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站在人工智能革命的风口浪尖

旧金山——过去三十年来,消费者已经从激动人心的技术进步中获益匪浅。在很多国家,大多数人揣在口袋里的个人电脑比二十世纪八十年代的大型计算机运算能力更强。高中时我用来开发游戏的Atari 800XL电脑其微处理器拥有3,500个晶体管;而今天我的iPhone 上运行的电脑其晶体管数达到20亿个之多。当时,1GB的存储装置耗资100,000美元,而且有冰箱大小;今天它几乎不花钱,尺寸也以毫米计量。

即使取得了如此大的进步,我们仍然可以在整个星球——包括所有人和物——联网的过程中期待更快的进步。已经有50亿人使用移动设备,超过 30亿人可以接入互联网。未来若干年,500亿件物品——从灯泡到冰箱、道路、服装等诸如此类——也将连接到互联网。

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每过一代人左右,新兴技术就会出现融合,某种革命性的技术因此而诞生。比方说,成熟的互联网、廉价的带宽和文件压缩,以及苹果标志性的iPhone使得像Uber,、Airbnb、 YouTube、Facebook和Twitter这样的企业重新定义移动客户体验。

现在我们正站在另一次大规模融合的风口浪尖上:大数据、机器学习和不断提高的计算能力将很快使人工智能(AI)无处不在。

人工智能符合爱因斯坦的那句格言,即天才能将复杂事物简单化。因此,在世界本身越来越复杂的同时,人工智能将成为21世纪的决定性技术,就像微处理器是二十世纪的决定性技术一样。

消费者已经每天都在与人工智能打交道。谷歌利用机器学习来自动完成搜索查询,并且往往能够准确预测某个人要找什么。Facebook 和Amazon 利用预测算法在用户阅读或购买经历的基础上完成推荐工作。人工智能是无人驾驶汽车的核心部件——无人驾驶技术现在可以避免碰撞和交通堵塞——人工智能也是像谷歌DeepMind AlphaGo等游戏系统的核心部件,这台电脑年初在一场五局三胜制的比赛中击败了韩国围棋高手李世石。

鉴于人工智能的广泛应用,今天的所有企业都必须要将它们融入自己的产品和服务;否则,他们将无法与利用数据搜集网络改善用户体验和辅助商业决策的企业展开竞争。下一代消费者将会与数字技术共同成长,他们会期望公司预见他们的需求,并实时、个性化地提供咨询服务。

迄今为止,人工智能太过复杂昂贵,以致很多企业很难对其进行最佳应用。将其融入企业现有业务难度很大,历史上一直需要掌握复杂技术的数据学家才能完成这项任务。结果导致很多企业仍然凭直觉而不是信息作出重要决策。

今后几年这一切都将发生改变,随着人工智能越来越普及,可能使每间企业、每位员工都变得更加聪明、快速和高效。机器学习算法可以分析数以十亿计的信号,从而将客户服务电话自动转接给最合适的代理人,或确定最有可能购买某种特定商品的某位客户。

而且人工智能的应用不仅限于在线零售:据A.T. Kearney咨询公司统计,实体商店依然在零售行业中占据90%的份额。很快,客户一进入实体店,互动式聊天机器人就会上前跟他们打招呼,机器人可以根据过往的购买历史推荐产品,提供特别折扣并处理客户服务事务。

所谓“深度学习”(模仿大脑神经网络的人工智能分支)领域的进步可以使智能数字助理在来自社交网络和其他数据来源的数以百万计的信号基础上以人类助理般的敏锐协助客户规划假期、或确定客户对某个品牌的反应。在医疗保健领域,深度学习算法可以协助医生从世界的任何角落实时确定肿瘤细胞类型或颅内异常问题。

要想有效利用人工智能,企业必须对隐私和安全问题时刻保持关注。因为人工智能基于数据,机器了解的个人数据越多,代表客户预测其需求的准确度就越大。但当然,这样的个人信息大规模流动可能违反客户的信任。企业必须公开其个人数据的使用方式。人工智能还可以检测并防御数字安全漏洞,并在保护用户隐私和建立信任时发挥关键作用。

就像过去的经济转型期一样,人工智能将释放新的生产力水平、强化个人和职业生涯并提出有关人和机器间古老关系的存在性问题。人工智能在自动完成任务时会扰乱行业和工人。但��像二十年前的互联网那样,人工智能将改善现有岗位并催生新的机遇。对此我们应当保持清醒的认识,并通过为明天的岗位提供培训和为落伍民众建立安全网来适应明天的环境。

人工智能超越人类智慧还有很长的路要走。距离计算学家和人工智能之父约翰·麦卡锡在达特茅斯学院一次会议期间首次提出人工智能概念已经过去了六十年。只有到了最近计算机才能识别YouTube视频中的猫或确定前往机场的最佳路线。

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我们可以肯定今后的技术创新速度将超过前几代人。人工智能将像电流般——无形无影,但却充斥着我们的生活。从现在起三十年后,没有貌似心灵感应般的数字助理我们就不知道要怎样生活,就像今天每隔几分钟不看看口袋里那台的二十世纪八十年代的大型计算机就会令人觉得难以想象。

翻译:Xu Binbin