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活在AI时代:人人都要培养AIQ 这几个技能需要掌握

2018/9/30 9:33:07 |  1425次阅读 |  来源:经济观察报   【已有0条评论】发表评论

升到句子,上升到段落,还要处理语境,这样机器处理语言的方式就和以前完全不同,机器翻译的准确度也会显著提升。

举两个更好的预测可能改变流程或者商业模式的例子。

在医学领域,X光和CT这样的检查,是帮助医生去判断病人是否有肿瘤的重要依据,当医生无法确定肿瘤是良性还是恶性的时候,需要对病灶做生理切片检查的小手术。如果AI分析检查片子的能力增强,预测肿瘤的准确度提高,手术的必要性会越来越低。

更准确地预测也可能颠覆整个电商领域的商业模式。如果电商可以准确预测消费者的需求,商业模式可以有什么变化?目前,电商已经可以比较准确地预测一定区域内用户对一些大宗商品比如说肥皂或者洗衣粉的需求,并因此可以在靠近社区的仓库中提前布货。未来,如果预测的准确度可以进一步提升,像亚马逊这样的电商巨头很可能不再需要用户在线或者在手机上搜索下单,而是直接把用户需要的商品送到客户家里。因为准确度非常高,配送十件商品至少有九件满足客户的需求,亚马逊只要做好一件商品的退货服务即可。

人人都要培养AIQ

如果说IQ是用来测量一个人的智商,EQ用来评价一个人的情商,那么AIQ就是评价一个人对人工智能的认知。《AIQ》的两位作者都是数字工程师,他们认为要适应未来“人+机器”的工作场景,每个人都需要培养AIQ,提升对AI的认知,以便更容易适应科技快速迭代改变的未来。此外,人类还需要有能力去监督AI,在“人+机器”的协作中,成为关键的一环,要做到这一点的前提也必须对AI和数据科学有基本的认知。

培养AIQ首先要建立对当下AI发展的认知。很多人把AI看得神秘莫测,的确现在AI可以做很多神奇的事情,比如说图像识别、语音识别、辅助驾驶、自动翻译等等,在一些情况下做的比大多数人还要好。但目前的AI仍然并不具备人类的那种聪明,它只听得懂一种语言——数字。

AI可以处理各种信息,只要输入的是数字就行。所以AI系统要能起作用,需要将各类不同输入都变成可以处理的数字语言,数据工程师把这种过程称为“特征工程学”,比如说把图像和语言的数字特征提取出来,变成机器听得懂的语言。

以自然语言识别为例。以前处理语言的思路是自上而下的编程思路,希望灌输给机器所有的语言规则,同时穷尽任何特例。结果几十年语言识别都没有大进步,因为语言其实太随意、太复杂了。AI的自然语言识别,完全走了另外一条路,让机器做最擅长的事情,找到文字与文字之间的相关性。机器回答的是一个最基本的问题,能不能让有相同意思的词,对应的数字也类似?当机器可以给每个单词和词组一个描述性的数字后,就可以用数字的加减乘除来帮助算法做出正确的判断。比如说,如果问机器一个问题:英国的伦敦,对应的词应该是意大利的什么?机器就可以这么计算:伦敦-英国+意大利=罗马,因此得出罗马这个正确答案。

现在的AI,无论是亚马逊的Alexa,或者苹果的Siri,都并不懂得语言的含义,但是却能准确判断文字之间的相关性。不究原因,只强调结果,AI能带来高效率,而我们暂时远不用担心它能和我们有一样的智慧。

这也是培养AIQ的第二个要点,不用过早担心AI是否会取代人类,因为现在的AI发展距离通用机器智能(AGI),距离赶上人类的智能还很远。数字工程师现在要花90%的时间用于处理数据,把非标的数据变成机器可以读懂的结构化数据,只有10%的时间用在推进AI的发展上。因为AI只听得懂数字,无论是图像还是文字的识别,都是找出它们的数字属性,然后让AI做最擅长的事:快速地计算和找到准确的关联。

培养AIQ的第三点,需要理解人与现在的AI

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