滴滴算法大赛背后,是对人工智能人才与技术的呼唤

算法是机器学习的核心,也是智能硬件的基础。当前举办的各种算法大赛也是希望通过找到突破性算法,实现更可控的过程以及更智能的硬件。比如之前的天猫推荐算法大赛、TalkingData 全球算法大赛等。

「每周都会出现一个新算法,」滴滴出行 CTO 张博说。7 月 20 日,首届全球 Di-Tech 算法大赛在北京的暴雨中落幕。来自中国的团队Inferrrr 以富于创新的模型建构夺得冠军。

这一天,由于暴雨滴滴快车车费临时调价高达原价的 2.5 倍。暴雨似乎有意呼应了此次大赛的主题「解决出行行业供需预测问题」。大赛要求参赛团队根据特定城市的特定区域给定前三十分钟订单相关数据(包括数月的实时订单,区域 POI, 交通信息,天气数据等),通过算法来预测该地区未来十分钟的供需差值。

在自动驾驶技术尚未真正实现的今天,出这样的题,也是由于现实出行的难题。据滴滴负责人介绍,滴滴出行平台每天要处理 1400 万订单,分析的数据量达到 70TB,路径规划超过 90 亿次。如此巨量的数据,需要不断升级创新的云计算与大数据技术来保证数据分析及相关应用的稳定。而实现高频出行下的运力均衡,供需预测是关键问题之一。

据滴滴出行 CEO 程维介绍,从效益角度来说,理想状态是可以预测未来一段时间全程需求的分配,滴滴现在对于未来 15 分钟全程需求分配预测准确率是 85%。最理想的状态是在需求发出来的前一秒,已经调了一个最适合这个需求的座位到这个需求的旁边,需求发出来了以后 100% 成交,成交距离为 0。对于乘客来说,这最大节约了时间成本。

解决现实问题,节约成本,让生活变得更加便捷美好,似乎是人工智能一直以来追求的目标。而越来越多的企业会在未来用上人工智能,最近一项来自 SoftServe 的调查报告也显示,62% 的大中型企业希望在未来两年内用上机器学习技术。在 AlphaGo 与李世石的「人机大战」中,AlphaGo 的胜利算法起到了核心作用,也让我们看到的算法的强大能力。而 AlphaGo 又在不久前超越柯洁,登顶世界围棋第一。

算法开启的人工智能时代正朝我们走来。滴滴出行 CTO 张博说,「四年以前新一代的人工智能算法已经应用到工业界。最近的三四年,人工智能技术也让计算机视觉领域发生了翻天覆地的变化,人工智能的算法现在是以周级别在更新。」

算法是机器学习的核心,也是智能硬件的基础。当前举办的各种算法大赛也是希望通过找到突破性算法,实现更可控的过程以及更智能的硬件。比如之前的天猫推荐算法大赛、TalkingData 全球算法大赛等。

未来不久我们会看到更多的算法大赛,大量的优秀算法和人工智能人才会从算法大赛中脱颖而出。

本文为机器之心原创;编辑:杜夏德

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