1、AI开发究竟在开发什么？
- 一个硬件开发者的工作成果是一个布满集成电路的服务器，开机就可以运行某种软件。
- 一个移动端开发者的工作成果可以是一个手机APP，包括了大量二进制数据，可被麒麟芯片直接运行。
- 一个AI开发者的工作成果则是一个模型，模型本质上是一个函数：
- f(图片) = "How are you"
- f(猫图片) = "Cat"
无论这个函数有多么复杂，有多少个变量或者参数，AI开发都是试图找出这个函数的表达式。
2、AI模型（函数）是怎么开发出来的？
AI模型本质是一个函数，想要找到这个函数准确的的表达式，仅凭逻辑是无法推导出来的，而是训练出来的，我们喂给机器目前已有的数据，机器就会从这些数据里去找出一个最能满足（专业术语称为拟合）这些数据的函数，当有新的数据需要预测的时候，机器就可以通过这个函数去预测出这个新数据对应的结果是什么。
对于一个具备某种智能能力而言，一般具备以下要素：数据+算法+模型，开发的过程，就是不断地用数据和算法使得模型越来越逼近真实情况，注意是逼近而非推导，这个过程称为训练。
3、AI模型的训练过程是怎么样的？
我们来用一个能够区分猫和狗图片的模型来帮助理解训练的过程：“数据”就是我们需要准备大量标注过是“猫”还是“狗”的图片；“算法”指的是构建模型时我们打算用浅层的网络还是深层的，如果是深层的话我们要用多少层，每层有多少神经元、功能是什么等等，也就是网络架构的设计，相当于我们确定了我们的预测函数应该大致结构是什么样的。
我们用Y=f(W，X，b)来表示这一函数，X是已有的用来训练的数据（猫和狗的图片），Y是已有的图片数据的标签（该图片是猫还是狗）, W和b是什么意思呢？一开始，我们确实不知道，这两个参数是需要机器学习后自己找出来的，找的过程也就是训练的过程。
“模型”指的我们把数据带入到算法中进行训练，机器就会去不断地学习，当机器找到最优W和b后，我们就说这个模型是训练成功了，这个时候我们的函数Y=f(W，X，b)就完全确定下来了
然后我们就可以在已有的数据集外给模型一张新的猫或狗的图片，那模型就能通过函数Y=f(W，X，b)算出来这张图的标签究竟是猫还是狗，这就是推理。
简单总结下：不管是最简单的线性回归模型、还是较复杂的拥有一亿个参数的深度神经网络模型，本质都是寻找一个能够良好拟合目前已有数据的函数Y=f(W，X，b)，并且我们希望这个函数在新的未知数据上也能够表现良好。
4、AI为什么要强调大量数据？
因为只有数据量足够大，模型才能够学习到足够多且准确的区分猫和狗的特征，才能在区分猫狗这个任务上，表现出足够高的准确性；当然数据量不大的情况下，我们也可以训练模型，不过在新数据集上预测出来的结果往往就会差很多。
假设识别猫的模型要非常准确，就需要各种光照条件、各种背景、各种花色的猫的照片，不仅要有波斯猫，还要有加菲猫，直到模型包含了我们能想到的各种猫的特征，一个人脸识别模型，大约需要几百万张照片，才能达到可用，著名的Imagenet数据集，大约包含了1400万张图片，极大地方便了开发者。
5、在AI开发过程中一个好的开发工具可以帮助开发者做什么？
假设没有一个现成的开发平台，首先你需要学会常用的AI开发语言python，python是整个过程并不耗精力的环节，其次你需要学习传统机器学习和深度学习相关算法，这块算是花费最多精力和时间的环节，然后尽可能去理解和推导算法，然后用python代码去实现算法再训练模型，代码能力很重要，不然你的模型都建不起来。
然后你发现了一个开发框架，华为MindSpore或者谷歌Tensorflow，你会发现并不需要那么高的数学门槛，不是说要深刻理解算法才能更好训练出好模型，模型损失函数优化方法MindSpore/Tensorflow都内置好了，而且只需要简单的调用就好了，如果说MindSpore/Tensorflow是可以把一个模型代码量大大减少的框架，那么Keras就是让模型代码量可以少到惊人的框架，例如上面的猫狗分类器，15行代码就可以搞定，几十行代码就把一个拥有着卷积层、池化层和全连接层的较高级优化方法的深度学习网络架构写出来。
一个开发框架就像安卓框架为手机APP开发者提供的很多基础功能，如果没有这个框架，一个简单的给好友发送图片的功能，你需要直接和操作系统的各个底层功能模块打交道了。
6、AI开发，有了开发框架就够了吗？
当然不是，一个开发框架，只是帮开发者做了一些开发者没必要实现的部分，或者实现起来代价太大的部分，一个完整的AI开发过程，从准备数据、数据预处理、数据标注、选择算法、训练、调参、部署，这和一个普通的APP开发的过程差不多。如同生产一辆汽车，一个自动化、高科技的总装车间是必不可少的，但冲压、涂装车间也制约着汽车的生产效率，那么制约AI开发效率最头痛的是什么，请看下一个问题。AI开发过程中最大的困难是什么？
7、AI开发过程中最大的困难是什么？
- 要准备大量的数据，前面已经提过，更可怕的是数据标注，据统计，数据处理和标注环节大约占整个开发周期的70%。所谓标注，就是给数据打标签，告诉机器一张图片究竟是猫还是狗，标注是一件在AI开发者看来技术含量非常低的工作，已经属于劳动密集型产业，业界有大量的第三方公司，专门从事数据标注工作。以自动驾驶为例，车头上的摄像机在实时拍摄车前的所有画面，自动驾驶标注的过程要标注前车、障碍物、行人、信号灯、指示牌、指示线等等，这个过程如果完全依赖人工标注，自动驾驶将永远难以商用。
- 要反复迭代训练，训练并不是一蹴而就，要反复修改各种参数，使得模型的准确度逐步提升，这个过程，目前需要丰富的经验，如果没有充足的算力，训练一次，等待三天，然后调参，再等待三天，如果要迭代20次，这个过程是很消耗人的意志。所以，即使不考虑成本因素，算力也是制约AI普及最大的问题。
8、怎么解决AI开发者的问题？
正如开发一个office软件，不可能费事到用记事本敲代码，你需要一个像visual studio一样的集成开发环境，需要一个像Git一样的代码管理工具，同理，开发一个AI模型，你也需要一个集成开发环境，而且需要一个版本管理工具。
提供给开发者代码编辑环境、语法检查、编译器等功能，一个AI的开发平台，同样也要能帮开发者标注数据、创建模型训练作业、部署模型等功能，有了开发平台，开发平台要帮助开发者把所有苦活累活都干完，让开发者聚焦在最核心的代码和算法上。
当然，要提供给开发者易获取、性能强、价格低的算力，提高模型训练的迭代速度。
9、有没有更快地提升AI开发速度的办法？
当然有。从根本上提升开发效率，挖掘到最本质，只有两个办法：重用和自动化，否则只能一行一行代码干起。
开发一个APP，可以从最基本的代码写起，可以复用开发者共享的开发包、函数等，华为云开源镜像站有大量的java开发包，就是这个意思，也可以复用一个完整的APP，修改下界面配色，就变成了自己的APP，这是复用。要保障APP的质量，可以手工测试，也可以用自动化测试工具。如果这些都不想做，可以也可以用一个现成的工具，用可视化的方法生成一个APP，当然APP的风格只能从工具已有的模板中选取。开发者一直在试图用各种办法，降低开发的工作量。
AI开发也是一样的。可以找现成的数据集、找现成的标注好的数据集，现成的算法和模型，用自动部署工具将模型部署到端边云。当然，也可用自动学习功能，只要提供原始数据，由系统帮助开发者完成模型构建、算法选择和自动训练，开发者可以直接看到结果。最简单的办法，就是寻找一个已经训练好的模型，在软件中直接调用。
基于此，一个好的AI开发平台，要从各个维度去提升开发效率，这些功能往往都是很多小细节，算力强、训练快，只是完成了必须的最基本的功能。
