我们能从人工智能第一波浪潮中汲取哪些经验?

Belgian Ian Frejean, 11, walks with "Zora" the robot, a humanoid robot designed to entertain patients and to support care providers, at AZ Damiaan hospital in Ostend, Belgium June 16, 2016. REUTERS/Francois Lenoir - RTX2GKOB
Businesses that do not have a robust data-centric culture to drive AI risk being left behind.Image: REUTERS/Francois Lenoir
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人工智能(AI),又称认知技术,早已不再只是让机器下棋。人工智能已走上街头,驾驶我们的汽车;也进入呼叫中心,与客户交谈。人工智能正以无可挑剔的精度起草和审阅法律文件。它甚至利用卫星图像衍生出的指数进行交易似乎只要给任何事物撒上一点人工智能的“魔法粉尘”,它就能焕然新生。

人工智能依赖分析模型和数字输入,这些输入以海量、持续流动的数据流形式呈现。模型迅速处理数据,得出带有奇妙人情味的洞见。一些人工智能框架运用深度学习和机器学习,形成自动自我学习、持续演进的循环。

各组织逐渐认识到,可以利用人工智能打造强大的实时自适应企业。换言之,我们可以拥有这样的组织:它们几乎能凭直觉,随着环境变化而调整。

拥抱不确定性

人工智能具有突破性潜力,这一点显而易见;其真正意义在于,组织不再需要为不确定性忧心忡忡。经过数百年努力,人们试图建立稳定的组织和经济体系,如今企业领导者不必再惧怕不稳定。有人工智能相助,他们终将拥抱不稳定。他们将明白,无论环境变得多么难以预测,数字化的耳、眼、手、腿,甚至我们斗胆一提的头脑,都将助他们把握每一个机遇、实现效益最大化。

聚焦美国医疗保健行业

近期一项关于人工智能的全球研究由《经济学人》智库(EIU)代表维布络(Wipro)开展,揭示了哪些行业率先采用人工智能以及原因。研究显示,美国医疗保健行业在人工智能应用方面处于领先地位。

人工智能在现实世界中的应用:商业价值逐渐显现Image: 《经济学人》智库报告,由维布络赞助

以指数表示,调查所涵盖组织的人工智能实施得分为2.40,满分为5分(其中1=萌芽阶段,2=探索阶段,3=实验阶段,4=应用阶段,5=部署阶段)。这意味着,许多参与研究的组织距离积极开展试验仅有数月之遥。

北美的指数得分最高,为2.61,这反映出多年来美国的实验室和大学已经投资于人工智能基础研究。

EIU报告称:“亚马逊机器学习总监拉尔夫·赫布里希认为,美国的领先地位部分也归因于消费者对技术的高度热情。”

“不过,他[赫布里希]指出,在多语言环境下的自然语言处理等人工智能领域,欧洲已经取得领先。并且至少有一位预测人士认为,2016年至2020年间,亚太地区的人工智能技术增长速度将快于其他地区。”

当前的人工智能计划大多仍处于探索和实验阶段,但很快,机器学习推动的自我改进循环将占据主导。此后,我们相信进展会快得令人目不暇接。如今,若要寻找人工智能发展方向的早期信号,值得关注健康与生命科学、零售、制造业和金融服务业。

数据滋养——人工智能的先决条件

研究指出,健康行业的领先并未令受访专家感到意外。加州斯坦福大学客座讲师杰里·卡普兰,以及纽约州特洛伊伦斯勒理工学院数据探索与应用研究所所长詹姆斯·亨德勒认为,中期来看,医疗保健服务领域应用人工智能的前景比其他领域更加光明。卡普兰表示,人工智能在医疗保健领域的潜力建立在该行业积累的海量患者数据和医学研究之上:“关于治疗结果、诊疗程序、临床试验、支出及其他领域的数据广泛可得,这意味着运用机器学习技术能够带来独特且有用的洞见。”

因此,健康与生命科学、零售、制造业和金融服务业可能成为首批经历人工智能驱动的深度转型的行业。这些行业有一个共同点:它们长期以来都善于生成和存储海量数据,而数据正是人工智能不可或缺的基础。

缺乏强大数据文化来推动人工智能的企业将受到影响。高管们对此深有认识:报告调查的高管中,多达44%认为,推迟实施人工智能会使企业容易受到新兴颠覆性科技初创公司的冲击。应对此问题的唯一方法,是将数据获取和管理列为首要任务。数据是部署人工智能的先决条件。制定全面且面向未来的数据战略后,组织便可以考虑要构建哪些人工智能组件、购买什么、与谁合作,以及如何让现有应用变得更加自主。

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