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人工智能時(shí)代,我們還有價(jià)值嗎

2017-07-13 07:53:10阿賈伊·阿格拉瓦喬舒亞·甘斯阿維·戈
商業(yè)評(píng)論 2017年7期
關(guān)鍵詞:計(jì)算機(jī)人工智能人類(lèi)

阿賈伊·阿格拉瓦+喬舒亞·甘斯+阿維·戈德法布

近年來(lái),人工智能大熱。評(píng)價(jià)一項(xiàng)技術(shù)變革的影響,只需提一個(gè)問(wèn)題:這項(xiàng)技術(shù)如何降低成本?半導(dǎo)體革命的意義之所以重大,就是因?yàn)樗档土诉\(yùn)算成本。同樣,人工智能通過(guò)“預(yù)測(cè)”(利用已知信息產(chǎn)生之前沒(méi)有的信息)讓曾經(jīng)稀少且昂貴的事物變得富余又廉價(jià)。人工智能的最新進(jìn)展被稱(chēng)為“機(jī)器學(xué)習(xí)”,指給計(jì)算機(jī)編程,讓計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)和以往經(jīng)驗(yàn)。比如,教計(jì)算機(jī)在一籃子雜物中如何識(shí)別一樣?xùn)|西是蘋(píng)果。計(jì)算機(jī)會(huì)參考已經(jīng)看過(guò)的蘋(píng)果圖像的信息,通過(guò)運(yùn)用關(guān)聯(lián)因素,例如顏色、性質(zhì)、質(zhì)地、背景等,來(lái)預(yù)測(cè)自己現(xiàn)在看的新圖像是不是蘋(píng)果。

近年來(lái)計(jì)算速度、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)檢索、傳感器以及算法的進(jìn)步大幅降低了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)成本。與此同時(shí),當(dāng)能夠獲得的數(shù)據(jù)越多也越容易時(shí),預(yù)測(cè)的價(jià)值就越高。

一項(xiàng)任務(wù)由數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)、判斷和行動(dòng)組成。機(jī)器學(xué)習(xí)只涉及其中一個(gè)組成部分:預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)是自動(dòng)化領(lǐng)域中技術(shù)正在突飛猛進(jìn)的領(lǐng)域,但自動(dòng)化還要求機(jī)器參與數(shù)據(jù)收集、判斷和行動(dòng)。

判斷是經(jīng)過(guò)思考后做出決策的能力——根據(jù)預(yù)測(cè),了解不同行動(dòng)會(huì)帶來(lái)的不同結(jié)果。能夠輕松描述所需結(jié)果,而且不大需要人類(lèi)判斷的任務(wù)一般更容易通過(guò)自動(dòng)化的手段完成。對(duì)其他任務(wù)而言,要精確描述結(jié)果可能很困難。

例如,谷歌的電子郵件Gmail的收件箱可以自動(dòng)處理收到的電子郵件,并提出幾個(gè)簡(jiǎn)短回復(fù)建議,但它需要人工判斷哪個(gè)自動(dòng)化回復(fù)最合適。從選擇列表中選擇一個(gè)回復(fù)比人工輸入回復(fù)更快,使得用戶(hù)能夠在更短的時(shí)間內(nèi)回復(fù)更多的電子郵件。

醫(yī)學(xué)是人工智能可能發(fā)揮更大作用的領(lǐng)域,但人類(lèi)仍將扮演重要角色。雖然人工智能可以改善診斷,帶來(lái)更有效的治療手段和更妥善的病人護(hù)理,但治療和護(hù)理仍將依靠人的判斷。不同患者有不同的需求,對(duì)此人類(lèi)能比機(jī)器做出更好的響應(yīng)。許多情況下,機(jī)器可能永遠(yuǎn)都不能以人類(lèi)可接受的方式來(lái)權(quán)衡不同處事方式的利弊。

隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步,機(jī)器所做的預(yù)測(cè)將越來(lái)越多地取代人類(lèi)所做的預(yù)測(cè)。未來(lái)最有價(jià)值的技能將是與預(yù)測(cè)互補(bǔ)的技能——換言之,與判斷相關(guān)的技能。企業(yè)可能會(huì)持續(xù)需要那些能夠做出負(fù)責(zé)任的決策(需要道德判斷)、吸引客戶(hù)和員工(需要高情商),并能挖掘新機(jī)遇(需要?jiǎng)?chuàng)造力)的人。如果預(yù)測(cè)能讓疾病診斷變得更廉價(jià)、更迅速,與身體干預(yù)和情感安慰有關(guān)的護(hù)理技能就可能會(huì)變得更重要。

管理者的工作將越來(lái)越多地涉及如何以最佳方式應(yīng)用人工智能,他們通過(guò)提出以下問(wèn)題來(lái)進(jìn)行決斷:當(dāng)前存在哪些預(yù)測(cè)的機(jī)遇?哪些東西應(yīng)該被預(yù)測(cè)?人工智能體應(yīng)該如何學(xué)習(xí)來(lái)逐漸提升預(yù)測(cè)能力?在這種情況下的管理,需要以下兩種判斷:識(shí)別并應(yīng)用最有用的預(yù)測(cè),以及衡量不同類(lèi)型錯(cuò)誤的相對(duì)成本。有時(shí)會(huì)有明確的目標(biāo)(例如,根據(jù)面容識(shí)別人物)。而其他時(shí)候,目標(biāo)可能并不明確,需要做出判斷來(lái)指

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