人工智能將給未來工作帶來什么樣的改變？

• 2018年9月30日 ZhangHongYuan來源：經(jīng)濟(jì)觀察報(bào) 902 56
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  行業(yè)集中度在不斷提升，不進(jìn)則退。ITO鍍膜情報(bào)分析把握有力發(fā)展方向！

  企業(yè)并購(gòu)包括兼并與收購(gòu)。公司兼并是指經(jīng)由轉(zhuǎn)移公司所有權(quán)的形式，一家或多家公司的全部資產(chǎn)與責(zé)任不需經(jīng)過清算都轉(zhuǎn)移為另一公司所有，而接受全部資產(chǎn)與責(zé)任的另一公司仍然完全以自身名義繼續(xù)運(yùn)...

如果說IQ是用來測(cè)量一個(gè)人的智商，EQ用來評(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)和未來的物聯(lián)網(wǎng)讓連接無所不在，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未來的《生命3.0》。

把商業(yè)問題變成預(yù)測(cè)問題

之所以說AI是未來的電，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)系來分析，當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)變得夠便宜，就會(huì)帶來足夠多的新應(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越來越便宜，帶來最直接的效果就是“預(yù)測(cè)”的成本將越來越低，從而給商業(yè)流程和商業(yè)模式帶來全新的變化，就好像100多年前電的普及一樣。

如果說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)問題來思考。比如說，無人駕駛是不是可以看做預(yù)測(cè)問題?又比如說，翻譯是不是預(yù)測(cè)問題?

回答都是肯定的。在AI看來，無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，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IQ是用來測(cè)量一個(gè)人的智商，EQ用來評(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“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。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)工程師把這種過程稱為“特征工程學(xué)”，比如說把圖像和語(yǔ)言的數(shù)字特征提取出來，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)字的加減乘除來幫助算法做出正確的判斷。比如說，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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