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敢不敢讓人工智能替你做商業決策?

2017年4月7日     來源:界面新聞      編輯:wuyan
談到人工智能的商業應用,與技術進展相生相伴的是人們的各種擔憂。有趣的是,兩種截然相反的憂慮觀點總能在人們的認知和討論中一同加載。

人工智能

談到人工智能的商業應用,與技術進展相生相伴的是人們的各種擔憂。有趣的是,兩種截然相反的憂慮觀點總能在人們的認知和討論中一同加載。

一種可稱之為“超智擔憂”。這種觀點認為人工智能因為“太智能”,在不久的將來能夠強大到取代人類從事的各類工作,而在遠期則有可能導致人類被奴役。

在AlphaGo大勝李世石之后,這種擔憂被廣泛討論。而赫拉利的《未來簡史》則為“超智擔憂”提供了理論的依據,他認為人工智能將有可能主宰人類,他描述的圖景與很多科幻電影講述的“機器人末日”異曲同工,但因為赫拉利是歷史學家而非電影編劇,這本書引發的擔憂感更真切強烈。

另一種可稱之為“低智擔憂”。這種觀點則擔心人工智能“不夠智能”,人工智能無法達成預期的工作成效、引發事故的例子很多,因此人工智能不應急于推廣應用。

2016年,微軟中國在微信平臺上推出交互人工智能應用“小冰讀心術”,用戶在心里想出一個真實或虛擬的人,小冰通過15個問題與用戶交互,根據用戶“是/否/不知道”的三選一回答,來猜出答案。有人用小冰的姐姐、微軟的另一個交互機器人小娜(Cortana)當作答案進行測試,發現小冰“連自己的姐姐都猜不到”。與Siri、小冰做主角的各種網絡段子相比,當谷歌的無人駕駛汽車因技術原因發生交通事故時,低智擔憂引發的輿論就嚴肅得多了,有人甚至斥責無人駕駛實驗是一場鬧劇。

諾貝爾經濟學獎得主卡尼曼認為,人類有兩個思考系統。系統1是快系統,經由漫長的進化形成,幫助人們通過快速形成的情感、情緒、直覺等對環境作出反應。系統2則是慢系統,在人類的社會交往中逐步形成,幫助人們理智地進行邏輯運算、比較分析,這個系統運轉速度較慢,卻使得人類決策的有效性大大提高。

快系統讓我們作出了“擔心機器人”的情緒反應,但如果一直讓快系統主宰自己的觀點、拒絕讓擅長分析的慢系統“入場”,我們很可能無法得出有關人工智能的有效結論。并且,在與人工智能的較量(如果真有的話)中先輸一陣,因為人工智能的長處恰恰在于擅長使用邏輯演繹和量化分析。

情境依賴問題需要人性智慧

從一個很具體的決策情境說起。

2016年,北京大學的心理學副教授徐凱文博士的一篇名為《時代空心病與焦慮經濟學》的演講引發熱議。演講開頭講述了他對有自殺傾向的年輕人實施的一次遠程心理干預。那位年輕人在微信里給他留言:“我現在手里有一瓶神奇的藥水,不知道滋味如何。”他立刻從這句話中讀出了危險,并最終通過自己的專業技能救回了一條生命。

對于這個決策情境,不妨想象:一個人工智能的心理醫生若是收到上述信息,是否能夠分辨并作出恰當的分析和決策?

即使沒有受過徐博士那樣的專業訓練,很多人在同樣情境下,依然可以從這句信息中讀出“暗示”,普通人的人際交流能力就能作到這一點。更重要的是,這句話若是換了幾個字詞——如“我現在手里是新藥水,不知道味道會不會難喝?”——即使在情境大致相同(心理疾患向醫生提問)的情況下,盡管表面意思大致相同,但內涵卻千差萬別,此危險警報沒必要響起。

在日常交際和工作場合中,大多數人根據這類“微小信息差別”作出不同決策都游刃有余。

人類在工作場合需要處理大量這類決策,并且整體表現良好。但目前的交互型人工智能還難以勝任這類工作,即使它具備了從經驗中自主學習的能力,人類也不會給它在真實情景中學習的機會,而模擬案例的學習也會因為難以達到決策精度的要求而就此作罷。

當然,在類似決策情境下,一旦上述特征發生變化,人工智能就有可能提供幫助,例如當輸入信息很大并且錯誤容忍度較高時。有媒體曾報道,Facebook就通過人工智能在海量帖子中標記出有自殺傾向的帖子和用戶,再轉交由專業組織進行專業判斷和干預。從海量信息中甄選并初步診斷出疾患,即使調用這個星球上全部的心理醫生投入這項工作,也難以達到人工智能的效率和準確率,而且人工智能還能夠根據反饋信息越作越好。

上述例子可以看出,在目前可預測的技術發展水平上,人類智能和人工智能各擅勝場。如果能具體識別哪些決策中,人工智能更強,而哪些決策中人類智能更強,商業人士就能夠更好地利用人工智能優化決策。

客觀性分析人工智能略勝一籌

認知心理學認為,人類決策的過程大致包括四個環節:一是信息感知與存儲;二是信息分析處理;三是作出決策和輸出;四是形成反饋。

人工智能正是通過計算機技術更聰明、廣泛、精確地采集信息、存儲信息、分析信息。在上述四個步驟中,人工智能在第一個步驟即系統的信息采集能力上,已經通過現代的各類傳感技術具有人類無可比擬的優勢。但在信息的分析處理和反饋學習這幾個方面,人類智能短期內不可能被完全取代。

信息感知與存儲過程

人類感官只能對五種感官有關的部分物理和化學信息進行采集。在采集信息的種類和閾限上,人類有時甚至比不上其他生物。在更為復雜的生理數據采集上,機器的能力已經非常強大。在心理學與人工智能結合的領域,人們一直在探索采用現代傳感器收集客觀的生理數據用于對人的心理狀態進行分析。傳統方法依賴人的自我報告來測量情緒、消費滿意度等心理指標,但這種自我報告會存在相當大的誤差。

舉例來說,我們開展的一項研究關注學生在考試時感受到的焦慮情緒,但我們不可能在考試時詢問學生,因為這種詢問會干擾改變學生的情緒狀態。那么我們現在就采用遠距虹膜分析技術,用紅外攝像機拍攝學生的臉部,然后通過計算機視覺去計算學生瞳孔直徑,判定學生當前的情緒狀態。這一設備既可以選擇低成本的普通攝像頭安裝在眼鏡框架上靠近眼睛采集,也可以選擇較高精度的紅外攝像頭在遠程進行拍攝。

客觀生理數據采集將使得人工智能更加“善解人意”。比如,瞳孔測量以及面孔皮膚溫度的紅外測量可以用于自動化評估人的情緒,這可以應用于廣告和網站設計,幫助我們直觀地了解消費者的情緒反應。再比如,眼動追蹤可以幫助我們判斷人們當前的注意焦點在哪里,運動產生的肌肉電信號反應可以幫助我們評估學生在運動時的耗能與疲勞程度。這些本來是肉眼不可見的信息都可以幫助人工智能更好地理解人類的復雜行為。

信息分析處理和反饋學習

在這個環節,人工智能發揮有效作用的限制條件很多,例如只有當決策反饋周期短、決策結果的優劣判定鮮明,并且允許重復練習時,人工智能才可能發揮作用。人工智能的初級應用之一就是利用現代高級統計方法以及神經網絡等計算機學習方法,使我們對存儲的數據進行更有意義的分析。

舉例來說,醫院和學校都積累了大量的數據,但由于沒有經過智能化的整體設計,這些數據是零散而缺乏意義的。我們開展的工作就是用分析生理數據的算法分析每個學生各科的歷次考試成績,并建立一個數據模型去預測學生未來的學習。目前我們已經針對幾所初中的數據開展了工作,并能夠使用初一的各科成績預測哪些學生在初三會出現大幅度成績下滑。未來,這些歷史數據如果再配合上新型傳感器收集的客觀生理信息,將能夠更全面更精準地建立一個自動化數據模型,對學生發展過程進行智能化分析。

未來不論是學校還是企業組織,都需要評估人才、培養人才。以往通常是選用統一標準劃線。但是在信息高速流轉的時代,社會與組織都需要更加個性化有創意的人才,人工智能對人類行為的分析,將有效地輔助人們進行科學的人才個性化測評,幫助判定一個人適合發揮特長的環境在哪里。這將發掘出海量的人才資源,進一步提升生產效率。

盡管人工智能在某些專業領域超越了人類,但目前還只是在某一個細分的思維領域能夠進行深度有效的學習,而不像人類可以在眾多不同領域靈活地學習。例如,被電腦打敗的圍棋高手可以很容易轉行去學習如何下國際象棋,但是Master程序還無法自己修改自己,適應完全不同的學習內容。

在數據主義者看來,生命也不過是數據流中的一段漣漪,因此一切都是可以被數據化的。但目前,人工智能的能力還是受限于它的制造者——人類的認知能力。在人類找到將宇宙徹底數據化的鑰匙之前(也許不存在這樣的鑰匙),人工智能的能力就總是受限。至少我們看到,人類生活中大量重大決策是在情景模糊、小數據輸入、決策結果判定主觀且反饋滯后、需要歷史數據之外的新備選方案的涌現、不允許反復試錯的條件下進行的。

例如,古巴導彈危機中肯尼迪堅持談判的決策、軟銀首次投資阿里巴巴的決策,這些在政治史和商業史上由個人或組織作出的重大而優質的決策,之所以散發著人性的光輝,恰恰是因為難以被量化和推演。這些限制條件,從當前的技術發展來看,構筑了人工智能在商業決策應用能力的天花板。

高智擔憂:關注創造人工智能的“人”

霍金、馬斯克等最強大的人類智能擁有者,都在近期發表了對人工智能可能毀滅人類的擔憂。但2016年美國白宮發布的、由美國國家科學研究委員會撰寫的報告《為未來人工智能作準備》則認為目前這種擔憂不應當。

報告指出,存在一個廣闊的鴻溝把如今的狹義人工智能與強人工智能劃分開來,過去許多年,通過擴展狹義人工智能解決方案來達到強人工智能的努力收效甚微。

如何使得強人工智能在誕生之初就確保滿足“阿西莫夫三定律”(對人類的絕對服從;機器人不得傷害人類;機器人必須保護自己,除非會因此導致人類受到傷害)?白宮報告提及了一種預測:當一個足夠聰明的人工智能被賦予完成開發更優秀、更智能的系統的任務,而這些反過來又可以用來創建更聰明的系統,導致原則上出現一個“智力爆炸”或“奇點”,屆時機器的智力將會遠遠超過人類。

不知道是否還有其他的技術路徑導致“奇點”的出現。但關于如何為可預測的技術路徑設置技術的強障礙(如底層技術上制止“能夠讓機器人復制自己或進行新一代機器人開發”的算法被寫出)和法律的弱障礙(設定嚴刑峻法制止某類人工智能的開發)應該開始進行討論。康德說:“人才是目的。”未來人類的命運,或許取決于未來最聰明的那些開發者對這句話的認同與執行。

關于高智擔憂,東野圭吾新近的小說《拉普拉斯的魔女》,塑造了一個被植入了人工智能芯片而具有預測能力的女孩形象。小說的結尾是這樣的:

“這個世界的未來,到底怎么樣?”少女深深地嘆了一口氣,搖著頭說,“我跟你說,還是不知道比較幸福”。

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