佚名

從埃隆·馬斯克到普京，似乎突然之間大家都在討論人工智能（AI），以及人工智能將如何改變世界。當(dāng)拋開炒作與恐懼，人工智能究竟是什么？多快能夠?qū)崿F(xiàn)？能夠應(yīng)用于哪些領(lǐng)域？企業(yè)應(yīng)如何應(yīng)對(duì)？

AI究竟在談?wù)撌裁?/p>

人工智能的概念最早可追溯到1956年，那時(shí)指的是使用機(jī)器代勞原先只能由人力完成的工作。現(xiàn)階段大家更感興趣的是其中一個(gè)子領(lǐng)域——“機(jī)器學(xué)習(xí)”，主要是通過實(shí)例而非依賴人類專家得出的規(guī)則與知識(shí)等“專家系統(tǒng)”來教會(huì)機(jī)器?！吧疃葘W(xué)習(xí)”的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是用軟件模擬人腦思維的簡(jiǎn)單模型，再通過大量實(shí)例訓(xùn)練進(jìn)行學(xué)習(xí)。

為何AI突然興起

最近，人工智能的興起是機(jī)器學(xué)習(xí)，特別是深層學(xué)習(xí)，迅速發(fā)展的結(jié)果，其背后有三大原因。首先，互聯(lián)網(wǎng)或數(shù)字化提供了可用于學(xué)習(xí)的海量數(shù)據(jù)。其次，研究人員發(fā)現(xiàn)了更有效的學(xué)習(xí)算法，可用于更龐大或更“深度”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。最后，研究人員想出利用圖形處理器（GPU），即電子游戲機(jī)中的專用芯片，來運(yùn)行深度學(xué)習(xí)軟件的方法。

這次，AI真的有所不同嗎

此前，由于難以擴(kuò)大規(guī)?；?qū)嶋H應(yīng)用，人們對(duì)人工智能的熱情很快煙消云散，陷入“人工智能寒冬”的停滯階段。而這一次，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)已足夠強(qiáng)大，許多互聯(lián)網(wǎng)公司將其投入應(yīng)用，普通人也在日常生活中渾然不覺地利用了深度學(xué)習(xí)。與之前相比，深度學(xué)習(xí)可應(yīng)用于更多各式各樣的任務(wù)，也足夠可靠，可以嵌入到人們每天使用的系統(tǒng)中。

AI能承擔(dān)和處理哪些事務(wù)

從技術(shù)的角度而言，從圖像識(shí)別到語(yǔ)言翻譯再到語(yǔ)音速錄等，深度學(xué)習(xí)目前應(yīng)用的領(lǐng)域都屬于同一任務(wù)的不同變種。一套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的配有正確答案（輸出）的樣本（輸入）進(jìn)行訓(xùn)練。

對(duì)于圖像識(shí)別，這意味著利用幾百萬(wàn)個(gè)標(biāo)記圖像訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；對(duì)于語(yǔ)音識(shí)別，意味著利用幾百萬(wàn)段配有正確抄錄文本的語(yǔ)音訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)學(xué)習(xí)足夠多的樣本，面對(duì)之前無(wú)法預(yù)見的輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即可正確預(yù)見輸出。這種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)被稱為“有監(jiān)督學(xué)習(xí)”，過濾垃圾郵件、信用評(píng)分、手寫識(shí)別等任務(wù)都可通過“有監(jiān)督學(xué)習(xí)”來實(shí)現(xiàn)。

企業(yè)應(yīng)如何應(yīng)用AI

對(duì)于零售、電信或金融服務(wù)等習(xí)慣處理海量數(shù)據(jù)的公司而言，從“大數(shù)據(jù)”分析到采用機(jī)器學(xué)習(xí)是極大的跨越。對(duì)其他企業(yè)而言，采用人工智能技術(shù)首先要能夠有效收集、處理與分析內(nèi)部數(shù)據(jù)；缺乏數(shù)據(jù)分析或管理能力的公司將舉步維艱。

擁有海量數(shù)據(jù)的公司

是否有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)

培訓(xùn)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要數(shù)據(jù)，因此，擁有大量數(shù)據(jù)的公司擁有很大優(yōu)勢(shì)：數(shù)據(jù)越多，企業(yè)的產(chǎn)品越好，吸引的用戶越多，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也更多。這種“數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”意味著一些領(lǐng)域的先行者會(huì)較其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手建立巨大的領(lǐng)先地位，實(shí)現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)。未來的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有望利用更少的樣本進(jìn)行系統(tǒng)學(xué)習(xí)。

最終每個(gè)公司都會(huì)使用AI

這是肯定的。正如每個(gè)公司都在用電和互聯(lián)網(wǎng)一樣，最終都會(huì)使用人工智能，但應(yīng)用程度有所不同：對(duì)于核心業(yè)務(wù)中包含數(shù)據(jù)處理的企業(yè)而言，機(jī)器學(xué)習(xí)的專長(zhǎng)將成為一種需要專家團(tuán)隊(duì)支持的核心能力，其他公司應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的程度有限。IBM近期對(duì)企業(yè)高管的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，有38%的公司正在觀望，尚未采用人工智能；只有11%的公司在技術(shù)上投入大量資金。與電力和互聯(lián)網(wǎng)一樣，人工智能的應(yīng)用也需要時(shí)間。

這對(duì)員工而言意味著什么

人工智能技術(shù)尚無(wú)法完全取代一項(xiàng)工作，只能實(shí)現(xiàn)某些任務(wù)的自動(dòng)化或提高效率。計(jì)算機(jī)自上世紀(jì)80年代進(jìn)入工作場(chǎng)所以來，要求人們不斷學(xué)習(xí)使用新技能和工具，人工智能將加速此進(jìn)程。“保質(zhì)期”越來越短的工作技能要求員工及時(shí)獲取新技能，也要求企業(yè)進(jìn)行培訓(xùn)。

AI下一步將如何發(fā)展

目前，正在開發(fā)的各種新機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)超出了現(xiàn)有系統(tǒng)的能力。人工智能技術(shù)也將提供愈加豐富的新方式，通過語(yǔ)音、對(duì)話界面與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）技術(shù)將數(shù)據(jù)疊加在現(xiàn)實(shí)世界之上，實(shí)現(xiàn)與工具與數(shù)據(jù)的交互。

許多研究人員已將目光放得更遠(yuǎn)，正在設(shè)計(jì)能夠從少數(shù)樣本中學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。深度學(xué)習(xí)只是人工智能布局應(yīng)用的開始，而非終點(diǎn)。

未來，AI可以做些什么

人工智能可助力新的工具，使計(jì)算機(jī)有能力完成新任務(wù)。人工智能可能將推動(dòng)大量涉及分析數(shù)據(jù)、尋找模式規(guī)律和制定策略等內(nèi)容的工作開始轉(zhuǎn)型。當(dāng)說的話可迅速被翻譯成另一種語(yǔ)言，當(dāng)汽車可以自動(dòng)駕駛……人工智能對(duì)未來的影響拭目以待！