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來源：機(jī)器之心mp 選自哈佛商業(yè)評(píng)論 作者：吳恩達(dá) 機(jī)器之心編譯 參與：蔣思源、吳攀 今天，哈佛商業(yè)評(píng)論(HBR)網(wǎng)站發(fā)布了百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)所寫的一篇評(píng)論文章《What Artificial Intelligence Can and Can't Do Right Now》，介紹了目前在大數(shù)據(jù)支持下的人工智能對(duì)行業(yè)的顛覆性影響以及其尚待進(jìn)步的不足之處。 有很多高管問我人工智能到底能做什么？他們很想知道人工智能會(huì)怎樣顛覆他們的產(chǎn)業(yè)以及他們可以怎樣使用它來改變自己的公司。但是近來，有很多媒體都描繪了一幅不切實(shí)際的人工智能藍(lán)圖(也許人工智能不久就會(huì)接管世界)。人工智能現(xiàn)在已經(jīng)轉(zhuǎn)變了網(wǎng)頁(yè)搜索、廣告、電子商務(wù)、金融、物流、媒體等的運(yùn)行方式。作為谷歌大腦團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)辦人、前斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室主任、并且現(xiàn)在是百度 1200 多人的人工智能團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，我很有幸培養(yǎng)了許多引領(lǐng)世界的人工智能團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)造了許多服務(wù)上億人的人工智能產(chǎn)品。我已經(jīng)看到了人工智能的影響，我要說的是“人工智能將轉(zhuǎn)變很多產(chǎn)業(yè)，但人工智能不是萬(wàn)能魔法。為了理解人工智能對(duì)你們的業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)變，讓我們拋棄那些大肆宣傳的言論，看看人工智能究竟在今天能做些什么。” 令人驚訝的是，盡管人工智能已經(jīng)有很大范圍的影響了，但它在產(chǎn)業(yè)內(nèi)的應(yīng)用方式還極其有限。幾乎所有人工智能最近的進(jìn)步都是通過一種類型——即輸入數(shù)據(jù)(A)然后快速生成簡(jiǎn)單的回應(yīng)(B)，比如： 
能夠輸入 A 和輸出 B 就將改變?cè)S多產(chǎn)業(yè)。這種構(gòu)建由 A 到 B 的軟件在技術(shù)術(shù)語(yǔ)上被稱為監(jiān)督學(xué)習(xí)(supervised learning)。A→B 這種系統(tǒng)距離科學(xué)幻想預(yù)示著的存在情感的機(jī)器人還差得很遠(yuǎn)，人類智能也遠(yuǎn)遠(yuǎn)比 A→B 系統(tǒng)高級(jí)得多。這些 A→B 系統(tǒng)已經(jīng)在急速地發(fā)展，現(xiàn)在最有效的技術(shù)就是深度學(xué)習(xí)或者說是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——它們都是在很寬泛的程度上是受大腦啟發(fā)的。不過這些系統(tǒng)離科幻的系統(tǒng)還差得遠(yuǎn)。許多研究者也在探索其它形式的人工智能，其中一些的能力已經(jīng)在一些特定環(huán)境下得到了證明；也許還存在實(shí)現(xiàn)更高級(jí)智能的突破口，但現(xiàn)在我們目前還沒有實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)的清晰路徑。 現(xiàn)如今監(jiān)督學(xué)習(xí)框架有一個(gè)致命弱點(diǎn)：它需要巨量的數(shù)據(jù)。人們需要給這個(gè)系統(tǒng)很多 A 和 B 的樣本。比如說開發(fā)一個(gè)圖片標(biāo)注器需要成千上萬(wàn)的圖片(A)及其可以說明圖中是否有人存在的標(biāo)簽(B)。而開發(fā)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)也需要成千上萬(wàn)小時(shí)的輸入語(yǔ)音(A)以及有語(yǔ)音轉(zhuǎn)錄文本(B)。 所以 A→B 系統(tǒng)能做些什么呢？關(guān)于其顛覆性影響，這里有一個(gè)經(jīng)驗(yàn)法則：如果一個(gè)典型的人進(jìn)行一項(xiàng)思考任務(wù)所需的時(shí)間少于 1 秒，那么也許我們現(xiàn)在或不遠(yuǎn)的將來就能用人工智能自動(dòng)化這項(xiàng)任務(wù)了。 現(xiàn)在人們已經(jīng)做了很多有價(jià)值的研究——檢查監(jiān)控視頻以發(fā)現(xiàn)可疑行為、在汽車有可能撞到行人時(shí)緊急制動(dòng)、查找并刪除網(wǎng)上辱罵性的發(fā)帖——這些任務(wù) 1 秒之內(nèi)就能完成。這些任務(wù)的自動(dòng)化已經(jīng)很成熟了。然而，這些都僅適合大環(huán)境或大業(yè)務(wù)流程，搞清楚其與你的業(yè)務(wù)中的其它部分的聯(lián)系也是很重要的。 人工智能的運(yùn)行需要小心翼翼地尋找 A 和 B，并為人工智能弄清楚 A→B 的關(guān)系提供必要的數(shù)據(jù)。尋找 A 和 B 就已經(jīng)創(chuàng)造性地革命了許多產(chǎn)業(yè)，而它還有望帶來更多革新。 在明白了人工智能能做什么和不能做什么之后，高管們就要將其和他們的策略相結(jié)合起來。這就需要理解價(jià)值是怎么創(chuàng)造出來的以及什么是難以復(fù)制的。人工智能社區(qū)是非常開放的，大部分研究者會(huì)發(fā)表并分享他們的觀點(diǎn)甚至開源代碼。在這個(gè)開源的世界，稀缺的資源是： 數(shù)據(jù)。在領(lǐng)導(dǎo)過的人工智能團(tuán)隊(duì)中，很多團(tuán)隊(duì)最多一兩年就能復(fù)制其他團(tuán)隊(duì)的代碼，但是要獲得其他團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)是極其困難的。所以數(shù)據(jù)相比軟件對(duì)大多數(shù)業(yè)務(wù)是更好建立的屏障。 人才。簡(jiǎn)單地下載和應(yīng)用開源軟件是沒什么用的，你需要根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)定制人工智能。這也就是現(xiàn)在出現(xiàn)了對(duì)那些能勝任這項(xiàng)工作的稀缺人才的爭(zhēng)奪戰(zhàn)的原因。 有很多分析都是從對(duì)人類的好處與壞處來描述人工智能的潛力。例如我們看到有人工智能能夠進(jìn)行對(duì)話來減少人類的孤獨(dú)；我們也看到有的人工智能牽涉到了種族歧視問題。短期來看，人工智能對(duì)個(gè)人的最大負(fù)面影響是：隨著我們能夠使用人工智能自動(dòng)化的工作遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了以前，人工智能可能會(huì)造成我們的失業(yè)。作為人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，我們義不容辭的事情是確保我們正在建立一個(gè)每一個(gè)個(gè)體都能自由發(fā)展的世界。這個(gè)進(jìn)程中，明白人工智能能做什么以及怎樣將其加入到你們的企業(yè)策略中只是一個(gè)開始，而不是結(jié)束。 |
