对人工智能持悲观主义并不合理
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作者：吉姆·奥尼尔
[人工智能专家认为我们需要设立护栏和高标准监管，这无疑是正确的。目前这个全天候社交媒体、点击陷阱和假新闻的时代无法给人以信心，因此，很多人都抱有悲观主义情绪是可以理解的。但这并不是忽视人工智能显而易见的巨大潜在好处的理由。]人工智能领域的各种先驱几乎每周都会对其引入世界的这项技术提出严重的警告。数月前，当我与某些人工智能专家共进晚餐时，就很早感受到了这种新兴的悲观共识。这些人工智能专家认为数百万相对复杂、高薪的工作可能会遭到威胁。我离开时不由自问，这种暗淡的前景是否真的合理。
我当然有自己的疑虑。自上世纪80年代我开启职业生涯（甚至更长时间）以来，技术进步一再被视为对汽车制造等关键行业工作的主要威胁。但在英国脱欧灾难爆发前，因为新型精密技术在促进领先制造商核心业务方面所发挥的作用，英国的汽车产量甚至远超汽车行业所谓的鼎盛时期。日产目前在英国北部港口城市桑德兰经营着全世界产量最高的汽车工厂之一。
同样，尽管德国汽车工人的名义薪酬相对较高，但该国的汽车制造企业数十年来却一直在不断适应并取得了蓬勃发展。它们在全球范围内展开竞争，并为满足全球中产阶级对高质量性能汽车日益增长的需求作出了贡献。诚然，随着全球朝向电动汽车的转型，德国汽车企业正面临着迄今为止最大的挑战。但从过去的经验看，汽车行业将会调整适应，并在未来取得更强势的发展。
人工智能末日预言家同样忽视了多数发达国家及众多主要发展中及新兴经济体人口正在快速老化的事实。随着劳动力增长放缓及民众寿命的延长，规模较小的劳动年龄人口将面临为养老金、医疗保健和其他非歧视性承诺出资的越来越大的压力。
经济增长表现将会举步维艰，除非上述规模较小的劳动人口能够提高生产率。日本和意大利是过去几十年来反映这一趋势的两个突出的实例，但绝不仅仅它们才面临这样的问题。此外，中国、韩国和欧洲大陆多数国家均面临同样的困境。能够提高生产率的人工智能应用或许恰恰能够满足我们的所需。
此外，只需看看正在吞噬越来越多国家财政的曾经备受珍视的英国国民医疗服务体系（NHS），该体系所雇用的员工比以往任何时候更多，但它的生产率却越来越低。我们在英国经常听到有关NHS失败以及这对寻求医疗救护的民众意味着什么的无穷无尽的恐怖故事。
以时代健康委员会委员的身份研究这一问题，我认为，NHS显然需要大量采用现代技术来协助完成简单任务以及更为复杂的任务。例如，通过在整个系统中嵌入经人工智能强化的高速诊断装置可以有助于发现疾病风险，并通过药房或全科医生等最佳渠道提供早期医治。这样的干预将大大提高生产率和护理品质。
我们已经掌握早期但却极为有力的证据，证明人工智能可以在全球公共卫生系统中发挥多么重要的作用。据英国广播公司消息，加拿大和美国的一组科学家已利用人工智能发现了一种新型抗生素，事实证明，该抗生素（到目前为止）在抑制世界卫生组织观察名单上已知的超级耐药菌之一——鲍氏不动杆菌时表现得非常有效。
因为在2014~2016年曾领导英国对耐药菌的独立审查，这一发现令我感到极其鼓舞。该药物仍需经过漫长而昂贵的常规临床试验过程。但如果一切顺利，这将是数十年来我们首次获得对抗致命超级细菌的抗生素。从协助发现或研发抗击迄今为止无法预防疾病的疫苗到在更大范围内简化临床试验过程，现在不难想象人工智能还能在医疗领域发挥什么样的作用。
当然，为防止这一波最新创新浪潮带来社会、政治和经济灾难，人工智能专家认为我们需要设立护栏和高标准监管，这无疑是正确的。目前这个全天候社交媒体、点击陷阱和假新闻的时代无法给人以信心，因此，很多人都抱有悲观主义情绪是可以理解的。但这并不是忽视人工智能显而易见的巨大潜在好处的理由。
（作者系高盛资产管理公司前董事长及英国前财长，泛欧健康与可持续发展委员会委员。版权：辛迪加）
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但以亚马逊的推荐系统为例，它是一个交易性人工智能平台的强大引擎。人们可能已经观察到它的能力，这个系统可以不断学习。本质上，大批购物者正在“教导”亚马逊人工智能系统，以便更好地展示可能出售的商品。也就是说，将一件商品与过去展示的另一件商品相匹配将促进销售，可以将半关联的概念联系起来(例如灯架与摄影设备)。
另一方面，这种高端的人工智能系统需要庞大的计算平台来处理所有这些数据。对于使用小型服务器的用户来说很难为此类系统提供支持。显然，亚马逊网络服务公司拥有世界领先的计算平台。
3.Pandora
对于那些认为人工智能将会取代人类工作的人们来说，Pandora人工智能系统就是一个与人类合作的例子。首先，Pandora通过音乐专业人员的帮助来分析和分类歌曲。Pandora着眼于歌曲的450种属性进行分类，从声乐风格到节奏感。
当其人工智能算法工作时，根据大量用户对其歌曲库的响应，结合了来自用户的大量推荐。然后，人工智能系统可以批量分组和呈现对于用户具有意义的歌曲。
4.Cogito
这无疑是人工智能最活跃的领域之一：在销售和客服电话中使用人工智能，可以增强与客户的情感联系。具体地说，使用人工智能互动比人类更具移情能力。当然，这是人工智能使用的一个前沿。
Cogito(拉丁语的意思是“自我意识”)使用了人类互动的关键真理：它不仅仅是词语的表达意义，而且是词语的表达方式、情绪、节奏和感觉。
Cogito软件可以实时分析对话，提供有关正确和错误的线索和提示。也许对话者可能切入太多主题，或者反应不够快。应用程序提供基于颜色的警告和更新。该软件可以分析数百条线索，以确定对话的情感质量。
5.Nest
推动人工智能增长的关键因素之一是资金雄厚的厂商之间的竞争，希望在早期获得市场份额。以谷歌公司旗下的家用恒温器Nest为例，其部分目标是将谷歌公司的人工智能构建到设备中，用来应对苹果Siri和亚马逊Alexa的不断增长。
Nest使用人工智能来适应人类的行为模式，获得恒定的输入线索，并在家中工作时做出更准确的反应。在业主设置系统一段时间之后，Nest可以自己整合输入。
无论如何，智能家庭设备(物联网设备)无疑是争夺人工智能市场支配地位的关键战场。让一整组智能家庭设备协同行动，它们可以响应家庭成员的指令，并根据其行为学习，这显然是人工智能在家庭应用中的未来。
6.Boxever
总部位于爱尔兰的Boxever公司推出其Boxever“个性化平台”，其主要目标是旅游业。其基于云计算的平台允许旅游公司创建一个单一的客户视图，从而为客户提供更有效的营销。它的目标是通过单独针对客户来改进销售过程。如果人工智能可以在一对一的基础上定制交互过程，理论上它可以更有效地服务(并销售给)客户。
Boxever公司的方法承认竞争的关键部门是客户体验。如果零售商更加谨慎地满足客户的需求，将会在电子商务竞争中获胜。而使用智能软件比人工销售代表的成本要低得多。
7.AIRobotics、Humanoid和其他
人工智能为机器人的应用提供动力，其中包括加州大学伯克利分校的BRETT和麻省理工学院的MITdog。Sophia就是一个受到媒体热捧的人工智能机器人的例子，它和NBC电视台主持人JimmyFallon在“今夜秀”上聊天和唱歌。
除了流行文化的喧嚣之外，还有各种规格和大小的人工智能机器人。例如iRobot公司的RoomBA980吸尘器采用了人工智能技术，可以在家中完成各种清扫工作。该公司声称，Roombas公司已售出1000多万台RoomBA980吸尘器。
8.垃圾邮件过滤器
人工智能的核心就是学习。而使用机器学习和其他人工智能技术，软件系统将变得更智能，无需人工协助。
当然，采用人工智能防止垃圾邮件是一个迫切需要机器学习的领域。工作人员(甚至是团队)难以跟上垃圾邮件的增长。例如，Gmail会部署机器学习算法来过滤(大部分)垃圾邮件。
为此，垃圾邮件过滤器试图更快地跟上垃圾邮件发送者的工作，他们不断采用创造性的方法来欺骗收件人。垃圾邮件过滤器中的人工智能会持续扫描元数据，例如发件人的位置或主题行中的关键字。如果无法学习，垃圾邮件过滤器将在几天之后无法运行。
人工智能技术是使用来自人类的输入：因为对于一个用户具有价值的优惠券对于另一个用户来说则是垃圾邮件。特定用户如何对邮件流进行分类必须是垃圾邮件过滤器学习的一部分。
9.网上银行业务
银行为用户提供方便的优惠：扫描其支票并将其金额存入移动设备中，无需去实际的分支机构存款。其问题是：这样做需要机器来阅读用户的签名，这是一项既混乱又令人困惑的工作——甚至对工作人员来说也是如此。
在其他供应商中，MitekSystems公司采用专门从事基于软件的身份验证。其人工智能技术利用计算机视觉和机器学习使移动到银行的交易安全。
例如，Mitek公司采用视觉算法对银行交易中的无数ID格式进行分类。其核心是光学字符识别(OCR)软件，它扫描文档并将数据转换为可编辑的格式。可以使用人工智能调整OCR软件以准确提取个人签名或指纹。
10.贷款和信用卡处理
当消费者申请信用卡或贷款时，消费者信用评分(FICO)(通常在300到850分之间)将起到至关重要的作用。在过去，贷款工作人员审查了这些贷款和信用卡申请。虽然仍有很多工作人员，但许多关于信用卡的决定或者是否接受消费者的申请，都是由机器学习系统做出的。
同样，学习是这个过程的核心部分。银行管理人员可以设置他们希望当前信贷标准是宽松还是紧缩的参数。但他们希望银行的机器学习系统能够随着时间的推移而学习，以便更密切地确定哪些申请人是安全的借贷者。
11.Lyft和Uber
没有人工智能和机器学习技术，共享单车是不可能存在的。具体来说，票价、预计到达时间以及它将要走的路线：这些都是人工智能计算出来的。
人工智能即时进行大量计算。如果没有一个分析情况的机器学习系统，然后将结果数据路由到用户和驱动程序的应用程序，这些计算的数量和复杂性将是不可能的。当然，Lyft和Uber公司将其记录在自己的系统上，这两家公司拥有关于用户模式的大量数据。
在未来，这些服务预计将出现无人驾驶汽车的时代(尽管这种情况发生时最多仍然模糊不清)。如果没有人类驱动程序的元素，运行系统的过程将成为更纯粹的逻辑机器学习计算。从理论上说，这将导致共享乘车服务的成本下降，甚至可以节省雇佣驾驶员的成本。
12.社交网络
主要的社交媒体网络是人工智能发展的核心驱动力。特别是Facebook公司似乎采用了人工智能的各方面功能。例如，其算法定义了用户的时间轴，决定是否在其时间轴上显示或不显示其朋友的某些帖子。Facebook公司知道，如果某个用户的每位朋友都被展示出来，那么时间表就将变得很混乱，以至于它会让人感到厌烦。因此，时间轴算法可以了解用户与谁进行交互以及其通常忽略的对象。
对于Facebook而言，最重要的是，社交网络使用人工智能来帮助个性化为用户提供广告的方式，因此它具有一定程度的广告显示相关性。需要注意，Facebook允许用户评论广告与时间线的相关性;每个用户评论都有助于系统学习并变得更精细。由于他们使用人工智能微调显示系统的方式，Facebook和谷歌在整个网络广告市场的比例非常高。
此外，Facebook使用图像识别人工智能技术来识别照片中的人脸，因此它可以邀请用户为其添加标签。毫不奇怪，考虑到照片对Facebook的重要性，Facebook在面部识别技术上投入了大量资金。采用机器“读取”照片是当今人工智能时代最为显著的进步之一。返回搜狐，查看更多