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本文作者將通過(guò)結(jié)合人的所看、所聽(tīng)、所想，用最通俗易懂的方式來(lái)講講人工智能和AI思維。

顛覆互聯(lián)網(wǎng)思維的應(yīng)該是AI思維。

?AI思維是百度創(chuàng)始人李彥宏在“2017百度聯(lián)盟峰會(huì)”上首次提出的概念。

“什么是AI思維？”筆者將結(jié)合技術(shù)的發(fā)展以及社會(huì)科學(xué)、自然科學(xué)給出自己的理解。

智能時(shí)代，人人都需要有AI思維。就像互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，人人都要有互聯(lián)網(wǎng)思維一樣。筆者將通過(guò)結(jié)合人的所看、所聽(tīng)、所想，用最通俗易懂的方式來(lái)講講人工智能和AI思維。

背景

AI是以智能決策為核心的系統(tǒng)，它能夠?qū)⑾?G這樣的新技術(shù)很好的串聯(lián)起來(lái)，這些技術(shù)的應(yīng)用將會(huì)大大提高生產(chǎn)效率，從而引發(fā)新的變革，顛覆已有的形態(tài)。

目前主流的AI技術(shù)都是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)是在不斷地學(xué)習(xí)和訓(xùn)練中尋找規(guī)律的過(guò)程，因而更像是自然科學(xué)。自然科學(xué)是研究有規(guī)律可循的事物。

自然科學(xué)主要研究“無(wú)意識(shí)的行為”，一個(gè)或一些事件導(dǎo)致行為的發(fā)生，比如膝跳反應(yīng)。自然科學(xué)包括物理學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)、天文學(xué)和氣象學(xué)，而社會(huì)科學(xué)是研究“有意識(shí)的行為”，比如心理學(xué)、社會(huì)學(xué)、人類(lèi)學(xué)等問(wèn)題。

這里提到了自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)，是為了相對(duì)廣泛的涵蓋AI可能會(huì)涉及的問(wèn)題和領(lǐng)域。

有意識(shí)的行為會(huì)破壞客觀規(guī)律，從而影響機(jī)器學(xué)習(xí)。人工智能是一個(gè)建立在概率論上的系統(tǒng)，我們要盡可能提高人工智能決策的準(zhǔn)確率，比如到99.9%，100%是不可能的，那是自動(dòng)化解決的問(wèn)題。而打破規(guī)律的事物是降低人工智能準(zhǔn)確率的臟數(shù)據(jù)，而在自然科學(xué)中基本沒(méi)有有意識(shí)的行為。

比如，自然科學(xué)里植物的生長(zhǎng)，是根據(jù)環(huán)境的溫度、濕度、光照等因素共同決定的，是一個(gè)相對(duì)確定的、有規(guī)律的事物。而人不一樣，人可以因?yàn)樽约翰幌氤鲩T(mén)而決定不出門(mén)（“自己不想”就是有意識(shí)的行為），植物不會(huì)因?yàn)樽约翰幌肷L(zhǎng)而停止生長(zhǎng)。

因此，“有主觀意識(shí)的行為”參與越少，人工智能所做的決策越準(zhǔn)確。但有意思的是，我們希望機(jī)器通過(guò)在“無(wú)意識(shí)的行為”中學(xué)習(xí)后，做出符合人類(lèi)“有主觀意識(shí)”標(biāo)準(zhǔn)的決策。文章后面會(huì)通過(guò)很多案例來(lái)幫助你理解這件事。

01?看見(jiàn)

就像人具備看到東西的能力一樣，人工智能也可以看見(jiàn)。

也就是機(jī)器視覺(jué)，展開(kāi)來(lái)說(shuō)，包括圖像識(shí)別、視頻識(shí)別、文字識(shí)別，具體是怎么實(shí)現(xiàn)識(shí)別的呢？

我們拿圖像識(shí)別說(shuō)明一下，圖像識(shí)別是將一張圖片分割為很多的小塊（像素點(diǎn)），然后與機(jī)器已知的事物對(duì)比，來(lái)判斷物品是什么。比如機(jī)器已經(jīng)知道貓的眼耳口鼻子分成小塊后長(zhǎng)什么樣，當(dāng)給了機(jī)器一張新的照片時(shí)，它發(fā)現(xiàn)新照片分塊后和之前定義的貓的各個(gè)部分分長(zhǎng)得一樣，那么機(jī)器就會(huì)輸出這是一只貓。從而完成圖像識(shí)別。

常見(jiàn)的機(jī)器識(shí)別應(yīng)用領(lǐng)域是智能安防。比如我們?cè)诒本┗疖?chē)站檢票進(jìn)站，最早是由工作人員人工核實(shí)乘客的身份證、火車(chē)票等信息是否一致，現(xiàn)在通過(guò)攝像頭智能識(shí)別解決。這大大縮短了進(jìn)站的時(shí)間。

同樣的方式也適用于警方破案。傳統(tǒng)的方式中，他們需要人力查看監(jiān)控錄像，找到可疑的嫌疑人?，F(xiàn)在通過(guò)視頻識(shí)別，系統(tǒng)可以根據(jù)警方提供的照片快速找到有嫌疑犯的視頻。

目前，攝像頭的采集方式都是按照人眼的方式進(jìn)行的，當(dāng)攝像頭可以按照機(jī)器的方式采集，那將帶來(lái)更大的效率提升。

02?理解

人是如何理解彼此的呢？是建立在我們有共同的認(rèn)知之上。

比如我們都知道人餓了要吃飯，于是你說(shuō)餓了的時(shí)候，你的媽媽會(huì)給你做飯。人工智能也一樣，它要先理解人類(lèi)，才能幫助人類(lèi)做決策。這就涉及到了自然語(yǔ)言處理，我們以聲音和文字的形式向機(jī)器傳達(dá)信息，它通過(guò)自然語(yǔ)言處理之后，就可以理解我們要表達(dá)的意思了。

人工智能如何能夠理解我們說(shuō)的話呢，這就需要我們預(yù)先對(duì)事物進(jìn)行歸類(lèi)和定義。比如你和機(jī)器說(shuō)：“幫我訂一張明天早上去美國(guó)的機(jī)票。”

那人工智能根據(jù)已有的信息儲(chǔ)備，將這句話轉(zhuǎn)化為：

我=我的主人，他的名字是張三

明天早上=12號(hào) 6：00到12：00，已知今天是11號(hào)

美國(guó)=目的地是美國(guó)

機(jī)票=票的類(lèi)別是機(jī)票，不是火車(chē)票也不是汽車(chē)票。

這里面“姓名”是張三，“早上”代表6點(diǎn)到12點(diǎn)，“美國(guó)”是一個(gè)國(guó)家（國(guó)家可以是到達(dá)的目的地），“機(jī)票”是一張出行的所需的票務(wù)（它和火車(chē)票、汽車(chē)票是一類(lèi)的）。這些信息是需要讓機(jī)器提前學(xué)習(xí)的。

這一部分的技術(shù)常常應(yīng)用到翻譯、智能客服等領(lǐng)域。但智能客服并不是自然語(yǔ)言一項(xiàng)技術(shù)就能解決的，它還涉及到信息的搜集、查找、做出決策等。

02?分析

人是具備分析事物的能力的，我們會(huì)分析“這個(gè)人喜歡什么？”，“這個(gè)人有沒(méi)有騙我？”，對(duì)應(yīng)到人工智能就是智能推薦系統(tǒng)和反欺詐系統(tǒng)。

我們是如何分析一個(gè)人喜歡什么呢？一種是通過(guò)觀察他的行為；另一種是將人分類(lèi)，把新朋友分類(lèi)到我們已知的類(lèi)別，根據(jù)已知類(lèi)別的喜好推斷出這個(gè)新朋友可能的喜好。

對(duì)應(yīng)到人工智能是一個(gè)道理。在第一種方式里，機(jī)器會(huì)給用戶(hù)打標(biāo)簽，例如用戶(hù)的標(biāo)簽是娛樂(lè)八卦、科技、互聯(lián)網(wǎng)，那機(jī)器就可以根據(jù)標(biāo)簽信息推薦對(duì)應(yīng)類(lèi)別的內(nèi)容給用戶(hù)；在第二種方式里，機(jī)器通過(guò)建立用戶(hù)畫(huà)像給人分類(lèi)，如果用戶(hù)是屬于20-30歲的一線城市的職場(chǎng)女性這個(gè)畫(huà)像，機(jī)器就可以根據(jù)這個(gè)畫(huà)像的喜好進(jìn)行推薦。

應(yīng)用場(chǎng)景就是我們經(jīng)常接觸到的內(nèi)容推薦，以及廣告精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)等。

但推薦系統(tǒng)也會(huì)存在問(wèn)題。它在探索人的喜好的同時(shí)，也會(huì)影響人的選擇。當(dāng)用戶(hù)看了一種東西系統(tǒng)就會(huì)推薦同類(lèi)的東西，用戶(hù)看這種東西越來(lái)越多，最終造成數(shù)據(jù)失衡。如果用戶(hù)最初的行為只是誤操作或非本人的操作，那系統(tǒng)就幫助用戶(hù)做了決策，并培養(yǎng)了用戶(hù)的興趣。

03 預(yù)測(cè)

我們這里要討論的預(yù)測(cè)是根據(jù)以往歷史信息而做出的預(yù)測(cè)，純粹憑借第六感的預(yù)測(cè)是機(jī)器目前無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。

我們熟知的天氣預(yù)報(bào)，就是由以往大氣層狀態(tài)的變化總結(jié)出規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)天氣預(yù)測(cè)?，F(xiàn)在，人工智能可以將這種預(yù)測(cè)擴(kuò)展到“自然災(zāi)害預(yù)測(cè)”等更廣闊的范圍。

機(jī)票價(jià)格預(yù)測(cè)也是根據(jù)歷史的價(jià)格變動(dòng)預(yù)測(cè)出未來(lái)的價(jià)格，這種預(yù)測(cè)在制造業(yè)也很有價(jià)值，例如根據(jù)工業(yè)設(shè)備的性能指標(biāo)做設(shè)備故障預(yù)測(cè)。但這樣的預(yù)測(cè)在股市還不夠準(zhǔn)確。

為什么股價(jià)的走勢(shì)無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)？

這就涉及到我們開(kāi)篇提到的“有意識(shí)的行為”。影響股市變動(dòng)的因素涉及到了人的情緒、資本持有者的有意識(shí)行為，這些都是沒(méi)有規(guī)律的，因而很難準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。

04?決策

決策能力是AI的核心能，但AI無(wú)法做出100%準(zhǔn)確的決策。它是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)總結(jié)規(guī)律，再通過(guò)有零和博弈能力的對(duì)抗生成結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)決策。（對(duì)抗生成結(jié)構(gòu)是一種人工智能的研究方向）

通常，人類(lèi)無(wú)法做出最優(yōu)決策的領(lǐng)域更適合通過(guò)AI來(lái)解決。這里評(píng)估決策的優(yōu)劣時(shí)，會(huì)考慮決策所消耗的時(shí)間成本和人力成本的多少。

除了在第二部分我們提到的智能客服，工業(yè)制造、醫(yī)療等行業(yè)也需要優(yōu)秀的決策能力。

我們以醫(yī)療行業(yè)舉個(gè)例子。我們提到了“人類(lèi)無(wú)法做出最優(yōu)決策的領(lǐng)域更適合通過(guò)AI來(lái)解決”，這是因?yàn)槿祟?lèi)能解決的問(wèn)題會(huì)放大AI的錯(cuò)誤率。例如AI看腫瘤患者的片子這件事兒，如果醫(yī)生本身可以看得很好，那用AI的意義就不大，反而AI的錯(cuò)誤率會(huì)被放大。但在手術(shù)室里，對(duì)病人是否滲血以及如何處理，AI就會(huì)更加高效。因?yàn)樵趧傞_(kāi)始滲血時(shí)，醫(yī)生可能沒(méi)辦法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理。

在制造業(yè)也一樣，它一方面需要快速和相對(duì)準(zhǔn)確的決策減少損失；另一方面也要解決勞動(dòng)力成本增加所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)問(wèn)題。這也是為什么當(dāng)國(guó)家提出新基建，制造業(yè)會(huì)成為主要受益者之一的原因。

對(duì)于是否要大規(guī)模應(yīng)用AI的爭(zhēng)議多發(fā)生在AI決策這一部分。

在無(wú)人駕駛領(lǐng)域AI無(wú)法擁有人的價(jià)值觀一度是爭(zhēng)論的熱點(diǎn)，一個(gè)常見(jiàn)的案例是當(dāng)無(wú)人駕駛的汽車(chē)前突然出現(xiàn)了一個(gè)小孩，這個(gè)時(shí)候人工智能可能陷入到是應(yīng)該以車(chē)主的性命為優(yōu)先還是以路人的性命為優(yōu)先的兩難決策中。

有專(zhuān)家提出可以根據(jù)他人的態(tài)度反饋來(lái)訓(xùn)練機(jī)器的價(jià)值觀。是否能有效解決問(wèn)題就拭目以待了。

05?再創(chuàng)造

這里的創(chuàng)造要加一個(gè)“再”字，是因?yàn)槿斯ぶ悄苁歉鶕?jù)已知信息做出行為的。藝術(shù)家的創(chuàng)作行為目前機(jī)器是無(wú)法完成的。我們接觸到的機(jī)器人寫(xiě)作、阿里魯班制作海報(bào)就是一種再創(chuàng)造。

機(jī)器的“再創(chuàng)造”本質(zhì)是一個(gè)解構(gòu)和重組的過(guò)程，機(jī)器人寫(xiě)作和做海報(bào)都是利用已有的拆分的素材按我們的語(yǔ)言和審美標(biāo)準(zhǔn)拼接出新的內(nèi)容。

這種再創(chuàng)造在制藥和新材料中也得到了很好的應(yīng)用。人工智能通過(guò)將原有元素重新組合，再進(jìn)行實(shí)驗(yàn)迭代研制新藥。效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人類(lèi)。

總結(jié)

到這里我們已經(jīng)對(duì)普適性的AI概念和應(yīng)用有所了解，總結(jié)來(lái)說(shuō)AI思維就是通過(guò)人工智能技術(shù)的應(yīng)用，提高效率并改善人類(lèi)生活的一種思考方式，而這種思維應(yīng)用到哪個(gè)行業(yè)就可能顛覆哪個(gè)行業(yè)。

本文中很多闡述是作者個(gè)人的觀點(diǎn)，如果有問(wèn)題，歡迎指正。

結(jié)尾提出一個(gè)思考，在投資市場(chǎng)里，有人賺錢(qián)，有人虧錢(qián)是一個(gè)正常的市場(chǎng)。如果AI很好的解決了金融投資的問(wèn)題，理論上所有人都能賺到錢(qián)，那賺到的錢(qián)是哪里來(lái)？會(huì)不會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)造成不好的影響？

作者：牛奶，公眾號(hào)：產(chǎn)品經(jīng)理的小紅書(shū)

本文由@牛奶 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載

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