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人工智能將給未來(lái)工作帶來(lái)什么樣的改變?

  • 2018年9月30日 ZhangHongYuan來(lái)源:經(jīng)濟(jì)觀察報(bào) 902 56
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如果說(shuō)IQ是用來(lái)測(cè)量一個(gè)人的智商,EQ用來(lái)評(píng)價(jià)一個(gè)人的情商,那么AIQ就是評(píng)價(jià)一個(gè)人對(duì)人工智能的認(rèn)知。

《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》去年出了一期很經(jīng)典的封面,封面里將全球各大高科技平臺(tái)企業(yè)如谷歌、亞馬遜之許描繪成正在采油的鉆井,寓意很明顯,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,大平臺(tái)正在開采數(shù)字化的石油——大數(shù)據(jù),而開采出來(lái)的大數(shù)據(jù)則用于人工智能(AI),因?yàn)锳I會(huì)是數(shù)字化時(shí)代的電。

也有人用狂歌熱舞(DANCE)這個(gè)詞來(lái)形容AI主導(dǎo)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代。DANCE是五個(gè)英文詞的縮略語(yǔ),分別是大數(shù)據(jù)(data)、算法/人工智能(al-gorithms/AI)、網(wǎng)絡(luò)(networks)、云(cloud)以及硬件呈指數(shù)級(jí)的性能改善(exponential improvements in hard-ware)。其實(shí)DANCE的五點(diǎn)缺一不可,恰恰是大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生,算法不斷更新,移動(dòng)互聯(lián)和未來(lái)的物聯(lián)網(wǎng)讓連接無(wú)所不在,云端讓數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和使用更方便,再加上硬件的不斷更新升級(jí),推動(dòng)了這樣一個(gè)科技以幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)變化的時(shí)代。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的五點(diǎn)要素中,AI是貫穿始終的應(yīng)用技術(shù),也成為當(dāng)下各個(gè)領(lǐng)域跨界研究的顯學(xué)。

要理解AI,除了從技術(shù)角度出發(fā),了解機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等前沿技術(shù)的發(fā)展之外,也需要站在更廣闊領(lǐng)域從多種不同視角去觀察和分析,最近有四本書從不同的角度剖析了AI的特點(diǎn),聯(lián)系起來(lái)勾勒出清晰的AI發(fā)展與應(yīng)用的圖譜。這四本書分別是從數(shù)字工程師的視角看待AI發(fā)展的《AIQ》、經(jīng)濟(jì)學(xué)家分析AI作為一項(xiàng)通用技術(shù)將給商業(yè)帶來(lái)改變的《預(yù)測(cè)機(jī)器》(Prediction Machine)、咨詢師眼中AI當(dāng)下的應(yīng)用場(chǎng)景《人+機(jī)器》(Human + Machine),以及目前在國(guó)內(nèi)很暢銷的麻省理工學(xué)院物理學(xué)教授泰格馬克暢想AI未來(lái)的《生命3.0》。

把商業(yè)問題變成預(yù)測(cè)問題

之所以說(shuō)AI是未來(lái)的電,因?yàn)锳I和電力一樣,將是改變工作和生活方方面面的一項(xiàng)通用技術(shù)。如果用簡(jiǎn)單的供求關(guān)系來(lái)分析,當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)變得夠便宜,就會(huì)帶來(lái)足夠多的新應(yīng)用;此外當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)變得夠便宜之后,跨界的應(yīng)用也會(huì)不斷興起。電力作為工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的通用技術(shù)就是如此。

1800年,退休的美國(guó)首任總統(tǒng)華盛頓的別墅一年需花費(fèi)一萬(wàn)多美元購(gòu)買蠟燭照明。100年之后,同樣一棟別墅一年的照明費(fèi)用只有100年前的四百分之一。這是新技術(shù)變得日益便宜之后帶來(lái)的普及效果。華盛頓時(shí)代只有富人才能晚上點(diǎn)得起蠟燭夜讀,電力普及時(shí)代任何一個(gè)大都市的家庭都不會(huì)為電費(fèi)而煩惱。

《預(yù)測(cè)機(jī)器》的三位作者都是來(lái)自多倫多大學(xué)管理學(xué)院的教授,他們認(rèn)為AI就是下一個(gè)通用技術(shù),而AI越來(lái)越便宜,帶來(lái)最直接的效果就是“預(yù)測(cè)”的成本將越來(lái)越低,從而給商業(yè)流程和商業(yè)模式帶來(lái)全新的變化,就好像100多年前電的普及一樣。

如果說(shuō)AI的最大特點(diǎn)是更好地解決預(yù)測(cè)問題,思考商業(yè)模式創(chuàng)新就需要把商業(yè)面臨的各種實(shí)際問題轉(zhuǎn)變成預(yù)測(cè)問題來(lái)思考。比如說(shuō),無(wú)人駕駛是不是可以看做預(yù)測(cè)問題?又比如說(shuō),翻譯是不是預(yù)測(cè)問題?

回答都是肯定的。在AI看來(lái),無(wú)人駕駛就是怎樣去培養(yǎng)機(jī)器能夠更好地去預(yù)測(cè)一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的老司機(jī)如何應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜多變的道路環(huán)境。換言之,如果機(jī)器能夠很好地學(xué)會(huì)老司機(jī)適應(yīng)各種不同環(huán)境應(yīng)對(duì)道路上各種突發(fā)情況的能力,那么就能很好地解決無(wú)人駕駛問題。這也是為什么共享出行企業(yè)能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有所作為的原因,因?yàn)榭梢圆蹲酱罅克緳C(jī)的駕駛行為,并以此培養(yǎng)無(wú)人駕駛AI。

翻譯也可以看做一種預(yù)測(cè)問題。AI出現(xiàn)之前的機(jī)器翻譯,強(qiáng)調(diào)的是如何自上而下,從規(guī)則的角度去讓機(jī)器理解語(yǔ)法,也是逐詞對(duì)應(yīng)的翻譯。AI處理翻譯問題,同樣可以轉(zhuǎn)化成預(yù)測(cè)問題:預(yù)測(cè)一個(gè)資深的翻譯,會(huì)怎么翻譯處理一個(gè)詞、一段話、一篇文章。從詞上升到句子,上升到段落,還要處理語(yǔ)境,這樣機(jī)器處理語(yǔ)言的方式就和以前完全不同,機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確度也會(huì)顯著提升。

舉兩個(gè)更好的預(yù)測(cè)可能改變流程或者商業(yè)模式的例子。

在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,X光和CT這樣的檢查,是幫助醫(yī)生去判斷病人是否有腫瘤的重要依據(jù),當(dāng)醫(yī)生無(wú)法確定腫瘤是良性還是惡性的時(shí)候,需要對(duì)病灶做生理切片檢查的小手術(shù)。如果AI分析檢查片子的能力增強(qiáng),預(yù)測(cè)腫瘤的準(zhǔn)確度提高,手術(shù)的必要性會(huì)越來(lái)越低。

更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)也可能顛覆整個(gè)電商領(lǐng)域的商業(yè)模式。如果電商可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)消費(fèi)者的需求,商業(yè)模式可以有什么變化?目前,電商已經(jīng)可以比較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)一定區(qū)域內(nèi)用戶對(duì)一些大宗商品比如說(shuō)肥皂或者洗衣粉的需求,并因此可以在靠近社區(qū)的倉(cāng)庫(kù)中提前布貨。未來(lái),如果預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度可以進(jìn)一步提升,像亞馬遜這樣的電商巨頭很可能不再需要用戶在線或者在手機(jī)上搜索下單,而是直接把用戶需要的商品送到客戶家里。因?yàn)闇?zhǔn)確度非常高,配送十件商品至少有九件滿足客戶的需求,亞馬遜只要做好一件商品的退貨服務(wù)即可。

人人都要培養(yǎng)AIQ

如果說(shuō)IQ是用來(lái)測(cè)量一個(gè)人的智商,EQ用來(lái)評(píng)價(jià)一個(gè)人的情商,那么AIQ就是評(píng)價(jià)一個(gè)人對(duì)人工智能的認(rèn)知。《AIQ》的兩位作者都是數(shù)字工程師,他們認(rèn)為要適應(yīng)未來(lái)“人+機(jī)器”的工作場(chǎng)景,每個(gè)人都需要培養(yǎng)AIQ,提升對(duì)AI的認(rèn)知,以便更容易適應(yīng)科技快速迭代改變的未來(lái)。此外,人類還需要有能力去監(jiān)督AI,在“人+機(jī)器”的協(xié)作中,成為關(guān)鍵的一環(huán),要做到這一點(diǎn)的前提也必須對(duì)AI和數(shù)據(jù)科學(xué)有基本的認(rèn)知。

培養(yǎng)AIQ首先要建立對(duì)當(dāng)下AI發(fā)展的認(rèn)知。很多人把AI看得神秘莫測(cè),的確現(xiàn)在AI可以做很多神奇的事情,比如說(shuō)圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、輔助駕駛、自動(dòng)翻譯等等,在一些情況下做的比大多數(shù)人還要好。但目前的AI仍然并不具備人類的那種聰明,它只聽得懂一種語(yǔ)言——數(shù)字。

AI可以處理各種信息,只要輸入的是數(shù)字就行。所以AI系統(tǒng)要能起作用,需要將各類不同輸入都變成可以處理的數(shù)字語(yǔ)言,數(shù)據(jù)工程師把這種過(guò)程稱為“特征工程學(xué)”,比如說(shuō)把圖像和語(yǔ)言的數(shù)字特征提取出來(lái),變成機(jī)器聽得懂的語(yǔ)言。

以自然語(yǔ)言識(shí)別為例。以前處理語(yǔ)言的思路是自上而下的編程思路,希望灌輸給機(jī)器所有的語(yǔ)言規(guī)則,同時(shí)窮盡任何特例。結(jié)果幾十年語(yǔ)言識(shí)別都沒有大進(jìn)步,因?yàn)檎Z(yǔ)言其實(shí)太隨意、太復(fù)雜了。AI的自然語(yǔ)言識(shí)別,完全走了另外一條路,讓機(jī)器做最擅長(zhǎng)的事情,找到文字與文字之間的相關(guān)性。機(jī)器回答的是一個(gè)最基本的問題,能不能讓有相同意思的詞,對(duì)應(yīng)的數(shù)字也類似?當(dāng)機(jī)器可以給每個(gè)單詞和詞組一個(gè)描述性的數(shù)字后,就可以用數(shù)字的加減乘除來(lái)幫助算法做出正確的判斷。比如說(shuō),如果問機(jī)器一個(gè)問題:英國(guó)的倫敦,對(duì)應(yīng)的詞應(yīng)該是意大利的什么?機(jī)器就可以這么計(jì)算:倫敦-英國(guó)+意大利=羅馬,因此得出羅馬這個(gè)正確答案。

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