虽未达到科幻中的未来，人工智能革命仍已到来

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两年前，伯克利大学计算机科学教授兼人工智能专家迈克尔·乔丹写了一篇文章，提醒人们不要过分夸大人工智能，他宣称人工智能革命是人们未来唯一希望实现的革命。

 

在笔者看来，虽然看起来并非科幻小说中所描绘的那样，但这场革命已经到来了。

 

人工智能：“智能通配符”

 

正如乔丹在其文章中明确指出的那样，“人工智能（AI）”这个术语在各种技术中应用如此广泛，以至于它实际上已失去了意义。”

他在《人工智能——革命尚未到来》中写到：“当前关于这些问题的公开对话过多使用人工智能作为智能通配符，这让人们很难对新兴技术的范围和结果进行推理。”

 

人工智能是一个“智能通配符”，可用于讨论基于逻辑或推理的任务，这些任务曾经是由人工完成的，现在计算机就可以实现。自然语言处理、神经网络等算法，以及模式识别等基本功能都经常包含在人工智能的讨论之中。

 

撒下这么大的网，难怪人工智能很难达到人类的期望值。人工智能不具有人类那样的推理能力，看起来就不像已经发挥了潜力。但如果因为人工智能不像科幻小说里写得那么酷就忽视它，这很有可能限制人们利用现有的具有革新性的人工智能。

 

从历史上看，人工智能的目标一直是创造一个完全独立的推理机器。这种自主的人工智能是一个伟大的终极目标，但不必等到实现这种可能性才承认革命。人工智能增强人类智慧，使人们能够根据数据做出更有效的决策，这已经是传统决策的一大进步。

 

以前，人们做决定局限于有限的信息，任何人都可以有效地收集和处理这些信息，而人工智能则可以使人们汇集所有相关信息并快速理解其含义。虽然人们可能无法完全摆脱流程的束缚，但决策会变得有效很多。这是具有革命性的——也是笔者认为的人工智能的最佳应用。

 

革命性的人工智能

 

图源：ytang3

如果承认人工智能的目标是对人类决策进行自动化和优化，而不是消除人类在方程式中的作用，那么自乔丹撰写文章以来，我们在人工智能领域取得的进展就变得更加清晰了。

 

比如胎儿超声。乔丹的文章以故事开头，阐述了人类在有效利用数据、统计资料、技术和医疗信息来评估产前护理风险的局限性。因为在为孕妇选择最佳护理方案和孕育胎儿的过程中涉及到很多因素，所以危险的误判是很常见的。

 

然而，在该文章发表仅五个月之后，研究人员就发布了一个人工智能系统用来评估超声波，检测和诊断心脏异常。该系统会评估所有让医生难以给出最佳建议的复杂问题，然后推荐治疗计划。医生和病人对医疗决策拥有最终的选择权，但由于人工智能上的创新，他们掌握的信息更为充分。

 

体现人工智能不足的确切问题已经解决了——没有人建议说人工智能使用的最终决定权不在人类手中。还有许多其他例子，例如通过手表和电话监测慢性病（如糖尿病）等等。

 

图源：unsplash

过去两年来，人工智能的进步一直在帮助人们做出更好的决定，不仅仅局限于医学领域，商业也同样发生了变化。

埃森哲获得了一项技术的专利，该技术可以进行即时支出分析，使用户能够更灵活地应对财务状况的变化；一家初创时尚公司Glitch利用人工智能来创造独特的设计理念，但仍让设计师们随时准备做出最终决定，决定什么会吸引消费者。

 

笔者工作的公司Evo秉承从自动化决策中创造价值的精神。大多数公司都曾根据历史数据和过去的销售额进行过需求预测，但我们的人工智能让评估包含的实时数据来源更广泛，这使预测准确率平均提高了36%。人们根据这些预测做出关键的商业决策，相比于直觉，他们的选择有了更好的基础。

 

人工智能之人机联盟

 

保持人工智能的自主性并不一定会改善结果，人工智能推荐的准确性通常会随着额外的人类主观输入而提高。例如，当商店经理在有限的范围内调整库存建议时，供应链算法可以提供更准确的需求预测。这是为什么呢？人们对顾客需求的理解与地方水平有某种难以言喻的关联，这是很难量化的。

 

通过将人工智能计算的能力与人类直觉相结合，预测准确度比自动生成的人工智能预测提高了5%。当然不能保证人工智能模型中的任何特定人为干预都会产生同样的积极影响；人类偏见经常被带到人工智能中。但人类与人工智能合作的总体影响是积极的。人们实现了创新，值得将如今取得的进步称之为革命。

 

当考虑到人工智能已经造就的可能以及每天出现的新可能时，很明显，我们已经到达了人工智能领域发展的临界点。每天都有新的学术和商业应用出现。人工智能的发展可能会偏离我们的预期，但这并不影响已经取得的巨大进展。

 

图源：Evo

乔丹明智地指出，对完全自主的人工智能进行大肆宣传会使人们无法看到人工智能作为智慧增强手段可能带来的机遇。人类直觉和机器计算能力相结合，才最有可能解决紧迫的社会问题。使用人工智能帮助人们做出更合理、更明智的决定，这本身就是革命性的一步。

 

人工智能革命已经拉开了序幕。情况不像科幻作品里那样惊天动地，事实证明我们与机器处于同一战线，共同探寻着问题的最佳答案。

 

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