人工智能會像說的那樣無所不能嗎

人工智能（AI）早已不僅僅存在于科幻電影和反烏托邦未來著作中。它無時無刻不在改變我們的生活和工作方式。

大部分人在日常生活中就在和AI交互，如召喚Siri導(dǎo)航至最近的咖啡店，讓Alexa幫忙在亞馬遜上下單等等。同時，AI也在無縫補(bǔ)充和加強(qiáng)各行各業(yè)的運營，并且日益顛覆公司內(nèi)部運轉(zhuǎn)。

然而，與此同時，AI的局限也逐漸凸顯出來。正是這些局限使其尚未能夠完美復(fù)刻人類行為。

本文討論了人工智能在現(xiàn)實世界中的應(yīng)用潛力和目前存在的局限，并且詳細(xì)描述了什么是真實存在的，以及什么是有待探索的。

AI如何在各行各業(yè)大展身手？

由于基礎(chǔ)過程和活動的性質(zhì)有所不同，AI的發(fā)展也以各種形式影響著各行各業(yè)。如今，AI技術(shù)已經(jīng)能夠在可預(yù)測的環(huán)境中識別模式和做出合理判斷。因此，AI已經(jīng)能夠顛覆那些嚴(yán)重依賴重復(fù)性任務(wù)和數(shù)據(jù)分析的行業(yè)。

從存貨管理到銷售，當(dāng)今零售公司正利用AI來支持其線上和線下操作。比如，IBM Watson利用AI促進(jìn)線上零售商的訂單管理和客戶維護(hù)能力。日本軟銀集團(tuán)在2016年開設(shè)了一家由類人機(jī)器人擔(dān)任主要員工的零售店，這些機(jī)器人能夠聽取客戶的語音并作出反饋。

在銀行業(yè)，AI也正在加強(qiáng)其臺前幕后的辦公程序。從承保和托收到網(wǎng)絡(luò)安全和認(rèn)證，人工智能已經(jīng)在許多方面得到應(yīng)用，并將逐步顛覆該行業(yè)的功能性。

麥肯錫公司近期公布了一份分析報告（如上圖所示），計算了AI可為不同領(lǐng)域創(chuàng)造的潛在價值。從該報告可以看到，AI為各行各業(yè)創(chuàng)造的價值預(yù)計將達(dá)到數(shù)千億美元。

位于圖片最上方的是零售業(yè)。在AI影響下，零售業(yè)正迎來大規(guī)模轉(zhuǎn)型。未來，AI不僅會完成自動化貨架補(bǔ)貨、收銀臺管理等體力勞動，而且還將優(yōu)化分析、營銷和銷售等過程，尤其是在電子商務(wù)領(lǐng)域。

具有第二大潛在價值創(chuàng)造的行業(yè)是運輸和物流業(yè)。這一行業(yè)需要花費大量時間在處理發(fā)票、整合數(shù)據(jù)和統(tǒng)籌各方股東上。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理，AI將能夠自動化這些工作，并且比人工更準(zhǔn)確、更高效。

和運輸和物流行業(yè)相似，旅游業(yè)也非常依賴物流協(xié)調(diào)和數(shù)據(jù)分析。據(jù)麥肯錫預(yù)計，旅游業(yè)價值創(chuàng)造將接近40億。隨著聊天機(jī)器人技術(shù)的提高，在不遠(yuǎn)的將來，旅游業(yè)的客戶服務(wù)將會由數(shù)字AI和類人機(jī)器人作為主要擔(dān)當(dāng)。

另一個名列前茅的行業(yè)是汽車行業(yè)。隨著AI賦能的自動駕駛汽車的發(fā)展，這一行業(yè)也將會發(fā)生巨大的變化。谷歌、優(yōu)步等公司正在大力投資自動駕駛汽車技術(shù)，該技術(shù)將能夠?qū)崟r評估行駛條件并始終如一地作出安全的決策。當(dāng)人類司機(jī)成為歷史后，道路將更安全，交通堵塞將不復(fù)存在，通勤時間將更高效。

總之，不乏各種描述AI如何改變各行各業(yè)的案例。

AI如何在公司內(nèi)部各部門大施拳腳？

從人才招聘到財務(wù)和會計，許多普通企業(yè)的內(nèi)部核心流程也將在人工智能的影響下發(fā)生重大變化。

很多人不知道當(dāng)今很多大企業(yè)都在使用申請人跟蹤系統(tǒng)來管理招聘、安排面試和篩選簡歷。這些系統(tǒng)每天能夠篩選上千份簡歷，并根據(jù)預(yù)先設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)過濾掉不合格的候選人。

目前，許多企業(yè)也正在用聊天機(jī)器人取代人工客服。這些聊天機(jī)器人能夠恰當(dāng)?shù)鼗貜?fù)問題并解決疑惑。此外，近來營銷自動化也很盛行。AI能夠根據(jù)客戶的線上行為，決定在何時何地投放線上廣告。

各地的財務(wù)和會計部門也正在利用AI來提高效率。AI能夠處理大量的數(shù)據(jù)，并只需要花費一點點時間（相對人工而言）。一些審計公司甚至利用AI來評估合同和執(zhí)行風(fēng)險評估。

AI改變世界的方式五花八門，這使得人們很容易忘記現(xiàn)代AI還有尚未克服的局限。下文將會討論人工智能開發(fā)者面臨的幾個大挑戰(zhàn)。

現(xiàn)代AI有哪些局限？

首先，在執(zhí)行設(shè)定的任務(wù)之前，AI需要大量的數(shù)據(jù)使其受到充分訓(xùn)練。然而在很多情況下，現(xiàn)存數(shù)據(jù)集往往不夠大，其包含的信息量也不足以讓AI學(xué)會如何正確發(fā)揮功能。因此，人們不得不花費數(shù)千個小時來標(biāo)記目標(biāo)并輸入AI中，使其能夠開始構(gòu)建一個知識庫。

其次，人工智能會反映出程序員的偏好和數(shù)據(jù)集中的偏差。因為AI的功能性嚴(yán)重依賴于人類干預(yù)，所以很難將這兩者完全分開，也難以確保生成的AI沒有核心偏差。

還有一個挑戰(zhàn)是“黑匣子”。黑匣子指人們無法破譯和理解AI是如何做出決策和判斷的。隨著模型和算法變得越來越復(fù)雜，要想明確指出是什么引起了一個特定動作也變得越來越困難。這也使得在一些情況下難以分配責(zé)任。

此外，AI也無法很好地將從一件事中學(xué)到的知識遷移到另一件事上，而人類則是這方面的專家。由于現(xiàn)在AI仍嚴(yán)重依賴于可預(yù)測的環(huán)境和可識別的模式，如果其無法獲取到足夠的數(shù)據(jù)資源來重新訓(xùn)練，那么它也只能真正發(fā)揮某一種特定功能。

AI失敗案例

上述局限已經(jīng)導(dǎo)致了很多人工智能失敗的案例，其中有些惹人發(fā)笑，有些則引人深思。

去年，F(xiàn)acebook下線了兩個聊天機(jī)器人，Bob和Alice。因為在一場涉及帽子、書和球的談話中，這兩個機(jī)器人發(fā)展出了屬于他們自己的、人類難以理解的語言。然而，我們對聊天機(jī)器人的設(shè)想是他們最終能夠和人類交流。

2016年，微軟的聊天機(jī)器人Tay Twitter在上線16小時后就停用了，因為它開始發(fā)布攻擊性內(nèi)容，內(nèi)容和她在Twitter上收到的各種過激言論類似。

而自從2014年Alexa發(fā)布以來，也已經(jīng)發(fā)生過很多設(shè)備無法正確理解成人和兒童的指令（或非指令）的事例。2017年1月，電視上一位新聞主播說“我愛那個小女孩說‘Alexa給我訂了一個洋娃娃屋’”，而這觸發(fā)了能聽到電視聲音的設(shè)備，并下單訂購了洋娃娃屋。

在亞利桑那州，由AI失敗造成的更廣為人知和悲慘的事例是一輛自動駕駛的優(yōu)步汽車撞倒了一個正在騎自行車過馬路的行人，該行人因此而死亡。在數(shù)月對自動駕駛汽車將如何改變世界的大肆鼓吹后，這一事件猶如當(dāng)頭棒喝，提醒我們?nèi)斯ぶ悄苓€有很長一段路要走。

大部分人認(rèn)為AI的進(jìn)步是令人振奮的，因為這項技術(shù)或?qū)⒄嬲故澜缱兊酶用篮?。然而真的能夠設(shè)計出一個能像人類那樣生活和思考的非人類嗎？很多人對此仍然存疑。

來源：搜狐