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活在AI時代:人人都要培養(yǎng)AIQ 這幾個技能需要掌握

2018/9/30 9:33:07 |  5377次閱讀 |  來源:經(jīng)濟(jì)觀察報   【已有0條評論】發(fā)表評論

文/吳晨

《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)時代,大平臺正在開采數(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),因為AI會是數(shù)字化時代的電。

也有人用狂歌熱舞(DANCE)這個詞來形容AI主導(dǎo)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代。DANCE是五個英文詞的縮略語,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)級的性能改善(exponentialimprovementsinhard-ware)。其實DANCE的五點缺一不可,恰恰是大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生,算法不斷更新,移動互聯(lián)和未來的物聯(lián)網(wǎng)讓連接無所不在,云端讓數(shù)據(jù)的存儲和使用更方便,再加上硬件的不斷更新升級,推動了這樣一個科技以幾何級數(shù)增長變化的時代。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的五點要素中,AI是貫穿始終的應(yīng)用技術(shù),也成為當(dāng)下各個領(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,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作為一項通用技術(shù)將給商業(yè)帶來改變的《預(yù)測機(jī)器》(PredictionMachine)、咨詢師眼中AI當(dāng)下的應(yīng)用場景《人+機(jī)器》(Human+Machine),以及目前在國內(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)測問題

之所以說AI是未來的電,因為AI和電力一樣,將是改變工作和生活方方面面的一項通用技術(shù)。如果用簡單的供求關(guān)系來分析,當(dāng)一項技術(shù)變得夠便宜,就會帶來足夠多的新應(yīng)用;此外當(dāng)一項技術(shù)變得夠便宜之后,跨界的應(yīng)用也會不斷興起。電力作為工業(yè)經(jīng)濟(jì)時代的通用技術(shù)就是如此。

1800年,退休的美國首任總統(tǒng)華盛頓的別墅一年需花費一萬多美元購買蠟燭照明。100年之后,同樣一棟別墅一年的照明費用只有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。華盛頓時代只有富人才能晚上點得起蠟燭夜讀,電力普及時代任何一個大都市的家庭都不會為電費而煩惱。

《預(yù)測機(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”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的最大特點是更好地解決預(yù)測問題,思考商業(yè)模式創(chuàng)新就需要把商業(yè)面臨的各種實際問題轉(zhuǎn)變成預(yù)測問題來思考。比如說,無人駕駛是不是可以看做預(yù)測問題?又比如說,翻譯是不是預(yù)測問題?

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)測一個經(jīng)驗豐富的老司機(jī)如何應(yīng)對各種復(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)會老司機(jī)適應(yīng)各種不同環(huán)境應(yīng)對道路上各種突發(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)能在自動駕駛領(lǐng)域有所作為的原因,因為可以捕捉大量司機(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)測問題。AI出現(xiàn)之前的機(jī)器翻譯,強調(diào)的是如何自上而下,從規(guī)則的角度去讓機(jī)器理解語法,也是逐詞對應(yīng)的翻譯。AI處理翻譯問題,同樣可以轉(zhuǎn)化成預(yù)測問題:預(yù)測一個資深的翻譯,會怎么翻譯處理一個詞、一段話、一篇文章。從詞上

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