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    智能機(jī)器,能多智能?

    2016-09-06 10:06:54
    現(xiàn)代國企研究 2016年8期
    關(guān)鍵詞:機(jī)器機(jī)器人人類

    如果流行文化是大眾思想的標(biāo)尺的話,似乎每一個人最近都意識到了人工智能的威脅。AlphaGo在圍棋中的勝利,智能機(jī)器替代人的恐慌,電影中機(jī)器統(tǒng)治人的設(shè)想都開始使人反思智能機(jī)器到底能夠多智能。巴布森學(xué)院信息技術(shù)與管理專業(yè)教授Thomas H. Davenport說,為此,我們建立了在兩個維度上建立了智能機(jī)器分類的簡單框架:其一,機(jī)器在運(yùn)用其智能上有多大的自主程度,最低級的,受命于人的智慧命令,最高級的(同時也是理論上),形成自主意識;其二,智能機(jī)器能夠從事于何種任務(wù),包括了數(shù)據(jù)分析、文字圖像處理、執(zhí)行數(shù)字任務(wù)、執(zhí)行物理任務(wù)。

    智能的四個層級

    1. 支持人類

    長期以來,智能機(jī)器被賦予的定位是支持人類,機(jī)器可以提供決策的建議或執(zhí)行一系列任務(wù),但人才是最終決策者。

    2. 自動重復(fù)任務(wù)

    在結(jié)構(gòu)化的場景中,智能機(jī)器可以輕易地從支持人類進(jìn)化到自主決定。這種自主一般依賴于固定的代數(shù)規(guī)則,因此同樣受制于人類的干預(yù)。目前,在金融交易和保險包銷行業(yè)中,自主決定已經(jīng)得到了普遍的使用。

    3. 背景意識和學(xué)習(xí)

    隨著數(shù)據(jù)流愈發(fā)持續(xù)化與巨量化,我們在實時解析數(shù)據(jù)方面,如發(fā)現(xiàn)異常、認(rèn)知模式以及預(yù)測將來方面也愈發(fā)依賴認(rèn)知技術(shù)。目前認(rèn)知技術(shù)一個重要特征是它擁有自我學(xué)習(xí)和改善的能力。這種自我學(xué)習(xí)一般通過對實時信息、用戶反饋、新文本內(nèi)容的持續(xù)分析實現(xiàn)。這種技術(shù)目前已經(jīng)應(yīng)用在股票交易決策、駕駛時間預(yù)測以及精密醫(yī)學(xué)診斷方面。

    4. 自我意識

    目前,擁有自我意識的機(jī)器僅僅在想象之中。專家表示,在最樂觀的情況下,這類機(jī)器可能于未來三十到四十年出現(xiàn)。

    四類認(rèn)知任務(wù)

    1. 分析數(shù)據(jù)

    所有認(rèn)知技術(shù)的根本自娛對結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)(一般以表格方式呈現(xiàn))進(jìn)行分析。傳統(tǒng)的,機(jī)器僅僅負(fù)責(zé)提供數(shù)據(jù)等分析以支持人類,而人類負(fù)責(zé)提出假設(shè)、形成問題等前端任務(wù)以及數(shù)據(jù)解釋等后端問題。目前,數(shù)據(jù)分析已經(jīng)被普遍應(yīng)用到企業(yè)運(yùn)行之中,通過”機(jī)器學(xué)習(xí)”等技術(shù),數(shù)據(jù)分析開始朝向自主化或半自主化發(fā)展。

    2. 分析文字和圖像

    閱讀文字、分析圖像并理解其意義是人類認(rèn)知的重要特征。但當(dāng)前的技術(shù)如機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)已經(jīng)能夠?qū)ξ淖诌M(jìn)行分類、解釋并生成文字。而分析與識別圖像的技術(shù)也已經(jīng)成熟。

    當(dāng)前這類技術(shù)的應(yīng)用主要有三種:其一,大量文本的翻譯;其二,如人類一般回答問題;其三,以總結(jié)或者產(chǎn)生新文本的方式理解語言。

    IBM的Watson系統(tǒng)是第一個能夠吸收、處理并“理解”文本,進(jìn)而對細(xì)節(jié)問題作出回答的智能機(jī)器。近來,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的圖像分析技術(shù)也被納入系統(tǒng)之中。隨著處理數(shù)據(jù)量的增加與信息的存儲,Watson逐漸能夠執(zhí)行認(rèn)知任務(wù)。但是據(jù)項目負(fù)責(zé)人表示”Watson并沒有自主思考的能力,其他智能系統(tǒng)也沒有出現(xiàn)這種能力”。

    3. 執(zhí)行數(shù)字任務(wù)

    近年來,智能機(jī)器已經(jīng)發(fā)展到自動管理和決策的程度。這一功能的實現(xiàn)需要兩大能力:其一,以業(yè)務(wù)規(guī)則的方式表達(dá)決策邏輯;其二,實現(xiàn)任務(wù)按步驟遞進(jìn)輸送到技術(shù)。

    目前銀行業(yè)(如補(bǔ)辦遺失銀行卡到客服)、保險(處理申請和賠付)、信息技術(shù)(修正簡單問題)、流水線管理等已經(jīng)普遍應(yīng)用了這一程度的智能化。針對英國第二大移動服務(wù)商西班牙電信O2公司的研究表明,自動化投資的三年回報率大概在650%-800%之間。

    4. 執(zhí)行物理任務(wù)

    物理任務(wù)是機(jī)器人的天下。2014年,在全球范圍的工業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)裝配了二十二萬五千臺機(jī)器人。不過,需要面對的事實是,機(jī)器人在某些方面并不令人滿意。2011年,臺灣富士康宣稱要在三年內(nèi)安裝100萬臺機(jī)器人以替代一百萬工人。但這件事起說起來容易做起來難。2015年,為了裝配新iPhone,富士康又雇傭了十萬名工人,而不是機(jī)器人。

    機(jī)器人替代人類需要高度的程序化。因安全的問題,它們還必須與工人分離。機(jī)器人的自主化程度不一,如無人飛機(jī)、手術(shù)機(jī)器人、采礦設(shè)備等都需要人類操縱;其他則因相應(yīng)程序等裝配具有固定條件下半自動化等功能;但隨著智能化、機(jī)器視野、決策能力等發(fā)展和不同技術(shù)的融合,機(jī)器人的自主能力必將不斷提高。

    設(shè)計認(rèn)知架構(gòu)

    智能機(jī)器已經(jīng)進(jìn)入了工作場所,在不久的將來,這一趨勢只能愈演愈烈。迎接這一潮流的到來,需要組織設(shè)計相應(yīng)的“認(rèn)知架構(gòu)”。所謂認(rèn)知架構(gòu),主要包括以下特點(diǎn):

    1. 處理不同類型數(shù)據(jù)的能力

    機(jī)器認(rèn)知能力不應(yīng)局限于單一類型數(shù)據(jù),而應(yīng)當(dāng)包括文本、數(shù)字、圖像、對話甚至情境自覺。

    2. 學(xué)習(xí)能力

    學(xué)習(xí)能力是認(rèn)知技術(shù)的核心。在選擇智能機(jī)器時,應(yīng)當(dāng)優(yōu)先選擇有學(xué)習(xí)能力者,以實現(xiàn)人工智能的不斷成長。

    3. 透明性

    人類與認(rèn)知技術(shù)的合作,需要首先實現(xiàn)人對機(jī)器的信任。對于機(jī)器處理過程“黑箱”的透明化,是實現(xiàn)人類信任的前提,也能夠促進(jìn)人更快的采用先進(jìn)技術(shù)。

    4. 多樣化的人類角色。

    即使最為自動化的機(jī)器,也需要不同程度的人工控制模式,從簡單的照看機(jī)器到完全的人工控制,這也是充分利用智能機(jī)器的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

    5. 靈活地升級與改進(jìn)機(jī)制。在金融業(yè),智能系統(tǒng)的普及得益于其所建立的規(guī)則可以被不斷改進(jìn)升級。未來,這種升級與改進(jìn)機(jī)制應(yīng)當(dāng)更具靈活性。

    6. 穩(wěn)健的反饋渠道。智能機(jī)器往往組織各部分以及利益相關(guān)方緊密相關(guān)。許多使用自動系統(tǒng)投放電子廣告的企業(yè)經(jīng)常接到消費(fèi)者的報告稱其所投放的廣告仍有進(jìn)一步細(xì)分的空間。

    對于組織而言,使用智能機(jī)器的目的不在于自動化而在于增進(jìn)效率。因此,最關(guān)鍵的要素在于如何將人類能力潛入智能化的圖景之中。相對于最智能的機(jī)器而言,人仍有其優(yōu)勢,他們能夠理解非結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù),能夠同時認(rèn)知許多完全不同性質(zhì)的事物,他們兼具判斷力和靈活性——所有這些要素,都是企業(yè)創(chuàng)新、贏得客戶、競爭之聲的核心。

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