主要研究方向为机器学习、计算机视觉、认知计算神经学。最著名的项目是 ImageNet,可以被理解为一个极大程度上方便了计算机对海量图像进行快速和准确识别的"数据库",被几乎所有主流大小公司的机器视觉研究所采用,成为了学界和业界的标准。改变了人工智能的发展历史,促进了深度学习的崛起。

  尽管 ImageNet 项目备受产业界欢迎,但在加盟谷歌之前的长达 18 年时间,直到近几年,她才和谷歌等产业公司有实质性的交集。

  在谷歌近两年,李飞飞干了两件事。

  第一件事情,推动成立 Google AI 中国中心。全程参与 Google AI 中国中心的规划和建设,推动将这一中心的成立定义为公司级的战略。李飞飞的光环,吸引不少中国 AI 人才加入。除此之外,李飞飞还参与了谷歌云的日常业务决策。

  第二件事情,在谷歌推行"AI 平民化"理论,两年来,谷歌云结合既定战略,确实在推动 AI 平民化、降低 AI 使用门槛上有不小进展。

  在谷歌云期间,李飞飞主持了一项名为 Cloud AutoML 的项目。这个项目被业内称为"Google Cloud 发展的战略转型",这意味着一直以来面向开发者的 Google Cloud,这次将服务对象转向了普罗大众。

  今年 1 月,AutoML Vision 上线,这是 Cloud AutoML 大项目推出的第一项服务,提供自定义图像识别系统自动开发服务。据谷歌介绍,即使是没有机器学习专业知识的小白,只需了解模型基本概念,就能轻松搭建定制化的图像识别模型。

  到了今年 7 月,AutoML Vision 产品线已经从图像拓展到翻译、和自然语言处理领域。

  如近期谷歌博客对外公布的信息,接下来,李飞飞将按照原定计划回到斯坦福大学,继续 AI 方面的研究工作。

  得益于深度学习技术的突破,人工智能产业在这几年进入快速上升通道,这一切有赖于过去六十年学术界的沉淀和坚持,更得益于近些年学术界和工业界互动效率空前。李飞飞作为学术研究者,过去两年的两栖经历是一个缩影。

  李飞飞认为,下一阶段人工智能产业的良性发展的趋势,除了 AI 学术界,包括人类学、社会学、法律学、伦理学、生物学等更大范围的学术界也需参与进来,和产业界形成新的互动模式。

  谷歌的"炮火" VS 斯坦福的"灯塔"

  《财经》:在谷歌和在斯坦福做研究区别一定很大?

  李飞飞:是的,区别很大,也相当必要。直到 2017 年,AutoML 还是一个基础科学,论文刚刚出来,谷歌的研究环境让我们意识到,这不仅是学术的问题,可以直接解决产业界痛点。谷歌两年,时刻被产业需求和场景所触动,很多问题学术界此前并没有关注。

  《财经》:所以很多人说,这一轮人工智能热潮是产业界推动的,在产业界能够更好的听到前方的炮火,从应用反推了研究。

  李飞飞:科学家有两个不同的"前方",一个是产业界的"前方",是需求、应用和产品,这个"前方",通常是有需求声音的,更像一种反馈;另一个是学术界的"前方",是高瞻远瞩的思想,思想要走在需求之前。60 年前提出 AI 的时候,谁需要 AI?那个时候连个人电脑都还没有,那就是思想的前方。

  我们 6 年前开始做 AI 医疗相关科研时,可能前方有需求,但是听不到声音的,这也是思想的前方,要做吗?一定要做。

  今天的 AI 走到了一个历史性的时刻,既有产业界大量需求,需要普世、通用的 AI,研发出更好的产品,这既包括给产业赋能,也包括给消费者带来更惊喜的产品。同时,在思想界、学术界,也需要新的 AI 研究,点亮未来道路。

  人类科技发展,就像在大海航行,每一次探索,都是走进黑暗的海域,你并不知道这艘船开往哪个方向,思想界、学术界的使命是造一座灯塔,照亮前方,让产业界得以继续进行。

  《财经》:如果出现多座灯塔,产业界应该看什么?

  李飞飞:出现多个灯塔是正常现象,不止是斯坦福大学在做基础科研,历史会告诉我们,哪一个灯塔是正确的。

  《财经》:今天 AI 的灯塔,应该照亮哪几个方向?

  李飞飞:其一,深度学习绝对不是 AI 的终极。深度学习依然很重要,在 AI 商业化落地方面还有很强的生命力。AI 作为一门科学,还有很多没有解决的难题,比如无监督学习(unsupervised learning)、迁移学习(transfer learning)等,都是 AI 技术前沿。我们下一步需要把脑科学、认知科学、生命科学的精髓和 AI 工程学结合起来。

  今天的深度学习,是五六十年前神经生物学的一个火花,这么小小的一个火花,今天给人类带来了第四次工业革命,人类需要更多火花。

  其二,说起 AI,很多人会担心人类被 AI 取代,我认为不是取代,而是辅助、强化(enhance),是助力。

  其三,学术界有责任和使命,去结合经济学、伦理学、法律学,甚至政治学等,去了解 AI 会对人类产生的文化、伦理的影响。

  《财经》:中国一些科技公司开始试图探索基础科学研究的无人区,比如华为、阿里,大型商业公司有能力建立自己的灯塔吗?

  李飞飞:企业替代不了高校,美国的科技公司有基础研究的传统,最著名的经典案例是贝尔实验室,拿了那么多诺贝尔奖,今天,IBM、微软、谷歌、脸书、亚马逊都在做基础研究。商业公司加大了基础研究的力度,最大的作用是搭建了一座桥----可以更好地与学术界互动,双方可以尽可能近地交流、合作。如果学术界只做技术研究,产业界只做产品开发,双方很可能连话都说不上。比如,我作为斯坦福的研究者,我想和谷歌对话,我可以通过谷歌 AI 的研发团队,这是一个桥梁。

  我很鼓励产业界有一部分基础研究,但产业界的 DNA 会让基础研究更重视应用,他们也需要和学术界有更多互动。

  这个时代,基础研究越来越重要,但这需要耐心和定力,60 年前学术界点燃的火花,今天才看到成果。

  《财经》:作为斯坦福的教授,您可以休长达两年的学术假到谷歌任职,有人说斯坦福是硅谷的沃土,也有人说硅谷带给斯坦福灵感,您是如何看待的?

  李飞飞:这是硅谷的文化,非常鼓励学术界和产业界的互动,包括方方面面:作为教授,我们学术上的合作者,既来自产业界,也来自学术界;我们可以休学术假,可以像我一样去谷歌,也鼓励学生们创业,既可以和教授合作,也可以在工业界自己打拼。

  《财经》:像一个成熟运转的机器体系?

  李飞飞:硅谷很自由,机器是严丝合缝,设计好了就不会改变的,我更愿意说它是一个"生态"。硅谷不断推陈出新,是一个自由、有机的生态。这套生态体系下,我很幸运,短短两年在谷歌,几乎从零建立了一个几百人的团队,产品线体系也基本搭建起来了,既做了基础研究,也推出了很多重要的产品。

  硅谷的产业、高校、研究机构这些点自由、开放地连接起来,才能形成一个良好的生态。

  《财经》:回到斯坦福大学会做什么?

  李飞飞:一部分精力继续 AI 医疗相关领域和 AI 基础科学的研究。同时,斯坦福大学在筹备一个新的校级 AI 项目,将在不久的将来公诸于众,我是这个项目的负责人。这个项目我们已经筹备了一年,接下来,这个项目和产业界包括谷歌也会有密切的合作。

  深度研究 VS 落地前景

  《财经》:我们事先找了很多人聊最想你谈的话题,大家最关心 AI 的实际落地和应用。

  李飞飞:这是国内外都关心的问题,我在谷歌最大的收获,就是接触了很多传统行业,真正要让 AI 渗透到生活的衣食住行,就要通过不同的垂直领域来进行。

  我目前最看好的是医疗健康的 AI 落地。我给你举一个例子。有一个数字大家不能忽略,在美国,GDP 的 15-16% 花在医疗上,1% 花在重症监护室(ICU),ICU 的整个工作流程中,AI 其实可以做很多事情。现在,大家在 AI 医疗的实践上,主要集中在医疗影像和数据分析上,这是很基础的应用。

  比如人工智能在 ICU 领域可以做的一个项目,是减少院内感染。

  医疗是一个非常复杂的过程,每一个环节都跟人命相关,稍微出一个错,就是生与死。美国每年因为医院感染死亡的人数是 9 万,远高于每年车祸死亡人数的 3.3 万,看似小小的医院感染这一个程序,不仅造成大量医疗事故,还导致大量医疗资源的浪费。

  医院感染的主要原因之一,是医护人员手部消毒不规范。美国医疗系统如此发达,但依然没有好的方式来实时监控手部消毒的问题,你可能完全不能相信,美国医院要做院感的监控,很多情况下还是只能派一个人站在走廊里拿一个板子计数,这简直是中世纪的方式。这是 AI 很快就可以做的一件事情。通过智能感应器和深度学习的算法,可以做到实时自动提醒医护人员。

  另一个人工智能可以切入的场景是健康,尤其是养老健康和医疗。

  老龄化是很多国家都在面临的社会问题,老人最关切的诉求是能在家自理生活,延续生活高质量。目前,老人日常生活的行为数据,医护人员和家属很难去全面了解,很多时候你不并知道老人在做什么,一不小心就出事了。

  我看到有公司做了可穿戴式的设备,但是老人不爱戴,原因很简单,这些可穿戴设备通常只能监控一两个指标,有的是专门针对糖尿病人的,有的是报警器,那么问题来了,你要保证一个老人的安全,他(她)需要同时穿戴多少个设备?

  我们在斯坦福大学正在做的一个研究,是把智能传感器背后的算法加进来,对整个家庭生活场景进行全面联网分析,打破一个设备一个功能的状态。

  不过,这个项目目前还在实验室阶段。目前的合作对象是旧金山的一个养老院,也有斯坦福大学。但是你可以想象,不久的将来,假设有老人的家庭有了这样的一个装备,会是另一个场景。我还要强调一下,这项目研究包括老人,但不仅限于老人,也包括慢性病的长期康复等。

  《财经》:医疗健康之外的其他领域有没有很快就落地的机会?

  李飞飞:AI 在其他领域也会有机会,比如无人车、金融业、制造业等。金融行业的数据量非常大,天然适合 AI。

  谷歌云已经与保险公司展开合作,用户自己通过拍照就可以自动评估、车辆定损。这在美国已经相对成熟,整个流程变得轻了很多,金融还有很多应用的场景,比如金融反欺诈等。

  不过还有一个方向让我觉得很兴奋,但是我目前还没开始做,是农业。

  AI 会是人类公敌吗?

  《财经》:很多人在讨论,人工智能技术发展的终极,是逐步取代人类。

  李飞飞:说起 AI,很多人联想到第一个英文单词就是 Replace,我认为不是取代,而是助力(Enhance)。不管医疗、教育、制造业,协助工具至关重要。我们希望让大家看到,做 AI 医疗是为了帮助人类,不是取代人类。

  《财经》:但人们会简单粗暴地认为,AI 取代人力,本来医院需要 200 个医生,AI 技术成熟后,就只需要 100 个了。

  李飞飞:确实太简单粗暴了。这个问题需要经济学家和技术人士一起来讨论,举个例子,银行的自动取款机出现之后,很多人说银行会减少很多前台工作人员,但是数据表示,ATM 机增加的同时,前台的工作人员也增加了,为什么呢?机器把简单重复的工作减少之后,银行可以把金融的产品做的更丰富了。

  作为一个科学者,我特别不喜欢把一件事情说得很夸张,无限放大优点和缺点,我们需要准确、理性地去传递。

  《财经》:我们看到很多科幻作品里,有机器人伤害、取代人类的场面。

  李飞飞:这里有一个例子。我有一个人类学家朋友曾经跟我分享,现在的美国青少年,会经常嘲笑自己的父母,因为他们的父母在跟智能音箱聊天的时候,总是习惯性说"谢谢"。她很想跟我探讨:AI 会给人类的文化带来什么影响?我们会不会教出一群不懂礼貌的孩子,反正 AI 不需要礼貌。

  这是一个很小的点,甚至很多人不会在意。但是我的那位人类学家朋友提醒我:我们确实还不清楚 AI 会给人类社会带来什么,会不会下一代的孩子都没有礼貌了?

  学术界有责任和使命,去结合经济学、伦理学、法律学,甚至政治学等等,去了解 AI 会对人类产生的文化、伦理的影响。这个非常重要,就业是一个问题,还有 AI 的透明性,公平性,可解释性,安全性等。

  相比机器人会不会杀死人类,我们目前更应该注意到,AI 技术是时候需要开始与其他领域的专业人士深度合作统筹研究了,他们包括但不仅限于社会科学家、人文主义者、律师、艺术家和政策制定者。

  《财经》:提到公平性,有人提出,AI 只会成为一小部分人的工具,而非全人类。

  李飞飞:这个问题很好。这也是为什么我之前一直在强调 AI 的普世性。AI 的普世性,也是人类的灯塔之一。我们需要重视怎么让 AI 的可解释性更好,这些都会促进它往更好的方向发展。如果你把技术做到完全可解释,就很难把它做得不公平。

  《财经》:现在全世界都在加强数据保护,这对 AI 的发展是好是坏?

  李飞飞:AI 是人类的一个工具,工具需要被良性、正面地应用,需要尊重人的需求,人的价值观,现在欧盟出台的 GDPR 也好,其他国家打击数据隐私泛滥也好,都是短痛。短痛之后,是秩序。机器没有独立的价值观,机器的价值观是人类的价值观。只有以人为本的科技才能真正地造福人类。

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