AI项目的魅力:在不确定性中持续改进

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作者：微信文章
近期做AI项目时，我们有一个深刻的感受：AI项目与传统IT项目有着本质的不同，最大的特点在于其过程的不确定性，它的效果存在不稳定性。

这与传统IT项目完全不同。在传统IT项目中，通常通过立项、需求规划、产品设计后，通常可以预期比较确定的结果，最多就是质量和延期风险，但结果是相对确定的。

然而，AI项目并非如此。

AI项目的效果需要通过逐步改进来实现，这有点类似于科研过程。你需要不断准备数据、调整模型和参数，优化整个方案，并进行整体效果评估和制定准出标准，然后通过反复尝试和迭代，最终通过工程化手段去才能实现可叠加的增量效果。

不同于传统项目，AI项目建设过程并不是只要投入时间就一定能获得确定效果的，中间存在非常多的反复和波动。例如，有一次我们在在声学模型的调优过程中，我们准备了4个小时的特定数据进行训练，结果模型的准确性不但没有提升，反而下降了。当时我们甚至有一瞬间感到绝望。

后来，通过更加充分的数据配比和重新训练，才把效果又拉了回来。我们相信，几乎所有的AI项目都需要经历这样的过程。

如果没有经历这样的过程，最终效果往往难以达到预期。这是AI项目必须面对的新常态，也是我们必须经历的一个阶段。

虽然过程中会有波折，效果会有波动，但你要相信，总有办法持续改进最终方案。

或许，这也是AI项目的魅力所在。

共勉！