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    人工智能“花”落何處

    2018-03-04 16:37:00
    網(wǎng)絡(luò)安全和信息化 2018年10期
    關(guān)鍵詞:人工智能企業(yè)

    實(shí)際上,這種情況較為少見。去年,全世界3182名首席信息官(CIO)中,僅有4%表示他們已將人工智能相關(guān)的應(yīng)用投入生產(chǎn)中,或是在未來12個(gè)月內(nèi)有此計(jì)劃。首席信息官不一定了解企業(yè)中正在進(jìn)行的每一個(gè)項(xiàng)目,但基本上這個(gè)數(shù)字的誤差不會(huì)超過它的兩倍。也許,8%的企業(yè)都已將這樣的應(yīng)用投入生產(chǎn)中,但8%這個(gè)數(shù)字很可能是對(duì)實(shí)際情況的一種高估。

    為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況?

    今年6月27日,Gartner發(fā)布了一項(xiàng)人工智能技術(shù)成熟程度的研究,為企業(yè)架構(gòu)師和科技創(chuàng)新者提供相關(guān)見解。該研究的重點(diǎn)在于人工智能技術(shù)的成熟程度,而不在于人工智能領(lǐng)域企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。

    從表面上看,人工智能領(lǐng)域在過去十年中取得了突破性的進(jìn)展。不斷有新的、寶貴的機(jī)會(huì)涌現(xiàn)出來。在這十年中,在與人工智能有關(guān)的研究、會(huì)議、研究生項(xiàng)目、初創(chuàng)公司、風(fēng)險(xiǎn)資金、公司中的并購(M&A)活動(dòng)、人工智能相關(guān)的工作發(fā)布、專利申請(qǐng)上,我們都取得了很大的進(jìn)步。

    但我們看到的只是其中的一部分,還須考慮的是:

    ·如今,偉大的研究發(fā)現(xiàn)過多地涌現(xiàn),使得技術(shù)空間變得混亂。在很多情況下,當(dāng)下的技術(shù)突破在下一季度或第二年就會(huì)過時(shí);

    ·系統(tǒng)工程的指導(dǎo)方針(以及專業(yè)知識(shí))較為缺乏;

    ·如今的人工智能技術(shù)就像信息通信技術(shù)在1960年的發(fā)展?fàn)顩r一樣,這種情況短時(shí)間內(nèi)很難改變;

    ·最糟糕的是,由于缺乏新的、使用人工智能技術(shù)的“殺手級(jí)應(yīng)用”推動(dòng)商務(wù)人士在這方面開展投資項(xiàng)目,人工智能相關(guān)的應(yīng)用投入大規(guī)模生產(chǎn)的進(jìn)程近乎處于停滯狀態(tài)。

    讓我們把目光聚焦在“殺手級(jí)應(yīng)用”的“真空”狀態(tài)上。

    我們向IT領(lǐng)導(dǎo)者或企業(yè)管理者詢問了人工智能應(yīng)用的問題,并向他們征求文字或口頭回答,回答通常會(huì)分為以下四類:

    第一,決策支持/擴(kuò)大化——幫助人們變得更加聰明

    第二,虛擬代理——熟悉用戶的文字或發(fā)言

    第三,決策自動(dòng)化——任務(wù)自動(dòng)化或優(yōu)化

    第四,智能產(chǎn)品——嵌入式的人工智能

    這幾類(先不說第二項(xiàng))和老式汽車的市場非常相似——老式汽車的想法在19世紀(jì)已經(jīng)出現(xiàn),在20世紀(jì)早期出現(xiàn)了對(duì)應(yīng)的產(chǎn)品。人們在熟悉的環(huán)境下可以更好地發(fā)揮想象。

    因此,我們有例如:

    ·20世紀(jì)90年代初的類似商業(yè)智能化的產(chǎn)物(決策支持/擴(kuò)大化)

    ·以“決策自動(dòng)化”為特征的任務(wù)自動(dòng)化和任務(wù)優(yōu)化,實(shí)際上,我們從計(jì)算機(jī)時(shí)代的開始就在這么做了

    ·智能產(chǎn)品——一個(gè)已經(jīng)近乎沒有實(shí)際意義的、過時(shí)的標(biāo)簽

    客戶對(duì)虛擬代理存在著普遍的興趣。事實(shí)上,表示在人工智能技術(shù)上進(jìn)行了投資的客戶中,有三分之二提到了“面向用戶”(通常與聊天有關(guān))的項(xiàng)目。但是除非縮窄這些項(xiàng)目的定義,這些項(xiàng)目要達(dá)成一定規(guī)模的難度非常大。除了幾家大型科技公司外,沒有哪家公司具備開發(fā)出一個(gè)可以回答所有人所有問題的全能聊天機(jī)器人的能力,洞察引擎(Insights Engine)在這方面比聊天機(jī)器人做得更好。而從目前的情況來看,這些大公司的產(chǎn)品也并不是那么完美。谷歌的Duplex、亞馬遜的Alexa Challenge中的對(duì)話可能是目前最為智能的,但企業(yè)是否會(huì)對(duì)這些項(xiàng)目大規(guī)模投資仍然懸而未決。

    未來是難以預(yù)見的。除了聊天機(jī)器人之外,其余項(xiàng)目都僅是在“老式汽車”上的改進(jìn)。那些能夠讓企業(yè)開創(chuàng)使用人工智能技術(shù)的新商業(yè)計(jì)劃的巨大突破在哪里呢?

    然而,行業(yè)、廠商、分析人員、咨詢顧問乃至全世界范圍內(nèi)的企業(yè),都并不了解這些巨大突破會(huì)是什么。

    這其中一部分的問題是,人工智能最適合解決的問題,可能已超出那些想找到新的“殺手級(jí)商業(yè)應(yīng)用”的人的能力和經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知。

    回到商用計(jì)算機(jī)的早期年代(二十世紀(jì)中期),企業(yè)購買計(jì)算機(jī),運(yùn)行人們已在紙上處理了數(shù)個(gè)世紀(jì)的問題。當(dāng)人們知道如何在紙上進(jìn)行記賬,那么將相同的邏輯應(yīng)用到計(jì)算機(jī)上就相對(duì)容易了。

    在如今這個(gè)人工智能技術(shù)應(yīng)用開始生產(chǎn)的早期時(shí)代,我們無意中失去了知道我們應(yīng)該如何處理一些事情的能力。研究筆記中寫道:

    “我們現(xiàn)在能夠用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)為基礎(chǔ)的系統(tǒng)對(duì)照片做面部識(shí)別。人類(我們靈長類動(dòng)物的祖先)已經(jīng)有至少五千萬年的面部識(shí)別經(jīng)驗(yàn),但總的來說,我們并沒有一套有效、系統(tǒng)的方法來進(jìn)行面部識(shí)別。

    我們只是運(yùn)用人類的本能(不像科技開發(fā)者那樣),用我們神經(jīng)系統(tǒng)中不同的、與生俱來的學(xué)習(xí)回路來進(jìn)行面部識(shí)別。其中具體的過程是模糊的。一個(gè)十五個(gè)月大的孩子是如何分辨出他父親和母親的圖片的?我們并不了解。日常的人類經(jīng)驗(yàn)不足以讓我們建立一套實(shí)現(xiàn)臉部識(shí)別的技術(shù)。”

    我們在缺乏這樣的見解的同時(shí),也缺乏實(shí)際經(jīng)驗(yàn)以驅(qū)動(dòng)對(duì)相關(guān)應(yīng)用的創(chuàng)造或開發(fā)。擬人法可能會(huì)讓我們誤入歧途。

    這些局限之外,我們?nèi)砸嘈牛?/p>

    ·科學(xué)將以驚人的速度繼續(xù)進(jìn)步;

    ·人工智能技術(shù)將會(huì)被應(yīng)用在更多產(chǎn)品中;

    ·到2020年,人工智能技術(shù)將存在于基本上所有的新型軟件產(chǎn)品中;

    ·廠商將會(huì)用這些嵌入式的技術(shù)增加并擴(kuò)大其產(chǎn)品功能,此后企業(yè)就會(huì)因商業(yè)型人工智能的優(yōu)勢進(jìn)行投資,而非開發(fā)相關(guān)技術(shù)。

    等待能夠帶動(dòng)重大商業(yè)投資的“殺手級(jí)應(yīng)用”被發(fā)現(xiàn)的過程中,我們將繼續(xù)以實(shí)際的、策略性的方式進(jìn)行小型投資,為業(yè)務(wù)帶來實(shí)際價(jià)值。N

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