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揭穿AI的神话与现实

日期: 2019-04-28 08:56:56 点击数:  

事到如今,人类自身的生物局限性正日益成为创建智能系统的主要障碍,这些智能系统本应和我们一起工作,利用我们的生物认知能力来实现更高的目标。

几年前,在学术机构之外很难找到人认真讨论人工智能(AI)。但在今天,几乎每个人都在说AI。和所有新技术趋势一样,这波新浪潮正源源不断地带来好奇心和热情。普罗大众的参与,虽然创造了不少伟大的想法,但在许多情况下也导致了错误看法的出现。

AI是由伟大的思想家和学术研究者建立的,接着被世界各地的学术界和工业界进一步发展,它的发展速度比任何人所预料的都要快。事到如今,人类自身的生物局限性正日益成为创建智能系统的主要障碍,这些智能系统本应和我们一起工作,利用我们的生物认知能力来实现更高的目标。

在过去几十年里,AI克服了许多学术方面的障碍。然而,在进入现实场景中,它出现了许多问题,围绕它产生了不少神话和误解。不幸的是,由于对于AI能做什么和不能做什么的信息令人困惑和冲突,行业领导者很难在狂热者、平台供应商和服务供应商造成的拥挤和嘈杂的生态系统中区分事实和虚幻,带领行业前进。

所以,现在最主要的挑战是,如何让行业领导者对AI能和不能做什么有一个现实的界定,并不断地对其进行更新,从而引导他们的组织以正确的方式应用AI来解决现实世界中的问题和改造他们的业务。此外,学者和AI从业者有责任走出泡沫,与行业专家合作,以进一步发展AI的学术基础,使其在现实世界中的应用得更快。

行业认知“一团乱麻”

过去几年,几乎所有行业的商业领袖都在试图了解AI以及企业如何从中受益。不幸的是,直到现在,AI的应用大多还没超越概念证明(POC)阶段,即小范围分散使用机器学习(ML)算法阶段。

如今的许多POC项目,基本还是使用简单的统计方法给他们的问题添加一些简单的预测或分类,就堂而皇之地冠以AI的名字。实际上,这仍然可以定义为分析或是高级分析,在理解结果和作出决定或采取行动时仍然需要广泛的人为干预。

随着业务流程和操作条件的不断变化,新生成的数据和不同业务因素的不断变化降低了精度和价值,这些算法可能会随着时间的推移变得无用,甚至导致危险的决策。这一现实使企业领导者感到困惑,阻碍了他们以适当方式采用先进的AI技术。

目前,不少企业选择少量采用ML算法以快速获得收益,但是这可能会对跨行业AI应用造成挫折,从而引发另一个“AI寒冬”。当然,这次在行业方面,而不是在学术方面。

不过,这也并非全无坏处。虽然这一水平的AI应用让公司浪费了许多机会和资源,但它有助于使企业和IT领导者相信,AI可以推动变革性和相关的创新。

分散式ML的诅咒

以往常见的现象是,一些有雄心的商业领袖使用开源ML库,在他们自己和业务领域内启动AI计划,但只重点关注一些需要优化的关键决策。这些行动通常不是整个公司有组织计划的一部分,虽然可以获得一些价值,给使用AI解决问题提供了第1次经验,但它导致了分散的跨组织的ML算法。不幸的是,这种分散的ML算法不能完全释放数据中隐藏的价值,也不能充分利用组织所拥有的宝贵业务知识。此外,它们还会给公司带来潜在风险。

分散的ML算法带来的一些主要风险是:

算法如果通过有限类型的特性和数据进行培训,会导致在业务领域之外做出错误的或有时是危险的业务决策;

在优化本地运营决策时,此类算法可能会无意中对其他业务领域甚至全球运营产生负面影响;

这种单独的算法很容易被内部或外部参与者操纵和误导,从而增加了一个新的网络安全风险类别;

培训ML算法可能需要昂贵的计算能力,这会增加小型企业单位的高成本。在许多情况下,这导致业务部门完全放弃AI,因为他们错误地认为采用AI的成本很高。

如果企业的业务职能部门和运营部门能够直接连接的,它们生成的数据、创建的知识以及所遵循的角色是共享的且相互依赖的,那么AI可以在人类忽略的大量数据和特征中找到到一些相互依赖的关系,创建一个强大的数据和知识平台,使跨组织分布式AI系统能够将分散的数据、知识和决策性质从弱点转换为主要优势。

因此,各企业现在最好能能够迅速采取行动,整合所有松散的AI战略和ML算法,将其整合成整个企业级别的安全AI平台。这将使现在分散但其实相互关联的AI解决方案提供真正的智能,从而在需要做出决策时为企业带来最大的利益和转型能力。这一举措还将降低采用成本,增加投资回报率,从而加速AI的采用。

使用AI技术还是创建智能企业?

就算AI还不具备这种能力,企业也必须预先向好一个问题:他们是只想部分使用AI技术,还是最终创建一个全智能企业?

目前围绕机器人工序自动化(RPA)以及它们是否是AI一部分的讨论,让关于整个AI应用的讨论偏离了轨道。有许多企业在引入了这种自动化工序后,就自满于自己成为AI应用的先锋。

然而,RPA不是AI的一部分,至少基于学术定义是如此。当前的RPA技术只是简单的脚本,在许多情况下,这些脚本只是将人类多年来积累起来的当前业务流程交由自动化机器人完成而已,在设计时也主要围绕人的需求。