分享这几个月学习转 AI 以及面试被拷打的经验， Data-Driven AI

这是数据研发转 AI 的经验，只讲玄学。

企业要做什么？

AI 重构业务。

企业需要什么？

Data-Driven AI 。

企业现在关注是什么？

Ontology 和 Data Loop 。

企业需要什么样的人？

都不知道。

1. 分布式系统的两个根本不可靠：不可靠时钟和不可靠网络——设计时默认它们存在，用协议与副本去驯服。Data-Driven AI 里有同构的一面：业务语义不可靠。
2. Ontology 解决不可靠语义传递，Data Loop 解决不可靠语义时效。
3. Ontology 解决的问题是：给 AI 一个与人类业务共识对齐的世界模型。
4. Data Loop 让数据产品能持续迭代：对应前言所言语义时效不可靠，当业务变化而定义滞后时，靠反馈把数据、知识与 Ontology 拉回与现实对齐。

全部整理到以下开源书籍：

在线阅读：Data-Driven AI：从数据到智能

GitHub：zhiweio/data-driven-ai-guide

补充：非互联网行业