时下很骨感,但AI的未来依然丰满

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  到底是我们高估了AI,还是低估了由人类组成的社会形态。

  在过去的两年,AI的的确确在赋能各行各业,但传说中的大规模替代人力,至少在目前,还没有看到。

  机器人写稿的背后,还是需要记者、编辑们坐在电脑前“码字”;机器人客服背后,还是需要坐席来解决复杂的问题;银行线上的催收机器人背后,还是需要行长们带着被子去老赖府上软磨硬泡。

  所以,到底是我们高估了AI,还是低估了由人类组成的社会形态。

  巨头的游戏

  一个2~3岁的幼儿,如果通过图片来辨识猫和狗,他大概需要看20张左右图片,基本可以掌握猫和狗的区别。如果是AI呢,它需要100万张猫和狗的图片,才能分别出两者。

  为何差异如此大?

  因为人类,即便是小宝宝,也会分析、总结、分类,他根据20张图片,大致对猫、狗有个判断,世界上有一种猫,叫斯芬克斯猫,没有毛,这个无毛猫的图片放在小宝宝面前,问“是猫是狗?”,尽管小宝宝没有见过它的图片,但他会毫不犹豫的判断是猫。

  而机器对于没有见过的东西,是没有判断的,它甚至不认为这是动物。

  这就是人类学习和机器学习的区别。

  所以,AI是什么,AI是靠数据喂出来的,“机器学习的特点在于,见到的东西越多、判断越准确,场景越多、技术手段越丰富,原来非结构化的数据进行结构化,让机器去理解和识别,那么它的人工智能水平就会更高。”金融壹账通智能风控总经理、加马人工智能研究院首席科学家施奕明对第一财经记者说。

  对于机器学习而言,百万级的数据只能是“呵呵”,真正的训练是以亿级为起点的,正是因为需要大量的、持续的资金投入、大量的场景与数据支撑,所以AI被称之为是“巨头的游戏”。

  在过去的几年中,国内能够想象到的网络巨头、金融巨头,以及想蹭AI热点的各类公司,都在加大对于AI的开发力度,一时间风光无限。

  很多人开始惶恐,是不是自己要被机器所替代了。

  这两年,不少科技公司潜心研究无人驾驶,但当实际上路时,不仅要选择一处人烟稀少的地带,且还需要一位司机坐在驾驶位上,将手放在方向盘上方2cm处,以备随着打方向盘,脚踩刹车,眼看前方,比自己开车还累。

  “无人驾驶到现在都没有上路,因为人们最后发现,如果要模拟一个司机,没有我们想象中那么简单。”微众银行首席人工智能官杨强对第一财经记者说。

  曾经有一种智能音箱很是火热,甚至有人提出,语音是未来的入口,但拿到手的产品却令人失望,很多场景不能应付,最后沦为播放音乐的工具。

  没用对地方

  “有的时候,我们对某一项技术的期待,一不小心就变成了对一个业务场景的期待,但实际上,这是不同的维度,技术可以非常先进,但如果业务场景没有找好,技术还是不能赋能到场景上面来。”杨强说。

  在杨强看来,今天,AI并不是在所有的场景下都可以使用,比如医疗场景、教育场景,因为这些场景有它的特殊性。

  即便是在AI赋能比较深入的电话客服领域,当客户出现棘手的问题而焦躁不安时,一定是希望为自己解决问题的客服是个头脑灵活、随叫随到的人。

  在金融场景中同样如此,全自动的金融服务只有在某个节点上才能做到,在面上还是要不断的加入一些专家、一些人和一些监管机构的参与,需要人机互动。

  “金融的流程并不是我们想象中的那么简单,因为这个领域曾经历过很多次的试错,人的知识不可或缺,人机互动体现在对整个流程的严格监管,也体现在金融知识要传输给机器,让机器学会人的知识。”杨强说。

  人机互动,也是近两年在人工智能领域提出的新课题,机器不仅要学习人类知识,同时要理解人类知识,理解人类的决策,以及决策背后的逻辑和关键因素。

  “对于AI,人们最初是以颠覆取代为出发点,但是,现在回过头来,我们发现这样一个出发点是错误的。”杨强说。

  在他看来,AI技术毫无疑问是先进的,但目前的效能之所以发挥得有些令人失望,关键在于没有找到合适的场景。

  “2016年的时候,我曾提出过从互联网+到AI+,之后,我又提出从AI+到+AI,有什么区别呢,AI+是你先成立一个初创公司然后加上AI的业务,但是,+AI是你先有一个业务,在里面通过AI赋能。”杨强说。

  所以,从一开始,AI+们雄心太大,想要取代某个物件、某个行业,或是某个人,现在发现,那是行不通的。

  AI的真正定位

  那么,AI的正确打开方式是什么呢?

  “AI是要和行业、场景紧密结合的,”杨强说,“比如,在银行内部,AI可以将原来繁琐的流程自动化,提升效率、降低成本。我们有一个专门的领域叫做流程自动化,用AI赋能流程自动化。”

  事实上,可以与AI结合的场景千千万万,只有少部分被挖掘出来,绝大部分还在沉睡,未来也将有一个新设的工种,叫AI产品经理,主要工作就是为AI找到正确的场景。

  “其实,AI不是替代人力,而是释放人力,让人力去从事更加复杂的工作。”施奕明说。

  责编:林洁琛

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  关键字

  人工智能AI场景人类人机交互机器学习

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