迁移学习为什么是未来？迁移学习主要是解决模型在适应其他领域或需求时的“冷启动”（新领域的经验或数据不足）问题，即“举一反三”。

　　举个例子来看：陈雨强表示，迁移学习的意义就像是人类语言学习中，如果让一个零基础的人学习法语自然很难，但如果让一个学过英语的人再去学法语就会相对容易很多。它可以利用一个环境中学到的知识，来帮助新环境中的学习任务。简单来说，迁移学习主要解决了目前机器学习中存在的两个问题：小数据的问题和个性化的问题。

　　科学技术的先知降临

　　犹太教的先知是摩西，基督教的先知是耶稣，伊斯兰教的先知是穆罕默德。对于技术信仰者第四范式来说，先知是AI终将For Everyone，先知更是他们的产品——人工智能应用者开发平台。陈雨强看来，“先知提供的是更通用的平台和技术，直播，是人工智能领域的iOS。”

　　2016年7月，第四范式发布了这款“先知”平台，也是AI领域首个面向应用者的开发平台。用陈雨强的话说，就是一个完全不懂技术的小白，大概经历2周的时间，就可以成为一个AI专家。为此，第四范式利用“先知”平台在公司内部做了一个叫做“一颗赛艇”的非专业选手人工智能建模大赛。这场比赛拒绝公司内人工智能方向科班人士参加，让普通人利用“先知”能做出什么可靠模型呢？

　　结果大出所料，在没有经过任何专业培训的情况下，在由销售、市场、公关、等非人工智能专业人士组成的队伍中，有超过70%的参赛队伍AUC成绩（AUC是衡量模型效果的专业指标，取值在0到1之间）跨过0.8大关。在实际业务中，一般AUC高于0.8的模型就已经达到工业水准；而过去，在整个行业中，只有极少数深耕机器学习多年、拥有丰富大规模数据处理经验的专家们才能搭建出AUC0.8以上的模型。“但先知这个平台，在我们心中还不完美，还有很长的路要走。”还有30%的人经过培训没有做到专业水平，这对技术牛们来说还难以接受。

　　“先知已经供不应求了，”陈雨强说，过去一段时间，第四范式把较多精力都放在了人工智能的算法研究上，“先知”出场后，虽然需要优化，但更重要的是将数据如何与平台实现无缝对接。

　　从行业应用来说，互联网的接受程度比较高其次则是金融等行业，第四范式的愿景是努力通过降门槛、降成本，让每个人都能用的起AI，让每个公司都可以实现自己的AI策略。“AI过去是只能服务一家，现在可以服务几百家，以后可以服务每一家”。这是戴文渊、陈雨强以及杨强教授一致的信仰——让每个人用上人工智能，AI是真的可以for everyone的。