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(tái)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(shí)代，大平臺(tái)正在開(kāi)采數(shù)字化的石油——大數(shù)據(jù)，而開(kāi)采出來(lái)的大數(shù)據(jù)則用于人工智能（AI），因?yàn)锳I會(huì)是數(shù)字化時(shí)代的電。
也有人用狂歌熱舞（DANCE）這個(gè)詞來(lái)形容AI主導(dǎo)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代。DANCE是五個(gè)英文詞的縮略語(yǔ)，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(jí)的性能改善（exponentialimprovementsinhard-ware）。其實(shí)DANCE的五點(diǎn)缺一不可，恰恰是大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生，算法不斷更新，移動(dòng)互聯(lián)和未來(lái)的物聯(lián)網(wǎng)讓連接無(wú)所不在，云端讓數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和使用更方便，再加上硬件的不斷更新升級(jí)，推動(dòng)了這樣一個(gè)科技以幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)變化的時(shí)代。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的五點(diǎn)要素中，AI是貫穿始終的應(yīng)用技術(shù)，也成為當(dāng)下各個(gè)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(shū)從不同的角度剖析了AI的特點(diǎn)，聯(lián)系起來(lái)勾勒出清晰的AI發(fā)展與應(yīng)用的圖譜。這四本書(shū)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(xiàng)通用技術(shù)將給商業(yè)帶來(lái)改變的《預(yù)測(cè)機(jī)器》（PredictionMachine）、咨詢師眼中AI當(dāng)下的應(yīng)用場(chǎng)景《人+機(jī)器》（Human+Machine），以及目前在國(guó)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(lái)的《生命3.0》。
把商業(yè)問(wèn)題變成預(yù)測(cè)問(wèn)題
之所以說(shuō)AI是未來(lái)的電，因?yàn)锳I和電力一樣，將是改變工作和生活方方面面的一項(xiàng)通用技術(shù)。如果用簡(jiǎn)單的供求關(guān)系來(lái)分析，當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)變得夠便宜，就會(huì)帶來(lái)足夠多的新應(yīng)用；此外當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)變得夠便宜之后，跨界的應(yīng)用也會(huì)不斷興起。電力作為工業(yè)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的通用技術(shù)就是如此。
1800年，退休的美國(guó)首任總統(tǒng)華盛頓的別墅一年需花費(fèi)一萬(wàn)多美元購(gòu)買蠟燭照明。100年之后，同樣一棟別墅一年的照明費(fèi)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(lái)的普及效果。華盛頓時(shí)代只有富人才能晚上點(diǎn)得起蠟燭夜讀，電力普及時(shí)代任何一個(gè)大都市的家庭都不會(huì)為電費(fèi)而煩惱。
《預(yù)測(cè)機(jī)器》的三位作者都是來(lái)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(gè)通用技術(shù)，而AI越來(lái)越便宜，帶來(lái)最直接的效果就是“預(yù)測(cè)”的成本將越來(lái)越低，從而給商業(yè)流程和商業(yè)模式帶來(lái)全新的變化，就好像100多年前電的普及一樣。
如果說(shuō)AI的最大特點(diǎn)是更好地解決預(yù)測(cè)問(wèn)題，思考商業(yè)模式創(chuàng)新就需要把商業(yè)面臨的各種實(shí)際問(wèn)題轉(zhuǎn)變成預(yù)測(cè)問(wèn)題來(lái)思考。比如說(shuō)，無(wú)人駕駛是不是可以看做預(yù)測(cè)問(wèn)題？又比如說(shuō)，翻譯是不是預(yù)測(cè)問(wèn)題？
回答都是肯定的。在AI看來(lái)，無(wú)人駕駛就是怎樣去培養(yǎng)機(jī)器能夠更好地去預(yù)測(cè)一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的老司機(jī)如何應(yīng)對(duì)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(huì)老司機(jī)適應(yīng)各種不同環(huán)境應(yīng)對(duì)道路上各種突發(fā)情況的能力，那么就能很好地解決無(wú)人駕駛問(wèn)題。這也是為什么共享出行企業(yè)能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有所作為的原因，因?yàn)榭梢圆蹲酱罅克緳C(jī)的駕駛行為，并以此培養(yǎng)無(wú)人駕駛AI。
翻譯也可以看做一種預(yù)測(cè)問(wèn)題。AI出現(xiàn)之前的機(jī)器翻譯，強(qiáng)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(yǔ)法，也是逐詞對(duì)應(yīng)的翻譯。AI處理翻譯問(wèn)題，同樣可以轉(zhuǎn)化成預(yù)測(cè)問(wèn)題：預(yù)測(cè)一個(gè)資深的翻譯，會(huì)怎么翻譯處理一個(gè)詞、一段話、一篇文章。從詞上