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          大力投資人工智能 獲得的回報(bào)必能蓋過承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)

             日期:2016-09-26     來源:鳳凰科技    作者:zy     評論:0    
          標(biāo)簽:
             據(jù)外媒報(bào)道,雖然我們無法預(yù)測人工智能會在未來10-20年取得何種驚人的進(jìn)步,但可以肯定的是,該技術(shù)將為人類帶來巨大的福利。到2018年,機(jī)器人將督導(dǎo)300萬人類工人進(jìn)行日常工作;而到2020年,智能機(jī)器將成為超過30%的企業(yè)首席信息官(CIO)的首要投資重點(diǎn)。
           
            從新聞撰寫到客戶服務(wù),許多工作正在被愈發(fā)先進(jìn)的人工智能所替代,它們已經(jīng)可以成功復(fù)制人類的經(jīng)驗(yàn)和能力。人工智能曾經(jīng)一度被看作是技術(shù)的未來,而現(xiàn)在它們已經(jīng)提前迎來了自己的時代,剩下的唯一問題是如何將它推向大眾市場。
           
            時光飛逝,許多先來者已經(jīng)從AI上獲益頗多。在此過程中,人工智能技術(shù)也逐漸進(jìn)步,并將在越來越多的領(lǐng)域中變得更加強(qiáng)大。眼下,那些有能力在人工智能領(lǐng)域進(jìn)行重大投資的公司正在創(chuàng)造新的趨勢,而那些無力在此領(lǐng)域進(jìn)行投資的公司將會有落伍的危險(xiǎn)。
           
            風(fēng)險(xiǎn)vs回報(bào)
           
            有人會說,你又不是先知,怎么能預(yù)測投資AI的回報(bào)是否會大于風(fēng)險(xiǎn)呢?不過,分析師預(yù)測,到2020年全球5%的經(jīng)濟(jì)活動將由自主軟件來處理。
           
            AI的未來取決于那些愿意孤注一擲冒險(xiǎn)嘗試和持續(xù)投資的公司。其中,有的公司可能是陰差陽錯進(jìn)入該領(lǐng)域的,但嘗到甜頭后它們堅(jiān)持了六年,最終在自動化上收獲頗豐。
           

           
            眼下,許多AI進(jìn)步都來自軍事領(lǐng)域,單單美國政府就在無人機(jī)上下了重注,明年其總投資額將達(dá)46億美元,而未來,這些家伙將替代現(xiàn)有的載人飛機(jī)。只需為人工智能無人機(jī)設(shè)置一個目的地,它們就能夠自動躲避防空系統(tǒng)并到達(dá)目的地。不過,任何致命的決定仍然由人來做決定。
           
            而在學(xué)術(shù)界,麻省理工與牛津等大學(xué)處于領(lǐng)先地位,它們正在努力繪制人類的大腦地圖,并試圖模仿人類大腦的工作。它們在研究中發(fā)現(xiàn)了兩條路徑——創(chuàng)造一種復(fù)制人腦的人工智能,或者模擬實(shí)際人腦。不過兩者都有可能帶來一些倫理問題和擔(dān)憂。
           
            雖然這些問題暫時都懸而未決,但人工智能帶來的好處我們已經(jīng)能深刻的感受到,而這將推動一些大型公司加大投資力度。這點(diǎn)很容易理解,正如信息技術(shù)現(xiàn)在幾乎對每個行業(yè)都不可或缺,人工智能技術(shù)將來也是如此。
           
            計(jì)算機(jī)的未來
           
            眼下,大多數(shù)AI還只是為了完成某種特定任務(wù)而編制好的一套程序,這與真正的人工智能還有很大的差別。人工智能的未來將取決于真正的機(jī)器學(xué)習(xí)。換句話來說,未來的人工智能將不再依賴于直接的命令,它們可以自主理解它被賦予的任務(wù)。
           
            下一步,AI將脫離現(xiàn)有狹隘的外殼,通過自主學(xué)習(xí)系統(tǒng)而非預(yù)先編程來解決問題,在圍棋上戰(zhàn)勝李世石的DeepMind和IBM的Waston超級電腦就是此類AI的先行者。
           
            舉例來說,搭載了IBM Watson超級電腦的自動駕駛汽車Olli,能夠通過監(jiān)測乘客的行為并與乘客互動來學(xué)習(xí)。它會存儲每一個乘客的要求和目的地,并在未來的駕駛中使用這些信息為乘客服務(wù)。隨著新的傳感器不斷增加,Olli變得越來越智能化。
           
            不過,這樣“放任自流”,AI們真的能無師自通的達(dá)成我們的期待嗎?例如,在預(yù)測終端用戶的購買習(xí)慣方面,它能夠比現(xiàn)在的軟件做得更好嗎?它能夠通過自動關(guān)聯(lián)過去的模型來實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈交易的最優(yōu)化嗎?這些任務(wù)可是比玩游戲和駕駛汽車更為復(fù)雜。
           
            眼下,人工智能的應(yīng)用范圍正在擴(kuò)大,它們已經(jīng)滲透到了時尚風(fēng)潮和健康狀況的預(yù)測。因此,解決那些復(fù)雜的問題也是指日可待。
           
            不久之后,AI就能模仿人類復(fù)雜的決策過程,比如提供投資意見或?yàn)椴∪颂峁┨幏健J聦?shí)上,隨著真正的機(jī)器學(xué)習(xí)不斷進(jìn)步,一些更復(fù)雜、更危險(xiǎn)的工作(如卡車駕駛)將完全由機(jī)器人接管,這將導(dǎo)致新的工業(yè)革命。屆時,人們將從枯燥的重復(fù)性工作中被解放出來。
           
            不投資人工智能的代價
           
            既然是投資,其風(fēng)險(xiǎn)和回報(bào)就無法準(zhǔn)確預(yù)測。在商業(yè)上,所有新事物的已知風(fēng)險(xiǎn)就是不確定性本身。因此,風(fēng)險(xiǎn)主要來自錯誤的投資。
           
            所以,對于一些新鮮事物,人們已經(jīng)形成了新的投資理念:相比參與新事物所帶來的風(fēng)險(xiǎn),由于失去先機(jī)而落后的風(fēng)險(xiǎn)更大。
           
           
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