機(jī)器的崛起

沈建苗

隨著科技的發(fā)展，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)越來越貼近我們的生活，它們也被應(yīng)用到了越來越多的行業(yè)和領(lǐng)域。雖然形形色色的人工智能并不是“包治百病”的萬靈藥，但是它們可以幫助企業(yè)防御網(wǎng)絡(luò)攻擊，以及提高工作效率。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的主旨是幫助公司、企業(yè)的員工更輕松、更高效、更好地完成工作，而不是成為取代員工的工具，如果現(xiàn)在人們對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的期待是希望它們像電影里那樣可以像人類一樣獨立思考的話，這種過高的期望可能帶來的是讓人失望的結(jié)果。

前美國情報官員德魯·佩雷斯（Drew Perez）是使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，解讀海量數(shù)據(jù)的行家里手，當(dāng)初是為了打擊恐怖活動，確保國家安全。

佩雷斯憑借30多年積累起來的這方面專長，如今創(chuàng)辦了Adatos這家總部位于新加坡的人工智能初創(chuàng)企業(yè)。他最近對美國國防和情報部門使用的最新解密的方法和軟件稍加改動，迅速獲得數(shù)據(jù)驅(qū)動型的洞察力。

佩雷斯說：“幾十年來，我們情報部門一直在這么做。這其實并不算新潮，因為它很普遍、實用。”

二戰(zhàn)期間，情報部門在位于布萊切利公園的英國政府通訊總部（GCHQ）首次應(yīng)用了人工智能。正是在那里，情報人員使用后來為計算和人工智能奠定基礎(chǔ)的技術(shù)，破譯了赫赫有名的德國Enigma代碼。

佩雷斯表示，自那以后，情報部門和美軍一直在使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來處理海量數(shù)據(jù)，但是以前的信號噪聲比較難以管理。

他說：“目前需要打擊恐怖活動，這就需要在短短幾分鐘內(nèi)獲得準(zhǔn)確的洞察力。戰(zhàn)爭的較量體現(xiàn)在認(rèn)知系統(tǒng)（包括人工和人類）的較量，處理信息，了解戰(zhàn)場，比敵人更迅速地決定并執(zhí)行。”

雖然人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對軍隊和情報部門來說不是新技術(shù)，但是全世界在過去十年迷戀于它們能夠擊敗國際象棋大師，在智力競賽電視節(jié)目中擊敗人類對手。

這些發(fā)展主要得益于計算能力的迅速提高（想想摩爾定律），以及傳感器和移動設(shè)備生成的大量數(shù)據(jù)。

然而，佩雷斯表示，如果人們期望電影《機(jī)械姬》（Ex Machina）中的仿人機(jī)器人能夠像人類那樣思考，如今人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的炒作和過高期望可能會讓人失望。

佩雷斯說：“如果按模仿人類的認(rèn)知功能的預(yù)期來定義，人工智能基本上處于發(fā)展階段，但是這并不意味著它不能極其高效地解決實際問題。”

亞太地區(qū)的實際應(yīng)用

作為人工智能的一種形式，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)很普遍，可以立即拿來應(yīng)用。

Cpgmozant的首席技術(shù)官安·喬漢（Aan Chauhan）表示，機(jī)器學(xué)習(xí)這些年來迅速成熟，在許多領(lǐng)域司空見慣，它可以幫助公司部署智能交互系統(tǒng)，以提高效率，增強(qiáng)安全，獲得洞察力，提供出色的客戶體驗。

研究公司IDC聲稱，2015年到2020年，亞太區(qū)的人工智能市場會以63.9%的年復(fù)合增長率高速增長，超過全球增長率（55.1%）。

喬漢說：“無論是提供上下文、個性化的服務(wù)和客戶互動的虛擬認(rèn)知代理、幫助公司預(yù)測的預(yù)測分析引擎、幫助業(yè)務(wù)流程自動化的系統(tǒng)、實現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施管理和應(yīng)用服務(wù)自動化的應(yīng)用軟件，還是增強(qiáng)人類專家功能的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)已應(yīng)用于諸多行業(yè)。”

例子包括金融服務(wù)業(yè)的機(jī)器人顧問、零售業(yè)的銷售預(yù)測、物流業(yè)的供應(yīng)鏈優(yōu)化、機(jī)器人流程自動化，甚至是醫(yī)療影像分析，比如篩查視網(wǎng)膜影像，觀察有無糖尿病視網(wǎng)膜病變。

喬漢說：“人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺需要一段時間來‘學(xué)習(xí)，但是引擎的效果會不斷提高。”

Gartner的個人技術(shù)團(tuán)隊研究副總裁特蕾西·蔡（Tracy Tsai）表示，眼下，除了要求人類處理大量信息來做決定的工作外，重復(fù)性任務(wù)也比較適合機(jī)器學(xué)習(xí)。

比如說，在擁擠的地方，人眼很難在川流不息的人群中識別犯罪分子的臉部。這時候，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能就可以用于監(jiān)視識別。

機(jī)器學(xué)習(xí)功能還用于增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全、提高無人駕駛汽車的安全性。

高保真度機(jī)器學(xué)習(xí)

在網(wǎng)絡(luò)安全方面，機(jī)器學(xué)習(xí)讓安全軟件能夠識別攻擊系統(tǒng)的已知威脅，從而阻止威脅趁虛而入。

趨勢科技亞太區(qū)未來威脅研究的高級經(jīng)理瑞安·弗洛里斯（Ryan Flores）表示，這個過程還幫助軟件建立威脅數(shù)據(jù)庫，讓數(shù)據(jù)庫得以逐漸識別并阻止更多的威脅。

然而，在面對系統(tǒng)之前從未遇到過的未知威脅時，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)變得不知所措。

弗洛里斯說：“基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的安全軟件只能在文件執(zhí)行前運行測試，在一些情況下會讓威脅溜進(jìn)來。這種方法過時了，因為許多威脅只在執(zhí)行時才顯露惡意企圖，等到那時它已進(jìn)入系統(tǒng)，為時太晚了。”

一種更好的辦法是弗洛里斯所說的“高保真度機(jī)器學(xué)習(xí)”（high-fidelity machine learning），它在惡意軟件執(zhí)行之前和過程中運行測試，讓安全應(yīng)用軟件可以中途阻止惡意活動，將惡意軟件趕出系統(tǒng)。

高保真度機(jī)器學(xué)習(xí)還能夠帶來其他許多防御功能，比如減少誤報、行為分析和阻止操作系統(tǒng)被人鉆空子。

弗洛里斯表示，這種機(jī)器學(xué)習(xí)功能可以針對相應(yīng)的威脅，自主、智能化地選擇合適的防御，減輕IT系統(tǒng)的計算負(fù)擔(dān)。

描述性機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助

營銷人員也在利用機(jī)器學(xué)習(xí)更準(zhǔn)確地預(yù)測某些客戶對各種營銷活動有怎樣的反應(yīng)，以及他們在所謂的轉(zhuǎn)化過程中購買的可能性有多大。

MediaMath公司的高級副總裁希瑟·布蘭克（Heather Blank）表示，這可以幫助品牌和廣告代理公司在開展更全面的營銷活動時，通過最佳渠道，在最合適的時機(jī)鎖定合適的目標(biāo)群。

然而，布蘭克表示，機(jī)器學(xué)習(xí)未必總是具有預(yù)測性的，它也可以是描述性的。

她說：“研究機(jī)器學(xué)習(xí)模型有助于解釋哪些特點在預(yù)測事件（通常是轉(zhuǎn)化）中很重要，哪些特點可能沒有意義，甚至可以預(yù)測出根本不會發(fā)生的事件。”

這可以幫助營銷人員過濾掉干擾信息，更清楚地了解消費模式。它還能幫助營銷人員真正搞清楚什么對采購周期來說很重要，甚至理想的消費者會是什么樣。

過于依賴會有嚴(yán)重后

Cognizant的喬漢特別指出，機(jī)器學(xué)習(xí)迅速得到采用也讓它的一些局限性浮出水面。這包括出現(xiàn)孤島數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)分析人才有限和算法準(zhǔn)確性不一。

隨著技術(shù)不斷成熟，喬漢提醒過于依賴機(jī)器學(xué)習(xí)或誤解其功能會有嚴(yán)重后果，尤其是由于基于機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用軟件可能一開始就無法完全理解人類情緒和文化背景的獨特性。

他說：“公司要認(rèn)識到，機(jī)器學(xué)習(xí)的主旨是幫助員工更好地完成工作，而不是取代員工。”

Adatos的佩雷斯表示，然而在一些情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能可以取代數(shù)據(jù)科學(xué)家。

佩雷斯說：“在金融行業(yè)，不是利用數(shù)據(jù)科學(xué)家來構(gòu)建基于風(fēng)險的模型，而是使用機(jī)器來這么做，而且速度要快得多。”他補(bǔ)充道，“監(jiān)管部門將不得不開始正視并應(yīng)對這類模型。”

他說：“由于機(jī)器在非常快速而準(zhǔn)確地構(gòu)建這些模型，監(jiān)管部門必須獲得足夠的經(jīng)驗來測試和信任機(jī)器。”

人工智能現(xiàn)在就行動起來

Gartner的蔡表示，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)變得更普及，企業(yè)組織對于它們對工作場所帶來的影響要有所準(zhǔn)備。她說：“我們在今后10年會看到更多的應(yīng)用案例，所以公司要開始應(yīng)用起來，以保持競爭力。”

趨勢科技的弗洛里斯表示，企業(yè)組織要搞清楚哪些重要方面需要機(jī)器學(xué)習(xí)。比如說，它們是否需要更深入地洞察客戶？是否想要更全面地了解所使用的產(chǎn)品？有沒有一種方法可以改善提供的產(chǎn)品或服務(wù)？提出對業(yè)務(wù)運營很重要的問題，將幫助公司知道自己需要使用機(jī)器學(xué)習(xí)干什么？

但不是所有公司都會擁有構(gòu)建數(shù)據(jù)模型、整合人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)所需的人才和技能。蔡說：“它們應(yīng)求助于在特定行業(yè)或特定方面（比如自然語言處理）有著成功經(jīng)驗的供應(yīng)商。”

MediaMath的布蘭克表示：“機(jī)器學(xué)習(xí)是個強(qiáng)大的工具，但有其局限性，它不是什么神奇的盒子。它能解決許多問題，但無法解決所有問題，決定其成功的最重要因素之一就是數(shù)據(jù)具有的質(zhì)量、相關(guān)性和新穎度。”