不管是對科技巨頭還是對創(chuàng)業(yè)公司，人工智能可以說是移動互聯(lián)網(wǎng)時代以來最大的一個機遇。但是，人工智能同時也是讓大多數(shù)人感到非常困惑的一項新技術(shù)，對它的發(fā)展現(xiàn)狀和未來都非常迷惑。為了消除人們對人工智能的迷惑，本文首先將簡單介紹人工智能的一些發(fā)展現(xiàn)狀，接著會重點羅列幾個不同行業(yè)的不同企業(yè)順應(yīng)和利用人工智能潮流的7條實戰(zhàn)經(jīng)驗，看人工智能是如何幫助他們在競爭中脫穎而出的。希望這篇文章能讓你知道如何才能更好地順應(yīng)人工智能浪潮并最大程度地從中受益。
不久前的一個周一上午，馬斯克在Twitter上發(fā)布了自己對第三次世界大戰(zhàn)將如何開始的預(yù)測：“真正有可能引發(fā)第三次世界大戰(zhàn)的，是AI（人工智能）”。
馬斯克的這個警告是針對俄羅斯總統(tǒng)普京上周五發(fā)表的關(guān)于人工智能言論的回應(yīng)。普京曾在一場演講中說道：“未來是屬于人工智能的，誰能成為人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，就就有可能可能主宰這個世界。” 馬斯克宣稱，主導(dǎo)人工智能的全球競爭可能會演變成真正的戰(zhàn)爭，第一次攻擊很可能是由一個算法發(fā)起的，而不是一個真實的人發(fā)起的。馬斯克是一個技術(shù)上的煽動者，許多人贊同他對人工智能的看法，當然也有很多人表示反對。
當所有人都在思考人工智能將把我們帶往何處的時候，這項技術(shù)已經(jīng)到來了。人工智能這個術(shù)語在1956年達特茅斯學(xué)院召開的一次會議上首次提出。當時以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠見卓識的年輕科學(xué)家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智能的一系列有關(guān)問題，并首次提出了“人工智能”這個術(shù)語，它標志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。當時的科學(xué)家就預(yù)測，在短短幾年內(nèi)，程序員就能模擬人腦的工作原理。人工智能現(xiàn)在已經(jīng)產(chǎn)生了廣泛而深刻的影響，它所帶來的影響在人工智能的分支機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域表現(xiàn)得最為明顯。Google Photos正是通過使用人工智能才知道相隔50年的兩張照片里的人都是你的叔祖父，F(xiàn)acebook同樣是利用人工智能來清理你的信息流中的垃圾信息的。
越來越多的智能手機、智能家居設(shè)備和其他設(shè)備正逐漸成為人工智能服務(wù)的前端，比如蘋果的Siri、亞馬遜的Alexa和谷歌助手。“如果你拆解Echo的Alexa，你就會發(fā)現(xiàn)它不僅僅是一個揚聲器，它實際上是一種智能的、云計算的數(shù)字助理，使用了深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的語音識別和自然語言處理技術(shù)。” 亞馬遜的人工智能副總裁Swami Sivasubramanian這樣說道。
隨著人工智能開始觸及公司業(yè)務(wù)的方方面面，科技巨頭們便開始爭搶人工智能領(lǐng)域內(nèi)的專家大神們，他們不僅從學(xué)術(shù)界挖人（例如，F(xiàn)acebook從紐約大學(xué)挖來了人工智能大神Yann LeCun），還會互相挖墻腳（例如，谷歌從Snapchat公司挖來了人工智能領(lǐng)域的專家李佳，李佳將與另一個人共同負責谷歌最新成立的云機器學(xué)習(xí)部門）。“因為人工智能技術(shù)太過強大了，因此對高級人才的需求量自然也非常大，這些高級人才懂得如何應(yīng)用人工智能。”谷歌云應(yīng)用人工智能主管Scott Penberthy這樣說道。研究公司Paysa 4月份發(fā)布的一項研究顯示，亞馬遜在新的人工智能人才招聘上投入了2.28億美元，其次是谷歌（1.3億美元）和微軟（7500萬美元）。
只有少數(shù)大公司能在這個水平上展開競爭。“亞馬遜、蘋果、Facebook、谷歌、微軟都招攬了這個領(lǐng)域內(nèi)的很多PhD加入，他們也都有PhD級別的技術(shù)。但其它大部分公司都是招不到人工智能領(lǐng)域的頂尖人才的，這就會導(dǎo)致‘1%問題’的出現(xiàn)，也就是說，只有人工智能領(lǐng)域內(nèi)少數(shù)幾個大玩家才有足夠的資金來充分利用這項新技術(shù)。” 大數(shù)據(jù)公司Databricks的CEO Ali Ghodsi這樣說道。
其中好的方面在于，各種規(guī)模的企業(yè)都可以在某種程度上利用人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新成果。事實上，亞馬遜、微軟和谷歌都在指望這一點呢。這些科技巨頭的云計算平臺（亞馬遜的AWS、微軟Azure和谷歌云）都將企業(yè)級人工智能產(chǎn)品融入了自己的產(chǎn)品里，包括圖像識別、自然語言處理和語言翻譯。所有這三家公司都將人工智能視為推動自己云平臺未來發(fā)展的關(guān)鍵動力。目前，亞馬遜AWS業(yè)務(wù)已經(jīng)成為一項160億美元的大業(yè)務(wù)，年增長率為42%，不過隨著微軟和谷歌的追趕，AWS的增速已經(jīng)有所減緩。然后是IBM，IBM的特色是人工智能認知計算，它將自己的人工智能產(chǎn)品命名為”沃森“，將其作為一項服務(wù)出售。Facebook和蘋果雖然沒有自己的人工智能平臺，但它們發(fā)表了很多這方面的研究文章，F(xiàn)acebook還將自己的一些人工智能技術(shù)開源供所有人使用。
作為一種商業(yè)工具，人工智能現(xiàn)在還處于起步階段。麥肯錫全球研究所、麻省理工學(xué)院/波士頓咨詢集團的最近一份研究報告顯示，只有約20%的公司是以一種有意義的方式應(yīng)用這項技術(shù)的。但與過去的技術(shù)拐點不同，比如上世紀90年代興起的電子商務(wù)，人工智能并不是天生就對靈活的創(chuàng)業(yè)公司有利。“因為人工智能渴望獲得的數(shù)據(jù)可能需要數(shù)年時間才能積累起來，因此那些已經(jīng)積累了很多數(shù)據(jù)和知識的大公司在這方面自然具有更大優(yōu)勢，因為你對人工智能訓(xùn)練的知識越多，它就越有價值。” 負責沃森和IBM云的IBM高級副總裁David Kenny這樣說道。
然而，如果要說人工智能與過去的科技趨勢有什么共同之處的話，這個共同之處就是這種新技術(shù)的能力會被過分夸大，從而掩蓋它真實的能力。舉個例子，今年9月份，醫(yī)學(xué)新聞網(wǎng)站Stat的一項調(diào)查表明，用IBM的“沃森”治療腫瘤的效果并沒有達到公司所宣傳的那種神奇效果，也沒能證明這是一場抗癌領(lǐng)域內(nèi)的突破。“我們過分夸大了人工智能的作用，對它的期待太高，不切實際地認為：人工智能將能夠為我們做一切事情，人工智能將接管世界，如果你不使用人工智能，你將會被甩在后面。” 數(shù)據(jù)科學(xué)家Steven Finlay這樣說道。
人工智能并不僅僅是一種時尚和潮流。投入到人工智能領(lǐng)域內(nèi)的研發(fā)資金是巨大的，每年超過300億美元，它對生產(chǎn)力和增強消費者需求方面產(chǎn)生的最終影響預(yù)計將達到數(shù)萬億美元。毫無疑問，在各大科技巨頭之間的競爭中，人工智能已經(jīng)成為了競爭的焦點，它正在深刻影響這眾多企業(yè)看待未來的方式。
為了了解今天的人工智能究竟發(fā)展到什么程度了，人工智能的未來又會怎樣，各個企業(yè)必須同時承認人工智能帶來的振奮人心的東西和它的不確定性。為了更好地順應(yīng)人工智能潮流并最大程度從中受益。，本文中將羅列了不同行業(yè)的幾家不同企業(yè)應(yīng)用和順應(yīng)人工智能潮流的7條實戰(zhàn)經(jīng)驗，從技術(shù)到零售，從啤酒釀造到房地產(chǎn)，人工智能的影響幾乎無處不在，對此我們應(yīng)該心懷感激。
（1）要有選擇地解決問題，不要一開始就試圖利用人工智能一次性解決所有問題
一家大型時裝公司的負責人最近決定，需要將人工智能作為公司的一件重要武器。但他自己并不是清楚這意味著什么。這家企業(yè)過去曾與谷歌、IBM和微軟合作過，它需要在人工智能上與這些公司中的一個結(jié)盟嗎？具體該做些什么呢？
即使那些人工智能領(lǐng)域內(nèi)的從業(yè)人士也警告說，不要因為人工智能的流行而對這項技術(shù)太過迷戀。“有時我會碰到這樣一些客戶，他們會說：‘嗨，我們想要使用AI。’ 他們不考慮自己為什么要使用AI，也不知道AI能給自己能帶來什么樣的幫助。” Salesforce的人工智能產(chǎn)品副總裁Marco Casalaina這樣說道。
微軟的企業(yè)服務(wù)副總裁Gurdeep Singh Pall建議大家，看待人工智能時不要對抱太高的期望，對于你自己認為很簡單的問題，不要想當然地認為人工智能就能輕而易舉地解決。一些在人類看來非常平常的任務(wù)，比如疊衣服，對于人工智能軟件來說卻是非常艱難的挑戰(zhàn)。但是于此同時，你也要準備好對人工智能在某些領(lǐng)域的出色表現(xiàn)感到驚訝。
要想讓人工智能為自己的企業(yè)服務(wù)，你需要首先弄清楚人工智能能夠解決企業(yè)業(yè)務(wù)的哪些問題。此外，你不要試圖想利用人工智能一次性解決所有這些問題，而是要選擇一個可管理的試點項目進行解決。”如果你認為可以利用人工智能解決一次性解決所有問題，你肯定會失望的，因為根本就做不到。人工智能新手們最好能先選擇一些特定的痛點問題進行解決。“房地產(chǎn)信息提供商Trulia的工程副總裁Deep Varma這樣說道。
很關(guān)鍵的一點就是不要被人工智能的潛力所誘惑，而是要專注于你自己的目標。應(yīng)該將人工智能首先應(yīng)用在公司員工認為枯燥繁重的工作流程上。例如。通過使自微軟Azure的自然語言處理服務(wù)，旅游技術(shù)公司Sabre正在測試一款Facebook Messenger機器人，該機器人可以直接回答有關(guān)已有預(yù)訂的問題。它的旅游行業(yè)的客戶認為，代理商只需專注于解決那些需要人與人之間直接互動的高度復(fù)雜的行程，而這個機器人則能夠回答更多的常規(guī)問題。
?。ㄓ嬎銠C視覺和語音識別是最可能對企業(yè)應(yīng)用和客戶體驗造成廣泛影響的兩個人工智能領(lǐng)域）
（2）讓你掌握的大數(shù)據(jù)變得有意義
在過去幾年中，有一個科技術(shù)語開始流行了起來：大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)受到廣泛關(guān)注這個事實反映了人們的一種全新認識，即收集、組織和分析公司業(yè)務(wù)的各個方面的海量信息數(shù)據(jù)是有價值的，從生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)到與客戶互動的數(shù)據(jù)。然而，積累大數(shù)據(jù)比弄清楚該如何利用大數(shù)據(jù)要容易得多。地理人工智能創(chuàng)業(yè)公司Descartes Labs的CEO Mark Johnson表示，很多公司在年復(fù)一年地不斷收集數(shù)據(jù)，但搜集到的數(shù)據(jù)都存放在布滿灰塵的服務(wù)器里，并沒能得到充分利用。
“數(shù)據(jù)是用來喂飽人工智能的食物，你給人工智能喂的數(shù)據(jù)越多，人工智能就能變得越來越智能。” Salesforce的人工智能產(chǎn)品副總裁Casalaina這樣說道。在今年5月份的谷歌I/O開發(fā)者大會上，谷歌的人工智能業(yè)務(wù)負責人John Giannandrea用他自己4歲的女兒作為例子來解釋了這個道理。她女兒看到了一個有一個很大的輪子的19世紀的自行車（那種盛行于19世紀的前輪大后輪小的自行車），當她被告知她看到的這個東西是什么時，今后如果她再看到其它前輪大后輪小的自行車，她就能立刻分辨出它是什么。對于電腦，我們必須向它展示100000張前輪大后輪小的工具的圖片，告訴它這是自行車。一旦電腦看過100000張照片后，電腦可能就會比人類更擅長辨別它們。
即使對于那些有很多數(shù)據(jù)需要去挖掘的公司，他們也需要清理凌亂的數(shù)據(jù)庫、合并不同的存儲庫，從而讓這些數(shù)據(jù)信息變得對算法更友好一些。空中客車防務(wù)與航天公司的資深創(chuàng)新經(jīng)理Jean-Fran?ois Faudi建議大家，首先要做的是將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫中拿出來，讓數(shù)據(jù)能夠被自由訪問和使用。對于空中客車而言，這意味著將自己的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)放到谷歌云上。空總客車公司現(xiàn)在可以利用機器學(xué)習(xí)來區(qū)分雪和云，事實證明，電腦比人更擅長完成這項任務(wù)。
?。?）將你掌握的人工智能方面的知識運用到實際工作中
那些一直以來始終關(guān)心數(shù)據(jù)并在數(shù)據(jù)上有所積累的公司在人工智能方面具有一個領(lǐng)先優(yōu)勢，不管什么行業(yè)的公司都是如此。舉個例子，你肯定想不到，啤酒釀造行業(yè)也能從人工智能中受益。但是俄勒岡州德斯楚特啤酒廠（美國第八大啤酒釀造廠）的釀酒大師Brian Faivre碰巧擁有計算機科學(xué)學(xué)位。
很長一段時間以來，F(xiàn)aivre一直對如何將數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用于啤酒釀造中非常感興趣，這家啤酒廠多年來也一直在記錄自己啤酒釀造過程中的各項統(tǒng)計數(shù)據(jù)。制造啤酒泡沫的關(guān)鍵在于控制發(fā)酵，這在啤酒釀造過程中主要是通過調(diào)節(jié)溫度來實現(xiàn)的。他們通過從釀酒罐中提取液體樣本并測量液體密度的方式來確定什么時候需要調(diào)節(jié)溫度，這是一項繁瑣而不精確的方法流程。但是通過與一家名為OSIsoft的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施公司合作，Deschutes將過去的生產(chǎn)數(shù)據(jù)輸入到微軟的Cortana Intelligence Suite中。這使得Deschutes能夠預(yù)測提高溫度的最佳時間，徹底省去了測量液體密度這個步驟，將原本12天的發(fā)酵時間周期縮短了整整幾天時間。這樣做的結(jié)果是：在同樣的時間里，公司可以在不影響質(zhì)量的情況下生產(chǎn)更多的啤酒。
Faivre表示，他們釀的啤酒是一直在他們的控制中的。公司利用人工智能增加的產(chǎn)量對公司未來的發(fā)展至關(guān)重要，因為增加的銷售有助于為在弗吉尼亞州羅諾克的一家新啤酒廠的建設(shè)提供資金支持。
?。ㄓ嬎銠C比人類更擅長通過圖片識別物體，這對于人臉識別有重要意義）
（4）如果可以，盡可能利用科技巨頭提供的按需付費的人工智能產(chǎn)品
科技巨頭正在將自己的人工智能轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N按需服務(wù)，這對那些資源緊張的組織來說是一個福音。舉個例子，Chris Adzima是俄勒岡州的華盛頓縣的警察局的高級信息系統(tǒng)分析員，去年，他被一項名為“Rekognition”的亞馬遜AWS新的圖像識別AI系統(tǒng)產(chǎn)品吸引住了，這個新產(chǎn)品的功能就包括人臉識別功能。該警察局存檔的在逮捕嫌犯時拍下的成千上萬張照片讓工作人員無所適從，即使按照年齡、性別或種族來過濾搜索這些照片，也無法有效地縮減搜索量。這時，當警察需要識別出一個人的身份時，比如一個被攝像機拍到的小偷，這種傳統(tǒng)的搜索方式很難幫到警察。Adzima承認，他自己并不是一個數(shù)據(jù)科學(xué)家，也不知道面部識別或人工智能是如何工作的。然而，在短短幾個月內(nèi)，他就能使用Rekognition設(shè)計一套系統(tǒng)，用來將新拍攝的照片與存檔中的照片進行匹配。到目前為止，這種方式已經(jīng)幫他們成功匹配識別了20名嫌疑犯。
此外，這個警察局使用第三方人工智能產(chǎn)品是非常劃算的。最初的系統(tǒng)設(shè)置花了警察局大概400美元，每月需要為自己使用的AWS服務(wù)支付大概6美元費用。Adzima說：“我們在這方面花了每一分錢都對得起納稅人。我們在這方面的花費很少，但卻獲得了巨大的投資回報。”
（5）如果確實需要，同時也有條件，那就自己開發(fā)能滿足自己獨特需求的人工智能產(chǎn)品，或?qū)ΜF(xiàn)有產(chǎn)品進行調(diào)整
在某些情況下，為了實現(xiàn)一個特定目標，公司需要使用被精心調(diào)整過的人工智能。負責沃森和IBM云的高級副總裁David Kenny這樣說道：“我們不會向放射科醫(yī)生咨詢藝術(shù)方面的問題，也不會向律師詢咨詢挑選股票方面的建議。想要咨詢哪一個領(lǐng)域的問題，就要向這個領(lǐng)域的專家咨詢。” 這也是為什么IBM會對針對不同的行業(yè)對沃森做針對性地調(diào)整，讓沃森能滿足不同行業(yè)的需求，如教育行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)和供應(yīng)鏈管理行業(yè)等。他的觀點反映了人工智能的一個基本事實：你的野心越大，就越不可能通過一個單一的簡單算來能實現(xiàn)你的野心。
房地產(chǎn)搜索引擎Trulia希望用人工智能來查詢自己搜集到的數(shù)以百萬計的正在銷售和出租的房屋的照片，并區(qū)分出哪些廚房照片、哪些是臥室照片和浴室照片等，甚至還能識別出擁有昂貴配置的廚房的照片，如配置了昂貴的花崗巖臺面的廚房。但是市場上并沒有現(xiàn)成的能完全滿足這種需求的人工智能產(chǎn)品。
Trulia的數(shù)據(jù)科學(xué)專家Varma表示，公司需要在這方面自行創(chuàng)新，做出能滿足自己需求人工智能產(chǎn)品。要想實現(xiàn)這個目標，Varma認為，他們需要在公司內(nèi)部擁有計算機視覺。Trulia是美國領(lǐng)先的房地產(chǎn)網(wǎng)站運營商Zillow旗下的一塊重要業(yè)務(wù)，而Zillow的估值達55億美元。因此Trulia是有條件將人工智能視為一項戰(zhàn)略措施，并在這上面進行適當投資的。盡管Trulia是亞馬遜AWS云服務(wù)的客戶，但它還是選擇招聘自己的機器學(xué)習(xí)專家并開發(fā)自己專有的、能滿足自己獨特需求的人工智能產(chǎn)品。
有些時候，也可以通過對現(xiàn)有人工智能產(chǎn)品進行簡單的調(diào)整來滿足自己的需求。購車網(wǎng)站Edmunds會為潛在買家提供有關(guān)車輛的很多信息，如車輛配置、價格和評論等。該網(wǎng)站已經(jīng)將人工智能整合到其業(yè)務(wù)的多個方面，從預(yù)測收入到確保網(wǎng)站的安全。和Trulia一樣，它希望利用人工智能幫自己整理成千上萬張圖片，即識別特定品牌和型號的車輛的內(nèi)部和外部圖片。“利用谷歌現(xiàn)成的人工智能產(chǎn)品能解決我們90%的問題，然后我們再通過對谷歌現(xiàn)成的人工智能產(chǎn)品進行稍作調(diào)整，就能讓它做到能100%地識別汽車圖片。” 公司的產(chǎn)品創(chuàng)新副總裁Greg Shaffer這樣說道。
（6）讓公司里的每個人都參與進來，并讓他們一直參與下去
不管一家公司是利用市面上現(xiàn)成的人工智能產(chǎn)品，還是主要靠自己開發(fā)，人工智能的價值與員工遇到的具體業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)是緊密相連的。這意味著，只有當公司內(nèi)的所有利益相關(guān)方都能做到像IT員工那樣積極參與到對人工智能的投入上時，人工智能的作用才能真正發(fā)揮出來。
“在過去，公司購買了一個技術(shù)產(chǎn)品之后，希望購買的技術(shù)解決方案能夠幫他們搞定所有困難的工作。所以大家習(xí)慣在那干坐著觀望。這種做法在人工智能上是完全行不通的。” 強生的全球人才并購副總裁Sjoerd Gehring這樣說道。雖然Gehring的工作重點是人而不是技術(shù)，但他主導(dǎo)了這樣一個項目：強生與谷歌云、招聘軟件服務(wù)商Jibe合作將人工智能運用到公司的招聘工作中。強生表示，自從使用由谷歌機器學(xué)習(xí)算法支持的搜索引擎將每年數(shù)百萬的應(yīng)聘者與25000個待招職位進行匹配后，合適的應(yīng)聘者數(shù)量提高了41%。
?。?）不要期待太高，要有耐心，不要期待能很快看到成果
最后的經(jīng)驗是一個非常簡單的道理：要有耐心。利用人工智能給我們帶來很多好處，但也有很多有待發(fā)掘的地方。盡管包括馬斯克和扎克伯格等在內(nèi)的很多科技大佬對人工智能做出了自己的預(yù)測，但是人工智能最終能造成什樣的影響依然是未知的。
“和之前很多劃時代的技術(shù)一樣，有一些人能夠順應(yīng)技術(shù)潮流，從而從中獲得巨大成功，而有些人則逆潮流而行，最終會被淘汰出局。” Yunkai Zhou這樣說道。Yunkai有幾年時間一直都在為谷歌的廣告平臺上開發(fā)機器學(xué)習(xí)技術(shù)，后來聯(lián)合創(chuàng)辦了AI求職平臺Leap.ai。多虧了所有這些大大小小的公司在人工智能方面做的大膽的創(chuàng)新實驗，讓我們才能更好地了解人工智能將會帶領(lǐng)我們走向何方。
