許多高管問我人工智能能夠做什么？

這些人想知道 AI 是如何顛覆他們從處的行業(yè)，以及他們該如何利用 AI 重塑自己的公司。這段日子，有媒體在描述人工智能時總是夾雜著一些不切實際的觀點：如人工智能很快就會接管全世界！

是的，人工智能確實在改變著搜索、廣告、電商、金融、物流、媒體等行業(yè)，但作為曾經(jīng) Google Brain 的負責人、斯坦福大學人工智能實驗室前主任以及百度 1200 多人的 AI 團隊領(lǐng)導(dǎo)者；以及培育出許多世界領(lǐng)先的人工智能小組，并創(chuàng)造出許多服務(wù)上億用戶的人工智能產(chǎn)品的人，在談及人工智能對世界的影響，我想表達這樣一個觀點：

AI 確實將改變許多行業(yè)，但它不是魔法。要真正了解人工智能為你的企業(yè)和你所處的行業(yè)產(chǎn)生哪些影響，我們必須得扒開被炒作背后的面紗，看清楚它的本質(zhì)，去了解人工智能在今天究竟能做些什么。

盡管人工智能已滲透到各行各業(yè)，但它的應(yīng)用和落地方式還極其有限。幾乎所有 AI 的最新進展均是通過一種類型來完成：輸入數(shù)據(jù)（A）快速生成簡單的回應(yīng)（B），舉個例子：

就這么一個簡單的輸入 A 和輸出 B 將改變許多行業(yè)，而構(gòu)建由 A→B 的技術(shù)被稱為監(jiān)督學習。A→B 這種系統(tǒng)距離科幻片中存在情感的機器人還差得很遠，人類的智能也遠遠比 A→B 系統(tǒng)高級得多。

A→B 系統(tǒng)發(fā)展速度很快，這其中深度學習很大程度上受大腦的工作原理啟發(fā)。即便是受大腦原理啟發(fā)，但是這些系統(tǒng)的智能程度仍舊遠遠達不到科幻小說里的那樣。許多研究員正在探索其他形式的人工智能，其中一些已被證明在特定環(huán)境下有效，也許還有更好的突破方式，讓更高級的人工智能誕生成為可能，但我們?nèi)匀粵]有清晰的路徑去實現(xiàn)這一目標。

不過，目前監(jiān)督學習有一個致命的弱點：它需要龐大的數(shù)據(jù)。

研究者需要給系統(tǒng)輸入大量 A 和 B 的樣本：搭建一個圖片標注器就需要十幾萬的圖片（A）和可以證明圖中是否有人存在的標簽（B）。同樣，建立一個語音識別系統(tǒng)需要數(shù)萬小時的輸入語音（A）和語音轉(zhuǎn)錄文本（B）。

那么 A→B 這個系統(tǒng)能做什么？關(guān)于其顛覆性影響，這里列一個法則：

如果人類進行一項思考時間少于 1 秒的任務(wù)，那么不遠的將來或許我們能用人工智能自動化完成這項任務(wù)。

人們在人工智能應(yīng)用方面已經(jīng)做了很多有價值的研究：在監(jiān)控視頻中檢測可疑行為、汽車即將撞到行人時自動急剎車、自動刪除網(wǎng)上的黃暴內(nèi)容，上述任務(wù)均可在一秒之內(nèi)完成。

當然，上述提到的更適合大的業(yè)務(wù)方向，搞清楚人工智能技術(shù)與你的業(yè)務(wù)的聯(lián)系很重要。

運行人工智能需要仔細選擇 A 和 B，并提有效數(shù)據(jù)以幫助 AI 找出 A→B 的關(guān)系。選擇 A 和 B 就已經(jīng)改變了許多行業(yè)，此外，它還有望帶來更多新的顛覆。

在明白了人工智能能夠做什么和不能做什么之后，高層管理員們下一步應(yīng)該把它人工智能納入自己的戰(zhàn)略。這意味著需要理解價值是怎么創(chuàng)造出來的？以及什么是難以復(fù)制的？人工智能社區(qū)非常開放，與大多數(shù)頂尖的研究人員發(fā)布和共享觀點、甚至開源代碼。這個開源的世界，有兩種東西是稀缺資源：

• 數(shù)據(jù)：在我領(lǐng)導(dǎo)過的 AI 團隊中，很多團隊最多一兩年的時間就能把其他團隊軟件寫出來，但是要獲得其他團隊的數(shù)據(jù)是極其困難的。相比于軟件，數(shù)據(jù)在商業(yè)競爭中是更好的壁壘。

• 人才：簡單地下載和應(yīng)用開源軟件作用有限，更多需要你根據(jù)實際的商業(yè)模式和數(shù)據(jù)定制人工智能。而能勝任這項工作的人才是絕對的“搶手貨”。

很多人通過寫人工智能對人類的利弊來闡述 AI 的潛力。例如，我們已經(jīng)看到有人用聊天機器人進行對話來緩解寂寞；我們也看到了人工智能涉及到種族歧視等問題。然而，人工智能在短期內(nèi)對我們造成的最大危害是：我們利用人工智能處理任務(wù)的頻率遠遠超過了以前，這有可能會造成失業(yè)問題。作為領(lǐng)導(dǎo)者，確保我們正在建設(shè)中世界的每一個個體都能自由成長是我們所有人的責任，這個過程中，了解人工智能能夠做什么以及如何讓它滲入到你們企業(yè)的策略中只是一個開始，而不是結(jié)束。

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