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[導(dǎo)讀] 科技術(shù)語習(xí)慣使用簡短名稱,越短越好。這就是為什么當(dāng)我們試圖理解自動化,機(jī)器人,機(jī)器學(xué)習(xí),聊天機(jī)器人等令人困惑的概念時,我們選取“A”和“I”兩個字母,并將它們組合到一起來給新事物命名。

科技術(shù)語習(xí)慣使用簡短名稱,越短越好。這就是為什么當(dāng)我們試圖理解自動化,機(jī)器人,機(jī)器學(xué)習(xí),聊天機(jī)器人等令人困惑的概念時,我們選取“A”和“I”兩個字母,并將它們組合到一起來給新事物命名。

一般來說,AI或artificial intelligence被用來指從一個車載信息處理單元到擺在廚房柜臺上的藍(lán)牙揚(yáng)聲器的任何東西。 然而,“真正”的人工智能與我們之前一直稱之為智能的東西幾乎沒有什么相似之處 。

麻省理工學(xué)院的科學(xué)家約翰·麥卡錫(John McCarthy)在1955年創(chuàng)造了“人工智能”一詞,當(dāng)時他為機(jī)器設(shè)計(jì)了七個方面來實(shí)現(xiàn)真正的智能。實(shí)際上,即使是最復(fù)雜的技術(shù)也只能實(shí)現(xiàn)其中的兩個或三個。其余的在技術(shù)上是不可能的。

1. 模擬人腦的高級功能

2. 使用通用語言編程計(jì)算機(jī)

3. 以一種方式排列假設(shè)的神經(jīng)元,以便它們形成概念

4. 確定和度量問題復(fù)雜性的一種方法

5. 自我提升

6. 抽象,處理概念而不是事件的質(zhì)量

7. 隨機(jī)性和創(chuàng)造力

當(dāng)公司宣稱他們正在“做”人工智能時,他們實(shí)際上只是在協(xié)力實(shí)踐它的某一方面。第二方面是給定的——在今天文本和語音中使用的對話式搜索中很容易看到。我們也在第三個(形成概念)和第五個(自我提升)方面取得了進(jìn)展。我們還在探索其他的,第七方面是我不相信機(jī)器會做的事情,因?yàn)閯?chuàng)造力是一個人的基本特質(zhì)。

另一個關(guān)鍵點(diǎn)是“智能”的概念。這意味著兩件事情中的一件或兩件: 一個實(shí)體是有感知能力的或有智慧的。

感知能力:對非凡的經(jīng)歷或感受的能力,如感到疼痛和痛苦的能力。

智慧:與高智力有關(guān)的一系列能力,如自我意識和理性反應(yīng)。

兩者都是我們認(rèn)為屬于人類和一些動物的東西的特質(zhì)。迄今為止,還不能說機(jī)器是多么靈敏地編程。

正因?yàn)槿绱?,作為一家公司,美國人工智能更喜歡使用“智能人工”這個術(shù)語。

那么,對于那些想要以智能人工方式來工作的企業(yè),這意味著什么呢? 這意味著要基于約翰·麥卡錫(John McCarthy)提出的五個最適用于機(jī)器方面應(yīng)用便利規(guī)則。

1.增加工作,而不是取代工作

機(jī)器雖然使數(shù)百萬人失業(yè),但是并沒有掌管世界。 機(jī)器能夠減輕日常工作中的苦差事,從而使人們得到釋放,使他們能夠發(fā)揮洞察力,并增加更多人的價(jià)值,如同情和創(chuàng)造力。

機(jī)器學(xué)習(xí),屬于人工智能的另一個常被濫用的術(shù)語,也被認(rèn)為有一些“秘訣”,可以擺脫對人力投入的需求。但是事實(shí)上,不是這樣的。機(jī)器不能創(chuàng)造性地思考。工作人員需要訓(xùn)練機(jī)器,并告訴它什么時候是正確的和什么時候是錯誤的。有效的人工智能將創(chuàng)造一個工作轉(zhuǎn)移,而不是失業(yè)。

2.停止尋找解決辦法,找到問題所在

企業(yè)應(yīng)該尋找合適的東西來實(shí)現(xiàn)自動化,而不是試圖把一切不工作的東西自動化。以PowerPoint為例。 將東西輸入演示文稿浪費(fèi)了多少腦力? 我們已經(jīng)可以用一個算法來生成內(nèi)容,那么我們?yōu)槭裁匆赑owerPoint中浪費(fèi)大量的時間來做尋常的工作呢?

3.用戶就是人,依其身份對待他們

自動化并不意味著成功,如果它所做的事情從根本上是錯誤的,并沒有與最終消費(fèi)者產(chǎn)生共鳴。情緒分析,情感分析和機(jī)器視覺來推斷情緒和/或精神狀態(tài)都是機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的例子,它們可以使機(jī)器更好地理解某人的心理狀態(tài)。

4.機(jī)器在被人們需要之前,幫助人們

這也許是目前AI可用且真正有用的一點(diǎn),但也是我們在其他地方頻繁使用的一點(diǎn)。

預(yù)測性和規(guī)范性分析已產(chǎn)生巨大的影響。 投資銀行已經(jīng)使用這種AI來映射,猜測和預(yù)測市場以及股票和股份。確定性模型是最簡單的預(yù)測:做一個確定的事情,有一個確定的結(jié)果; 每當(dāng)?shù)谝粋€輸入出現(xiàn)時,結(jié)果總是一樣的。

更有意思的是隨機(jī)建模,或處理機(jī)會。 機(jī)器經(jīng)過訓(xùn)練可以發(fā)現(xiàn)隨機(jī)性,不僅僅是發(fā)現(xiàn)它,而是要弄清楚因?yàn)樗赡軙l(fā)生什么。就是在他們意識到他們需要幫助之前,機(jī)器就開始幫助人。這是強(qiáng)大的東西。

5.交談

我在前面提到過,在構(gòu)成真正AI的概念中,我們已經(jīng)掌握了第二個概念:讓機(jī)器使用通用語言。把機(jī)器已經(jīng)掌握了,而我們已經(jīng)忘記的情況除外。

機(jī)器現(xiàn)在可以管理自然語言處理——理解人類如何談話和推斷是什么意思,而不是被灌輸某種特性。我們必須以實(shí)物回應(yīng)用戶。人工智能必須參與其中,而不是控制對話。 最好的會話技術(shù)可以取代人類。但是,這只有在它背后的業(yè)務(wù)行為人性化時才起作用。

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