摘要：從AI開發模型、框架、工具，到提升開發效率的學習辦法，為AI開發者逐一解答。
本文分享自華為雲社群《10分鐘瞭解AI開發的基本過程》，作者：簡單堅持。
1、AI開發究竟在開發什麼？
- 一個硬體開發者的工作成果是一個佈滿積體電路的伺服器，開機就可以執行某種軟體。
- 一個移動端開發者的工作成果可以是一個手機APP，包括了大量二進位制資料，可被麒麟晶片直接執行。
- 一個AI開發者的工作成果則是一個模型，模型本質上是一個函式：
f(圖片) = "How are you" f(貓圖片) = "Cat"
無論這個函式有多麼複雜，有多少個變數或者引數，AI開發都是試圖找出這個函式的表示式。
2、AI模型（函式）是怎麼開發出來的？
AI模型本質是一個函式，想要找到這個函式準確的的表示式，僅憑邏輯是無法推匯出來的，而是訓練出來的，我們餵給機器目前已有的資料，機器就會從這些資料裡去找出一個最能滿足（專業術語稱為擬合）這些資料的函式，當有新的資料需要預測的時候，機器就可以通過這個函式去預測出這個新資料對應的結果是什麼。
對於一個具備某種智慧能力而言，一般具備以下要素：資料+演算法+模型，開發的過程，就是不斷地用資料和演算法使得模型越來越逼近真實情況，注意是逼近而非推導，這個過程稱為訓練。
3、AI模型的訓練過程是怎麼樣的？
我們來用一個能夠區分貓和狗圖片的模型來幫助理解訓練的過程：“資料”就是我們需要準備大量標註過是“貓”還是“狗”的圖片；“演算法”指的是構建模型時我們打算用淺層的網路還是深層的，如果是深層的話我們要用多少層，每層有多少神經元、功能是什麼等等，也就是網路架構的設計，相當於我們確定了我們的預測函式應該大致結構是什麼樣的。
我們用Y=f(W，X，b)來表示這一函式，X是已有的用來訓練的資料（貓和狗的圖片），Y是已有的圖片資料的標籤（該圖片是貓還是狗）, W和b是什麼意思呢？一開始，我們確實不知道，這兩個引數是需要機器學習後自己找出來的，找的過程也就是訓練的過程。
“模型”指的我們把資料帶入到演算法中進行訓練，機器就會去不斷地學習，當機器找到最優W和b後，我們就說這個模型是訓練成功了，這個時候我們的函式Y=f(W，X，b)就完全確定下來了
然後我們就可以在已有的資料集外給模型一張新的貓或狗的圖片，那模型就能通過函式Y=f(W，X，b)算出來這張圖的標籤究竟是貓還是狗，這就是推理。
簡單總結下：不管是最簡單的線性迴歸模型、還是較複雜的擁有一億個引數的深度神經網路模型，本質都是尋找一個能夠良好擬合目前已有資料的函式Y=f(W，X，b)，並且我們希望這個函式在新的未知資料上也能夠表現良好。
4、AI為什麼要強調大量資料？
因為只有資料量足夠大，模型才能夠學習到足夠多且準確的區分貓和狗的特徵，才能在區分貓狗這個任務上，表現出足夠高的準確性；當然資料量不大的情況下，我們也可以訓練模型，不過在新資料集上預測出來的結果往往就會差很多。
假設識別貓的模型要非常準確，就需要各種光照條件、各種背景、各種花色的貓的照片，不僅要有波斯貓，還要有加菲貓，直到模型包含了我們能想到的各種貓的特徵，一個人臉識別模型，大約需要幾百萬張照片，才能達到可用，著名的Imagenet資料集，大約包含了1400萬張圖片，極大地方便了開發者。
5、在AI開發過程中一個好的開發工具可以幫助開發者做什麼？
假設沒有一個現成的開發平臺，首先你需要學會常用的AI開發語言python，python是整個過程並不耗精力的環節，其次你需要學習傳統機器學習和深度學習相關演算法，這塊算是花費最多精力和時間的環節，然後儘可能去理解和推導演算法，然後用python程式碼去實現演算法再訓練模型，程式碼能力很重要，不然你的模型都建不起來。
然後你發現了一個開發框架，華為MindSpore或者谷歌Tensorflow，你會發現並不需要那麼高的數學門檻，不是說要深刻理解演算法才能更好訓練出好模型，模型損失函式優化方法MindSpore/Tensorflow都內建好了，而且只需要簡單的呼叫就好了，如果說MindSpore/Tensorflow是可以把一個模型程式碼量大大減少的框架，那麼Keras就是讓模型程式碼量可以少到驚人的框架，例如上面的貓狗分類器，15行程式碼就可以搞定，幾十行程式碼就把一個擁有著卷積層、池化層和全連線層的較高階優化方法的深度學習網路架構寫出來。
一個開發框架就像安卓框架為手機APP開發者提供的很多基礎功能，如果沒有這個框架，一個簡單的給好友傳送圖片的功能，你需要直接和作業系統的各個底層功能模組打交道了。
6、AI開發，有了開發框架就夠了嗎？
當然不是，一個開發框架，只是幫開發者做了一些開發者沒必要實現的部分，或者實現起來代價太大的部分，一個完整的AI開發過程，從準備資料、資料預處理、資料標註、選擇演算法、訓練、調參、部署，這和一個普通的APP開發的過程差不多。如同生產一輛汽車，一個自動化、高科技的總裝車間是必不可少的，但衝壓、塗裝車間也制約著汽車的生產效率，那麼制約AI開發效率最頭痛的是什麼，請看下一個問題。AI開發過程中最大的困難是什麼？
7、AI開發過程中最大的困難是什麼？
- 要準備大量的資料，前面已經提過，更可怕的是資料標註，據統計，資料處理和標註環節大約佔整個開發週期的70%。所謂標註，就是給資料打標籤，告訴機器一張圖片究竟是貓還是狗，標註是一件在AI開發者看來技術含量非常低的工作，已經屬於勞動密集型產業，業界有大量的第三方公司，專門從事資料標註工作。以自動駕駛為例，車頭上的攝像機在實時拍攝車前的所有畫面，自動駕駛標註的過程要標註前車、障礙物、行人、訊號燈、指示牌、指示線等等，這個過程如果完全依賴人工標註，自動駕駛將永遠難以商用。
- 要反覆迭代訓練，訓練並不是一蹴而就，要反覆修改各種引數，使得模型的準確度逐步提升，這個過程，目前需要豐富的經驗，如果沒有充足的算力，訓練一次，等待三天，然後調參，再等待三天，如果要迭代20次，這個過程是很消耗人的意志。所以，即使不考慮成本因素，算力也是制約AI普及最大的問題。
8、怎麼解決AI開發者的問題？
正如開發一個office軟體，不可能費事到用記事本敲程式碼，你需要一個像visual studio一樣的整合開發環境，需要一個像Git一樣的程式碼管理工具，同理，開發一個AI模型，你也需要一個整合開發環境，而且需要一個版本管理工具。
提供給開發者程式碼編輯環境、語法檢查、編譯器等功能，一個AI的開發平臺，同樣也要能幫開發者標註資料、建立模型訓練作業、部署模型等功能，有了開發平臺，開發平臺要幫助開發者把所有苦活累活都幹完，讓開發者聚焦在最核心的程式碼和演算法上。
當然，要提供給開發者易獲取、效能強、價格低的算力，提高模型訓練的迭代速度。
9、有沒有更快地提升AI開發速度的辦法？
當然有。從根本上提升開發效率，挖掘到最本質，只有兩個辦法：重用和自動化，否則只能一行一行程式碼幹起。
開發一個APP，可以從最基本的程式碼寫起，可以複用開發者共享的開發包、函式等，華為雲開源映象站有大量的java開發包，就是這個意思，也可以複用一個完整的APP，修改下介面配色，就變成了自己的APP，這是複用。要保障APP的質量，可以手工測試，也可以用自動化測試工具。如果這些都不想做，可以也可以用一個現成的工具，用視覺化的方法生成一個APP，當然APP的風格只能從工具已有的模板中選取。開發者一直在試圖用各種辦法，降低開發的工作量。
AI開發也是一樣的。可以找現成的資料集、找現成的標註好的資料集，現成的演算法和模型，用自動部署工具將模型部署到端邊雲。當然，也可用自動學習功能，只要提供原始資料，由系統幫助開發者完成模型構建、演算法選擇和自動訓練，開發者可以直接看到結果。最簡單的辦法，就是尋找一個已經訓練好的模型，在軟體中直接呼叫。
基於此，一個好的AI開發平臺，要從各個維度去提升開發效率，這些功能往往都是很多小細節，算力強、訓練快，只是完成了必須的最基本的功能。
10、華為將提供什麼開發工具給開發者？
- ModelArts，一個AI開發平臺 ，用於AI模型開發
- HiLens，一個視覺AI應用開發平臺，用於AI應用開發，應用裡面的模型由ModelArts提供。
以上兩款產品以雲服務的方式在華為雲EI提供服務。
Atlas 200 developer kit（開發板）是ModelArts 的線下開發套件。