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#38 – INDUSTRIAL SOFTWARE

人工智能:拥抱还是警惕?

互联网和移动电话技术,随时产生海量数据。AI人工智能,以其前所未有的强大数据处理能力,在产业转型和工作模式领域,催生出指数级巨大变革。

面对人工智能,我们是该全面拥抱,还是提高警惕?

 

从各种最新的人机交互技术,到整体提高商业流程效率,人工智能的发展速度一日千里。高德纳咨询公司(Gartne)预计到2020年,85%的客户服务将采用AI机器人。谷歌工程总监雷·库兹韦尔(Ray Kurzweil)更放言:2029年的机器人将具有人类智慧。 高德纳公司还估计到2025年,将有1/3的工作由机器人和智能化机械完成。这些预测的准确性还有待观察,但人工智能的发展确实引发了AI终将取代人类工人的担心。

人类工人,淘汰还是进阶?

位于美国加州的非营利组织XPRIZE的人工智能专家Amir Banifatemi,在接受DirectIndustry电子杂志采访时表示:这样的担心毫无根据。

人工智能可以让工人更广泛、更有效地利用工具和数据。这不仅意味着员工可以着力解决更困难的进阶问题,也意味着他们必须重新学习新技能。每个企业都应该帮助员工做好准备,以利用人工智能带来的生产力提高和创新潜力红利。

 

在生物科学领域,人工智能介入药物研发的范围和深度史无前例。英国人工智能公司BenevolentAI副总裁James Chandler,向DirectIndustry解释说:

人工智能具有从海量科学数据中提取知识的独特能力。它可以自主寻找疾病的致病原因,并快速建议多项备选治疗方案。这些例子都表明,人工智能将会增加人类的智慧,而不是取而代之。

 

去年,英国谢菲尔德大学神经转化研究所宣布,一项通过BenevolentAI技术发现的候选药物研究,在运动神经元病的治疗实验中显示出积极的结果。

人工智能的不断发展也将改变员工的人际互动方式。思科推出的虚拟会议助手Spark,采用了对话式人工智能公司MindMeld的机器学习技术。它允许用户通过声控语音命令参与和结束会议,或者启动和停止会议录像。Spark将在今年年中推出测试版,通过用户反馈让系统“更聪明”。此外,这一系统还将能进行会议任务分配,并自动创建会议摘要。思科英国和爱尔兰区首席技术官 Chintan Patel表示:

学习和理解人类在工作场所等自然环境场景下的行为,是人工智能研究人员和工程师面临的最具挑战的问题。而机器智能的终极发展目标则是:将机器变为工作团队的“人工智能成员”,主动提出完成工作并提高效率的建议。

人工智能无处不在

虽然这听起来像是威尔史密斯的科幻电影,但我们的世界已遍布人工智能。所有需要摄取和解释大量数据的行业,都能受益于当今的人工智能技术。在医疗方面, IBM Watson肿瘤解决方案(Watson for Oncology)可以通过分析各种医疗数据,提供多项肿瘤治疗备选方案,协助医生和患者作出决策。在客户服务领域,NanorepWorkfusion等基于人工智能的聊天机器人正变得越来越普遍。 

思科公司的Patel介绍说:

目前,对各个行业来说,人工智能所面临的挑战和机遇,是如何变革商业模式、工作模式和流程,将常规和重复性的任务自动化,解放员工生产力,专注高阶任务。

人工智能并不是唯一的解决方案。相反,人工智能的开发、部署和利用必须紧密结合其他颠覆性技术,特别是物联网(Internet of Things, IoT)和网络安全。无人驾驶汽车就是这种技术共生的绝佳例子。汽车的人工智能应用,必须与软件代码、机器自主学习能力、智能电网以及公共无线网络连接协同工作,才能安全、适当地将人员和货物在正确的时间运输到正确的位置。未来发展最紧迫的一个问题,首先是定位潜力领域,确定深度学习等先进技术的盈利能力提高空间,其次是保证进行机器训练的大量数据,两者相加,才能将人工智能技术的优势最大化。对于BenevolentAI的Chandler来说:

训练计算机从工业数据中学习,还将需要半监督学习技术,这比今天的监督学习技术要更经济、实用。


About the Author

Daniel Allen is a writer and a photographer. His work has featured in numerous publications, including CNN, BBC, The National Geographic Traveller.

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