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50歲文科背景,一年自學AI 1k小時,完成項目測試,項目被雀巢采納

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發(fā)表于 2021-1-21 12:58:22 | 只看該作者 |只看大圖 |倒序瀏覽 |閱讀模式
本帖最后由 曉昀 于 2021-1-21 12:59 編輯
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  • ‘’比起管理,或許研究和工程方面的工作更適合我。” 在一家從事產(chǎn)品包裝研究和設(shè)計的公司擔任副社長的坂本英樹如此感嘆道。 50多歲文科背景,一家市場調(diào)查公司的社長 這幾個標簽和AI似乎看上去并沒有什么關(guān)系。 但是,坂本英樹現(xiàn)在所在的公司Plug正在開發(fā)一款A(yù)I服務(wù)“Package Design AI”,簡單來說,這是一種能夠評判包裝設(shè)計的AI。目前包括卡樂比日本雀巢在內(nèi)的多家大型食品制造商都已經(jīng)將其正式投入商用了。 $ ~: x4 h2 a1 |9 h' [- H
利用“Package Design AI”評估卡樂比兩個產(chǎn)品的新包裝。
在雀巢的一個系列產(chǎn)品中,用熱圖評估了消費者關(guān)注的地方。 盡管這個AI服務(wù)是與東京大學的聯(lián)合研究項目,但實際上從編程到實際測試以及最終的落地,全部都是坂本英樹一個人完成的 開始這個項目之前,坂本說,“我連Python是什么都不知道”。 那么副社長坂本英樹到底是如何入手開發(fā)AI服務(wù)的,又是什么促使了他選擇獨自開發(fā)這款項目,趕快和文摘菌一起來揭秘吧。

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如何進行數(shù)據(jù)庫和設(shè)計的數(shù)字化轉(zhuǎn)變

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如果先告訴你,Plug是由兩家公司合并而來的話,或許會更好理解公司如今的發(fā)展和抉擇。 1957年,坂本的公司還在從事市場研究,現(xiàn)任Plug社長小川亮從1989年以來就一直從事包裝設(shè)計,兩家公司與2014年合并,目前約有70名員工。 或許你會疑惑,為什么一家設(shè)計公司會和市場研究公司合并,這是因為調(diào)查消費者反應(yīng)的時候,他們對于產(chǎn)品包裝設(shè)計持何種感情十分重要。 比如說,假設(shè)剩下兩個最終的設(shè)計候選方案A和B,當決定使用哪種方法時,傳統(tǒng)的方法是讓數(shù)十至數(shù)百個消費者聚在一起,收集他們的意見和想法,統(tǒng)計得出哪種方法更得人心。 換句話說,大多數(shù)產(chǎn)品包裝都是由客觀數(shù)據(jù)確定的,“這是因為它在市場上更受歡迎”,而不是某種主觀因素,“這在某種意義上說是更好的”。 但是,當同時抓住市場研究和設(shè)計兩頭的時候,這個數(shù)字化問題就成了一個商業(yè)挑戰(zhàn),而AI正好可以作為這個問題的最優(yōu)解
目標是一年學習1000個小時,5個月后就豁然開朗了

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  • 其實,這個問題,也完全可以用外包的方式來解決。 但是,坂本英樹表示,“外包的話,知識無法在內(nèi)部積累”。 同時外包生產(chǎn)的AI模型也不總是能達到理想的精度。如果沒有內(nèi)部知識,那么后期的準確性也就無法得到保證,比如說你可能不知道未來如何去提高準確性。 “實際上,我們在開發(fā)之初就試圖將其外包,但是坂本和同事因為遇到種種問題,最終轉(zhuǎn)向了內(nèi)部生產(chǎn)。”
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但是,還有一個問題,公司最初并沒有進行AI相關(guān)的培訓,如果要公司自己開發(fā),研發(fā)人員從哪來? 于是,坂本英樹決定從零開始學習Python 坂本先生在接受采訪時表示,這是他第一次接觸到編程,在使用Python的時候,甚至都不知道for語法是什么。 于是,阪本先生第一件事就是報名了一所編程學校并在家學習,目標是一年學習1000個小時,“如果工作日學習2個小時,節(jié)假日學習5個小時,那么一周就是20個小時,堅持一年,大約就是1000個小時”。 在一所編程學校學習了兩個月的基礎(chǔ)知識后,阪本先生還學習了一些機器學習相關(guān)的課程,再加上本身具有的統(tǒng)計知識,整個過程還是比較輕松的。 最初,該項目是在工作時間以外啟動的。雖然這是一個重要的管理問題,但公司也不知道能否將其轉(zhuǎn)變?yōu)檎降捻椖俊!蔽宜较吕锩恐芑?0個小時在編程和AI上,我的家人都對此感到了厭煩,說‘你滿腦子都是AI’"。 開始開發(fā)的5個月后,阪本先生意識到,他們能夠開發(fā)出一個模型。雖然設(shè)計的實際評價和人工智能的評價的相關(guān)性很低,只有0.3;但經(jīng)過后續(xù)的研究和討論,終于把相關(guān)性提高到0.5。8 K0 ?1 K% e) e9 R% |5 @8 `
“這時我們確信,我們可以把這個項目做成一個內(nèi)部項目。”
業(yè)務(wù)從管理領(lǐng)導轉(zhuǎn)變?yōu)锳I工程師

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當這個公司內(nèi)部項目敲定之后,坂本先生也作為副社長參與到了管理研究團隊的工作中。 “當然,我能夠減少我的正常工作。我有很多事情要做,所以我一般會在研究困難時加入。現(xiàn)在我的正常工作是大概占了2-3成,其他的都是AI相關(guān)的工作。” 當被問及管理領(lǐng)導和AI工程師,他更喜歡哪個職業(yè)的時候,阪本先生激動地回答,“AI工程師有很多研究性質(zhì)的工作。例如,要使相關(guān)性增加0.1,你就必須嘗試各種組合,一次計算需要一個小時,但最終結(jié)果就算只增加了0.01,也會感到非常高興 ”。 “你可以做以前無法做的事情。現(xiàn)在使用AI,任何人都可以很輕松地進行圖像處理和自然語言處理,并且可以非常快速地對其進行可視化處理。這非常有吸引力,雖然很有難度,但我們會追趕。我覺得自己正在成長,這與公司的成長息息相關(guān)。因此,我認為我目前的工作比總裁和管理層更接近我想做的。” 但也不是一直都一帆風順。當嘗試了很多方式,相關(guān)性還是沒有提高,這就很痛苦了。 這種時候,坂本先生就會求助于東京大學信息科學與技術(shù)研究生院的相澤山崎松井實驗室,他與實驗室副教授山崎俊彥每1個半月會開1次會,根據(jù)進度聽取對應(yīng)的意見。 坂本先生說:“這種會面中不只是代碼教學,還會提出‘有這樣那樣的算法,你為什么不試試呢’。然后我用谷歌搜索了一下,在例會上報告出來,山崎教授會給出20個左右的問題,然后會嘗試其中10個,再解決后續(xù)問題。如此下來,一年的時間,我收到了大約60個問題。” 在山崎教授的建議下,坂本先生開始一個人實施包裝設(shè)計的AI服務(wù),這款A(yù)I可以將好感度分為5個階段進行評價,除此之外,還可以將消費者關(guān)注的地方、以及什么理由等可視化,整個過程只需要幾分鐘。
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羅森的蘋果汁和7-11的包裝設(shè)計對比
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無論是50多歲的男性還是20多歲的女性,對7-11中“美味”標簽的評價會比較高(左),在好感度方面,50歲左右的男性更喜歡7-11,20歲左右的女性更喜歡羅森(右)。 這樣的系統(tǒng)不僅可以替代正常的包裝設(shè)計評估流程,而且對于“分銷策略”也很有作用。
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這是“設(shè)計上的一點變化”。根據(jù)商品的不同,有時在不改變內(nèi)容的情況下,只稍微改變包裝設(shè)計。因為如果不改變設(shè)計,分發(fā)端就會以不需要舊商品為由,不讓其進入銷路。但是,如果改變過多的設(shè)計,就無法被消費者認為是同一種商品,就會賣不出去。據(jù)說這樣的變更是常見的手法。 但是,在更改設(shè)計時,像過去一樣,實際上需要花費時間和金錢才能使人們看到包裝設(shè)計并進行問卷調(diào)查,“這通常需要數(shù)月甚至數(shù)百萬美元”。但是使用AI的話,一切的工作都可以在數(shù)分鐘內(nèi)完成,每張圖像的生成成本也只需要15,000日元,只有傳統(tǒng)的1/100。
人工智能作為產(chǎn)品解決方案正在被接受
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即便如此,坂本和他的團隊認為,基于人工智能的包裝設(shè)計可能性預(yù)測最終都會被接受的, 因為類似的情況在20年前就已經(jīng)存在。 “當互聯(lián)網(wǎng)調(diào)查方法出現(xiàn)時,當基于互聯(lián)網(wǎng)的調(diào)查方法剛出現(xiàn)時,有人懷疑它與面對面的數(shù)據(jù)是否一致,但不久就被接受了。同樣的,如果人工智能方法得到認可,它可能會成為‘比當前方法更好的方法’”。 現(xiàn)在已經(jīng)有客戶表示,“AI的結(jié)果似乎更準確”。傳統(tǒng)的調(diào)查方法,可以故意通過強行調(diào)查問卷來改變現(xiàn)狀,“重要的不是強求的結(jié)果,而是產(chǎn)品是否真正被消費者接受”。這也是人工智能的客觀性如此受到重視的原因。 為了應(yīng)對客戶的進一步要求,坂本先生正考慮從單獨開發(fā)轉(zhuǎn)向團隊開發(fā)。目前,項目本身已經(jīng)和公司的基礎(chǔ)架構(gòu)工程師使用代碼管理工具Git共享,所以重要的是招人。“我想引進一些30歲左右的年輕人,他可以沒有人工智能方面的經(jīng)驗,也沒有做過PHP等工作。想從事人工智能工作的人很多,但能作為人工智能人員積累經(jīng)驗的地方并不多。在這方面,我們有很多數(shù)據(jù)集和知識,所以我們認為我們可以一起學習。”
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發(fā)表于 2021-1-21 13:19:33 | 只看該作者
所以說大家不是學不好,就是懶和不自律。智商都相差不大。

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佩服這么強大的自律性,還有誰  發(fā)表于 2021-1-21 14:05
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 樓主| 發(fā)表于 2021-1-21 13:31:00 | 只看該作者
520zjwtcabc 發(fā)表于 2021-1-21 13:19: a6 m& B  b" R) ]# [. b
所以說大家不是學不好,就是懶和不自律。智商都相差不大。
  a: M2 L$ I, x: h4 X3 Y
最近跟幾個大牛交流,感覺很汗顏!感覺我們的學習和努力程度不及別人的十分之一。5 C( \7 a4 e# a! c& L6 M1 X
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發(fā)表于 2021-1-21 14:09:06 | 只看該作者
自律看視簡單,做到太難了,除非喜歡,喜歡做這件事,不自律也會變成自律,比如某些人每天刷抖音,玩電腦游戲,和他們說一年堅持刷1000個小時,也不是問題。是不是只有在痛苦中堅持才叫自律
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發(fā)表于 2021-1-21 14:11:24 | 只看該作者
520zjwtcabc 發(fā)表于 2021-1-21 13:19
  a; c) y# [6 m! C所以說大家不是學不好,就是懶和不自律。智商都相差不大。

9 J, [) G( U  d6 {: c我覺得智商差別還是超級大的。
* ^) m9 C8 ]3 Q! u1 Y但不是不可以彌補的。. L8 ^1 V$ k3 y* t8 y! k% @
勤能補拙。1 x4 w3 U8 U7 N6 [9 y. z2 _
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發(fā)表于 2021-1-21 14:53:19 | 只看該作者
厲害,文科學ai,看來我要學習python了!

點評

Python的廣告打得最好  發(fā)表于 2021-1-22 11:23
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發(fā)表于 2021-1-21 16:11:58 | 只看該作者
大白小白 發(fā)表于 2021-1-21 14:11- Y- d' q) S5 x% e: f, a& y( |& S
我覺得智商差別還是超級大的。  X& n9 f& u  K7 q1 U/ x6 F
但不是不可以彌補的。
/ V& W; T1 e' B$ g% x1 a+ Z勤能補拙。
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勤能補拙,但是只能把「拙」補到「正常人」的水平
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發(fā)表于 2021-1-21 16:59:45 | 只看該作者
魍者歸來 發(fā)表于 2021-1-21 16:11
# i2 l5 |  w' @. U4 j勤能補拙,但是只能把「拙」補到「正常人」的水平
2 E5 z# S2 B7 j7 T% k. o* }
大實話, 個人感覺這個社會還沒到需要用努力分高低,畢竟天賦碾壓已分高下。會投胎也是一種天賦。。。。

點評

投胎的碾壓占天賦碾壓的99.99%  發(fā)表于 2021-1-22 11:24
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發(fā)表于 2021-1-22 15:53:44 | 只看該作者
快樂王子db 發(fā)表于 2021-1-21 14:53! k6 B' h8 e# t2 R- n( O+ }; v
厲害,文科學ai,看來我要學習python了!

4 @( M& Q' A4 S' P沒有打廣告1 W+ o0 ^. L8 B" P' L3 v
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發(fā)表于 2021-1-22 22:37:51 | 只看該作者
厲害、
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