人工智能-機(jī)器學(xué)習(xí):觀點(diǎn)與挑戰(zhàn)
目前，人們講到人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，可能還是覺(jué)得它很復(fù)雜。
事實(shí)上，當(dāng)你聽(tīng)過(guò)我的課程，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，關(guān)于這個(gè)話(huà)題，有很多還停留在概念性、戰(zhàn)略性的階段。當(dāng)然，也有一些投入實(shí)際應(yīng)用的技術(shù)，但這背后的理論，還是非�；A(chǔ)和簡(jiǎn)單的。
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)，其實(shí)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是一門(mén)基礎(chǔ)扎實(shí)的工程學(xué)科，它并不能為現(xiàn)在用數(shù)據(jù)分析問(wèn)題提供強(qiáng)大且可拓展的解決方案。
因此，我們并不能將人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展簡(jiǎn)單理解為一個(gè)神跡，如同高樓非一夜而起，它是必須要經(jīng)歷長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展的。
大家首先要意識(shí)到，在這一領(lǐng)域，我們?nèi)蕴幱诜浅３跫?jí)的階段。很多事情我們還不了解，現(xiàn)今的我們并非處于一個(gè)人工智能的神奇大爆炸時(shí)代。
可以說(shuō)，我們有可能要花上百年的時(shí)間，這個(gè)高樓大廈才能真正地建立起來(lái)。
準(zhǔn)確認(rèn)知人工智能的現(xiàn)在與未來(lái)
本節(jié)要點(diǎn)
目前的智能系統(tǒng)還無(wú)法做到對(duì)場(chǎng)景的常識(shí)理解;
我們不太可能看到所謂的“超級(jí)人類(lèi)AI”。
拋棄那些外界的宣傳，我們需要實(shí)際且準(zhǔn)確地理解人工智能。我們來(lái)講，目前的人工智能有哪些可能性，以及，哪些技術(shù)還沒(méi)有實(shí)現(xiàn)的可能。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)
可能：在可視場(chǎng)景中標(biāo)記對(duì)象
目前尚無(wú)可能：對(duì)視覺(jué)場(chǎng)景的常識(shí)理解
比如，一個(gè)會(huì)議室的攝像機(jī)，把它連接到電腦上后，讓它區(qū)分哪些是人臉。在目前，人工智能也許可以標(biāo)記對(duì)象，但卻不能理解這個(gè)場(chǎng)景。
作為人類(lèi)，我知道這個(gè)會(huì)議室有很多人，出口在哪里，我要小心臺(tái)階不能掉下去。這是我的常識(shí)性理解，但計(jì)算機(jī)是做不到的。
語(yǔ)音識(shí)別
可能：多語(yǔ)種語(yǔ)音到文本和文本到語(yǔ)音的轉(zhuǎn)換
目前尚無(wú)可能：對(duì)聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)景的常識(shí)理解
我的聲音可以通過(guò)話(huà)筒接到電腦中并轉(zhuǎn)化為文本，轉(zhuǎn)化為語(yǔ)音。但如上所述，電腦并不能對(duì)文本背后的常識(shí)進(jìn)行理解。
人們可以馬上理解一個(gè)很復(fù)雜的句子來(lái)預(yù)測(cè)下一步行動(dòng)，但計(jì)算機(jī)做不到。
自然語(yǔ)言處理
可能：最低限度的翻譯和問(wèn)答
目前尚無(wú)可能：語(yǔ)義理解、對(duì)話(huà)
自然語(yǔ)言中有很多東西，機(jī)器是做不到的。機(jī)器只能死記硬背，卻沒(méi)有辦法真正地回答問(wèn)題。
當(dāng)你和電腦交流的時(shí)候，它可以回答你“中國(guó)最大的城市是哪一個(gè)”，那是它通過(guò)“中國(guó)”、“城市”、“最大”這三個(gè)關(guān)鍵詞，在百度搜索的答案。
但如果你的問(wèn)題是“中國(guó)不在河邊的第二大城市是哪一個(gè)”，電腦給你的答案一定是對(duì)你一點(diǎn)用都沒(méi)有的。因?yàn)樵诖酥翱赡軓膩?lái)沒(méi)有人做過(guò)這個(gè)問(wèn)題的相關(guān)數(shù)據(jù)，沒(méi)有這個(gè)問(wèn)題答案的數(shù)據(jù)列表。
但在未來(lái)的十年，上述被列為“尚無(wú)可能”的部分，將至少可實(shí)現(xiàn)基本形式。
十年，就技術(shù)而言，是一個(gè)很長(zhǎng)的時(shí)間窗口了。事實(shí)上有一些技術(shù)已經(jīng)開(kāi)始出現(xiàn)，只是目前在比較原始初級(jí)的階段而已。
比如自駕車(chē)以及自駕式空中出租車(chē)，它們還是會(huì)出現(xiàn)的。盡管不會(huì)是超級(jí)智能，但肯定會(huì)越來(lái)越好。
但請(qǐng)注意，人工智能系統(tǒng)仍然是非常有限的智能系統(tǒng)。我相信，我的AI同事們也會(huì)贊同我的觀點(diǎn)：我們不太可能看到和人有同等智力的靈活性與創(chuàng)造性的AI系統(tǒng)。
首先，人類(lèi)每時(shí)每刻都在以新的方式思考怎樣用新的語(yǔ)言來(lái)表述，就像我現(xiàn)在講的每一句話(huà)都是有創(chuàng)造性的，我在講話(huà)中可以不斷講新的內(nèi)容以及新的理念，使用隱喻、反諷等修辭。
在現(xiàn)實(shí)中，AI系統(tǒng)還做不到。AI可以幫你做一些基礎(chǔ)工作，比如幫你在網(wǎng)上訂一張票，但是它無(wú)法和你談人生。
此外，人類(lèi)還非常善于做新的抽象推理。
比如，“Blank從上海走到杭州只花了3個(gè)小時(shí)”。作為人類(lèi)，你會(huì)做很多推理：Blank會(huì)移動(dòng)，而且從上海走到杭州只花了三個(gè)小時(shí)，它的運(yùn)動(dòng)速度一定很快。那么，你會(huì)針對(duì)Blank問(wèn)很多問(wèn)題。
但AI系統(tǒng)就做不到，它需要反復(fù)、重復(fù)用海量的數(shù)據(jù)才能得出一個(gè)答案。
最后，人非常擅長(zhǎng)計(jì)劃和規(guī)劃。而AI系統(tǒng)只是擅于捕捉目前的數(shù)據(jù)，而不可能對(duì)未來(lái)做出一個(gè)長(zhǎng)期的、有條不紊的規(guī)劃。
很多人在講“超級(jí)人類(lèi)AI”，這類(lèi)人一定沒(méi)有在AI領(lǐng)域工作過(guò)，他們根本就不知道AI領(lǐng)域中存在的技術(shù)問(wèn)題有多難。
AI系統(tǒng)可以知道世界所有的城市、餐廳、電影院，然而它也只知道這些事實(shí)而已。
所以，我不相信所謂的“超級(jí)人類(lèi)AI”，也不相信AI會(huì)比人更聰明。
人們覺(jué)得AlphaGo很厲害，是因?yàn)橛X(jué)得一般玩圍棋的人就很聰明了，那能打敗玩圍棋的人肯定更聰明。
這是有誤解的。人知道怎么還貸款，上什么學(xué)校，怎么和同伴做智慧交流，這些事都是AlphaGo做不到的。
其實(shí)，AlphaGo只是通過(guò)無(wú)數(shù)對(duì)棋盤(pán)的模擬，非常機(jī)械地、不斷重復(fù)地復(fù)盤(pán)，十幾億、幾百億次地進(jìn)行學(xué)習(xí)。這背后沒(méi)有什么創(chuàng)造力，只是無(wú)數(shù)次的重復(fù)工作。
所謂的“智能”，是我們根據(jù)參數(shù)匯集起來(lái)的數(shù)據(jù)算法，它們只能復(fù)制、模仿、模擬人類(lèi)的行動(dòng)，而不是真正的智能。說(shuō)到底，相比我們真實(shí)的世界，圍棋的復(fù)雜程度要低很多，因?yàn)檎鎸?shí)的世界充滿(mǎn)不確定性。
我覺(jué)得，有生之年不會(huì)出現(xiàn)這個(gè)奇點(diǎn)了。
傳統(tǒng)的機(jī)器人算法不能適應(yīng)未來(lái)
本節(jié)要點(diǎn)
傳統(tǒng)單一機(jī)器人的算法并不能應(yīng)用于未來(lái)的智能城市構(gòu)建;
甚至在今天，傳統(tǒng)的機(jī)器人問(wèn)題也沒(méi)有得到很好的解決;
相比過(guò)去的工業(yè)革命，人工智能帶來(lái)的事業(yè)浪潮將會(huì)比過(guò)去進(jìn)程快三倍;
那么，什么是值得大家擔(dān)心的呢?
我前面講到，所謂的超人類(lèi)智能系統(tǒng)，我們是不應(yīng)該擔(dān)心的。而正好相反的是，看似智能，實(shí)則不夠智能的這些系統(tǒng)，卻是值得我們警惕的。
很多媒體提到AI的時(shí)候，講到的是視覺(jué)、語(yǔ)音的方面。但我們未來(lái)涉及到城市規(guī)劃、推薦系統(tǒng)、醫(yī)學(xué)診斷等，都不再是傳統(tǒng)單一機(jī)器人的問(wèn)題。
這是完全不同類(lèi)型的問(wèn)題。
一個(gè)機(jī)器人的某一錯(cuò)誤我們是可以控制的。比如，機(jī)器人走到舞臺(tái)邊緣，探測(cè)到下面將有一個(gè)高度落差，它會(huì)知道停下來(lái)。
但如果是一系列問(wèn)題呢?又或者，是很多機(jī)器人一起呢?
如果大樓發(fā)生火災(zāi)，這個(gè)機(jī)器人就不會(huì)知道該怎樣逃出去。因?yàn)�，這是一系列的決策，涉及到你從哪里轉(zhuǎn)移到哪里，還需要和其他人的合作。
比如，大家都從同一個(gè)逃生通道出逃，就會(huì)出現(xiàn)堵塞，那么，就要選擇換其他的道路。在這種情況下，機(jī)器人是做不到的，這樣的算法是非常難的。
如果你用過(guò)去傳統(tǒng)的機(jī)器人研發(fā)算法去應(yīng)用到城市規(guī)劃建設(shè)等領(lǐng)域，就會(huì)出現(xiàn)很多無(wú)法解決的重大問(wèn)題：
NO.1：大規(guī)模多重相關(guān)決策的錯(cuò)誤控制
搜索引擎給你一個(gè)錯(cuò)誤的推薦建議，如果沒(méi)有人因此死亡，就不會(huì)出現(xiàn)什么大錯(cuò)漏。頂多你會(huì)覺(jué)得這個(gè)搜索引擎不好用，再換一個(gè)就完了。
但假設(shè)這個(gè)推薦是醫(yī)療診斷意見(jiàn)呢?如果這個(gè)意見(jiàn)出現(xiàn)錯(cuò)誤，那真的是會(huì)出人命的。而且，我們已經(jīng)看到這件事情的發(fā)生了。
即便是在金融服務(wù)領(lǐng)域，一旦出現(xiàn)錯(cuò)誤，也可能會(huì)引發(fā)市場(chǎng)的大動(dòng)蕩。交通也是如此，如果連公交走向都出現(xiàn)問(wèn)題，就極有可能發(fā)生車(chē)輛碰撞，整個(gè)城市的交通陷入癱瘓。
因此，一旦擴(kuò)大到這些領(lǐng)域，我們就不能再以傳統(tǒng)應(yīng)用到單一機(jī)器人的算法去做這種大規(guī)模的事情，必須要有新算法。
但事實(shí)上，在這一點(diǎn)上，我們遠(yuǎn)未達(dá)到。目前，我們所沿用的思路都是比較傳統(tǒng)或通用的，并沒(méi)有意識(shí)到在這個(gè)層級(jí)上還需要做很多事情。
NO.2：如何在競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中共享數(shù)據(jù)
很多公司手握數(shù)據(jù)，卻不愿與人分享。
假如，有一個(gè)黑客找出了新的辦法來(lái)騙錢(qián)，他針對(duì)了某一家公司A。那么，A公司就會(huì)從這次欺詐當(dāng)中學(xué)到新東西，可以未來(lái)避免同樣的情況。
但因?yàn)楫?dāng)初的攻擊只針對(duì)了A公司，其他的公司并不知道，因此也就不知道如何改進(jìn)自己的系統(tǒng)了。
表面上看，A公司只把這個(gè)技術(shù)掌握在自己手里，讓其他人學(xué)不到，這好像有點(diǎn)自私。因?yàn)�，他沒(méi)有從整個(gè)行業(yè)的角度去考慮問(wèn)題。如果這家公司把這個(gè)數(shù)據(jù)分享給所有人，整個(gè)行業(yè)就可以一起改善這個(gè)算法。
但現(xiàn)在大家都不愿分享，其實(shí)一方面是技術(shù)原因，一方面也是法律的原因。
NO.3：大規(guī)模的云端互動(dòng)
大家都在談云計(jì)算，所有的東西都在云上，讓人們感覺(jué)到非常便利。
但這些智能設(shè)備，并不是云設(shè)備，而是端設(shè)備。
事實(shí)上，我們未來(lái)將要接觸的設(shè)備，都會(huì)是所謂的端設(shè)備，它們沒(méi)有時(shí)間將數(shù)據(jù)上傳到云中。如果你和機(jī)器人的每一次對(duì)話(huà)都要上傳到云，就會(huì)導(dǎo)致速度跟不上。
比如，汽車(chē)做智能，“我在這里到底要不要轉(zhuǎn)彎”這樣的問(wèn)題，是不可能每一次都實(shí)時(shí)和云進(jìn)行交互的。
因此，要把端設(shè)備和云連接起來(lái)，還要實(shí)時(shí)交互，這兩者之間是存在極大挑戰(zhàn)的，我們現(xiàn)在也不知道該怎么做。
NO.4：如何實(shí)現(xiàn)公平，保證品質(zhì)、保持多元化
收集大量的數(shù)據(jù)并沒(méi)有問(wèn)題，但這些數(shù)據(jù)是可能產(chǎn)生偏差的。
比如，你出于某種原因不喜歡某類(lèi)人而沒(méi)有把他們納入你的樣本，但以這樣的樣本去做預(yù)測(cè)其結(jié)果本身就是存在偏差和偏見(jiàn)的。
NO.5：穩(wěn)健性和安全性問(wèn)題
我們?cè)趫?bào)紙上經(jīng)常講到所謂的超級(jí)AI，發(fā)生了某種革命。
但請(qǐng)記住我今天講的話(huà)：很多技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能實(shí)現(xiàn)，很多問(wèn)題還有待解決。
比如，無(wú)人駕駛車(chē)怎樣確保在所有氣候條件下，在所有的路況前提上，每一臺(tái)車(chē)都可以保證安全駕駛呢?這其實(shí)也是一個(gè)極大的挑戰(zhàn)。
甚至在今天，傳統(tǒng)的單一機(jī)器人，也仍有很多問(wèn)題沒(méi)有解決。
還有失業(yè)浪潮。每一次工業(yè)革命，都有很多人會(huì)因此失去工作。但值得注意的是，過(guò)去的失業(yè)浪潮是花費(fèi)三五十年完成的。但接下來(lái)，很多工作可能在5-10年內(nèi)就會(huì)被完全取代，這是一個(gè)新的趨勢(shì)，貧富差距也會(huì)隨之進(jìn)一步拉大。
并且，人工智能可能會(huì)被居心叵測(cè)的人濫用。AI本身不存在邪惡與正義，主要還是看它被誰(shuí)利用。比如，我們現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)安全就是一個(gè)很?chē)?yán)重的問(wèn)題。
現(xiàn)階段人工智能的商機(jī)
本節(jié)要點(diǎn)
United Masters：用數(shù)據(jù)分析打造新市場(chǎng)，換取新的商業(yè)模式;
Jibo：開(kāi)放機(jī)器人學(xué)習(xí)的應(yīng)用平臺(tái)，聚焦家庭;
螞蟻金服：應(yīng)用大數(shù)據(jù)，連接客戶(hù)與商戶(hù)兩端。
我想向大家介紹三家公司，我也是這三家公司的科學(xué)顧問(wèn)委員會(huì)的委員，因此有更多的信息分享。
United Masters
這家公司是專(zhuān)門(mén)做音樂(lè)作品的。
事實(shí)上，音樂(lè)市場(chǎng)在幾十年前是為幾十家大公司所控的，它們會(huì)簽幾個(gè)音樂(lè)歌手，然后在市場(chǎng)上大規(guī)模推廣。而作為消費(fèi)者，你沒(méi)什么選擇，也就那么幾個(gè)作曲家和歌手。
但你看現(xiàn)在的音樂(lè)市場(chǎng)，已經(jīng)并非僅限于幾位少數(shù)的歌手了。在網(wǎng)上，有很多音樂(lè)人才，他們會(huì)在網(wǎng)上播放自己制作的音樂(lè)視頻，也會(huì)有越來(lái)越多的人聽(tīng)他們的音樂(lè)。這和以前聽(tīng)音樂(lè)的人數(shù)相比，達(dá)到了一個(gè)全新的數(shù)量級(jí)。
問(wèn)題是，這些歌手沒(méi)有一個(gè)很大的商業(yè)市場(chǎng)，在市場(chǎng)上最受歡迎的音樂(lè)，一般還是大公司做出來(lái)的。
United Masters的目標(biāo)，就是希望有更多的人從事自己所喜歡的音樂(lè)創(chuàng)作，并可以以此為生。
這家公司怎么實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)呢?就是連接數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)分析。
比如一個(gè)年輕的音樂(lè)人，他寫(xiě)了很好的歌，有幾萬(wàn)名死忠粉。但其實(shí)他本人并不知道自己有這么多追隨者。
誰(shuí)知道這個(gè)數(shù)據(jù)呢?網(wǎng)站，比如微信。
United Masters就會(huì)把這個(gè)數(shù)據(jù)拿過(guò)來(lái)，告訴這個(gè)歌手，你的粉絲有多少，分布在哪里，接下去可以做什么。比如，你可以去粉絲多的地方開(kāi)演唱會(huì)。
而且，這家公司還會(huì)告訴你如何針對(duì)自己的粉絲去打造一些產(chǎn)品。
比如，有個(gè)粉絲要來(lái)這個(gè)歌手北京的現(xiàn)場(chǎng)演唱會(huì)，那么，歌手可以給這個(gè)粉絲一個(gè)VIP后臺(tái)通行證，讓他可以到后臺(tái)見(jiàn)面。很多粉絲是很看重這種和偶像親密接觸的機(jī)會(huì)的。
所以，通過(guò)這些數(shù)據(jù)的匯總，就可以創(chuàng)造出盈利模式。只要有人對(duì)這些數(shù)據(jù)感興趣，就可以獲取這些數(shù)據(jù)。因此，慢慢地，這家公司的口碑就建立起來(lái)了。
這就是非常好的商業(yè)模式——通過(guò)一個(gè)小的數(shù)據(jù)交換。傳統(tǒng)的唱片公司對(duì)歌手的抽成要到85%以上，但對(duì)于UnitedMasters來(lái)說(shuō)，它只抽10~15%，就打造了這樣一個(gè)全新的市場(chǎng)。
Jibo
這家公司做家庭機(jī)器人很多年了。未來(lái)10~20年，我們每個(gè)人家里可能都會(huì)出現(xiàn)一個(gè)家庭機(jī)器人。
目前，很多人還是把家庭機(jī)器人當(dāng)作玩具，它們?cè)诩依镒邅?lái)走去會(huì)發(fā)出很有意思的聲音，但真正時(shí)候幫助到人們的生活，現(xiàn)在還是很少。但是，所謂的家庭助手或者家庭秘書(shū)，卻是不一樣的。
Jibo三年前推出了一個(gè)機(jī)器人，長(zhǎng)得很像手機(jī)。但是它會(huì)跟隨你，像眼睛一樣看著你，給你拍照片。你可以對(duì)它說(shuō)：Jibo，今天晚上我要在家里開(kāi)派對(duì)，你幫家里的人們拍照片好嗎?
Jibo就會(huì)給你拍照。它還會(huì)跟你說(shuō)看這兒、看那兒，可以把整個(gè)派對(duì)的影像資料保留下來(lái)。
這聽(tīng)上去是一個(gè)很有意思的應(yīng)用，但要把它打造成一個(gè)規(guī)模性的應(yīng)用還是很難。三年后，這家公司終于感覺(jué)找到了方向，推出了一款新的家用社交機(jī)器人。
這個(gè)機(jī)器人擁有電子眼睛、耳朵和聲音，可以捕捉照片、視頻通話(huà)，也可以做提醒、訂餐、發(fā)送郵件等這些輔助工作。它是一個(gè)開(kāi)放式的平臺(tái)，可以讓人們不斷開(kāi)發(fā)新的應(yīng)用。
這和手機(jī)上的應(yīng)用是不同的。手機(jī)的應(yīng)用并非機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。但這中機(jī)器人的平臺(tái)應(yīng)用，會(huì)進(jìn)行適應(yīng)性的調(diào)整，進(jìn)行自我學(xué)習(xí)。
而Jibo肯定不是唯一一個(gè)往這個(gè)的方向努力的公司。
我相信可能在中國(guó)、日本也是會(huì)對(duì)這種機(jī)器人非常感興趣。
螞蟻金服
螞蟻金服在中國(guó)發(fā)展非常迅速，我現(xiàn)在是螞蟻金服科學(xué)智囊團(tuán)的主席。他們也是中國(guó)首家有這么一個(gè)科學(xué)智囊團(tuán)的組織，他們希望智囊團(tuán)可以幫助這家企業(yè)把握未來(lái)的方向。
這家公司比我所知道的任何一家西方公司成長(zhǎng)都要快。
美國(guó)還是一個(gè)信用卡加現(xiàn)金的社會(huì)。盡管美國(guó)有一個(gè)Paypal，與支付寶有點(diǎn)類(lèi)似，但是它的規(guī)模也不過(guò)是支付寶的十分之一，并且也不是所有人都在用。
也許是受益于中國(guó)沒(méi)有信用卡這個(gè)產(chǎn)業(yè)的束縛，使得支付寶一下子實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)支付的巨量增長(zhǎng)。螞蟻金服手握大量的數(shù)據(jù)，它知道你買(mǎi)了什么，了解很多關(guān)于你的個(gè)人信息。
它使貸款變得前所未有的容易。這不是表面上你在手機(jī)上按一個(gè)鍵說(shuō)“給我錢(qián)”這么簡(jiǎn)單，其背后蘊(yùn)含著大量的機(jī)器學(xué)習(xí)。這涉及到機(jī)器學(xué)習(xí)中的“欺詐監(jiān)測(cè)”：如果你很簡(jiǎn)單地讓人們貸到款，很多人是會(huì)來(lái)騙你的。
總結(jié)：人工智能的商業(yè)模式，是要?jiǎng)?chuàng)造一個(gè)市場(chǎng)，而非一個(gè)算法
傳統(tǒng)的推薦，都是針對(duì)個(gè)人。
但這里的問(wèn)題是，如果有一家很好的餐廳，它被推薦給很多人，那么大家都跑到這家餐廳去，就需要排長(zhǎng)隊(duì)，人們的體驗(yàn)就會(huì)很糟糕，反過(guò)來(lái)給差評(píng)和抱怨。
如此，整個(gè)系統(tǒng)就開(kāi)始崩潰，形成惡性循環(huán)。
你必須要去創(chuàng)造一個(gè)市場(chǎng)，而非一個(gè)簡(jiǎn)單的算法。
比如，在APP上面，不僅僅是向客戶(hù)推薦某一家餐廳。除了讓客戶(hù)看到自己附近有什么餐廳之外，你還要讓餐廳看到自己今晚可以供應(yīng)多少食材，我今天接了一場(chǎng)婚宴之后，還剩下多少個(gè)散客的位置。
甚至，你可以了解一下旁邊的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手餐廳，他們有沒(méi)有滿(mǎn)座。如果旁邊滿(mǎn)座了，那么對(duì)我而言就是一個(gè)機(jī)會(huì)，我可以打折吸引更多的人流到的餐廳。
你要結(jié)合客戶(hù)和商戶(hù)兩端的需求。
這不僅是一個(gè)應(yīng)用的事情。現(xiàn)在很多公司已經(jīng)著手在研究這方面的工作。當(dāng)然，這個(gè)過(guò)程要充分考慮人們不同的喜好和需求，要掌握大量的數(shù)據(jù)。
1. 選擇一個(gè)你熟悉的行業(yè)／職業(yè)（比如，物流行業(yè)或教師、翻譯等），分析從人工智能的技術(shù)進(jìn)展中分析這個(gè)行業(yè)／職業(yè)中什么樣的工作會(huì)被人工智能替代，并且這樣的技術(shù)會(huì)給這個(gè)行業(yè)帶來(lái)怎樣的變革。
首先，人工智能在技術(shù)上可能實(shí)現(xiàn)的功能以及我個(gè)人對(duì)AI的理解，我認(rèn)為：
AI VS 人類(lèi)：
AI：掌握人類(lèi)無(wú)法比擬的信息量，運(yùn)算效率、調(diào)用信息的效率也是人類(lèi)無(wú)法比擬的，而“想象力”或者說(shuō)“創(chuàng)造力”這件事情對(duì)于AI來(lái)說(shuō)，其實(shí)是所掌握的信息量重新排列組合產(chǎn)生的可能性，而這樣的所謂“想象力”或者“創(chuàng)造力”其實(shí)是一種純理工科純左腦的思維。
人類(lèi)：掌握的信息量有限，大腦檢索有效信息的效率有限，但是人類(lèi)的想象力是比較天馬行空的，可能不講邏輯的，而創(chuàng)造力則也有多總可能性，可能來(lái)源于自我已知信息的重新排列組合，也可能來(lái)源于天馬行空的想象力，然后再倒推回來(lái)需要什么樣的技術(shù)去實(shí)現(xiàn)，是一種左右腦互相協(xié)作的產(chǎn)物。
所以，假如AI是處于一種純理工科思維的產(chǎn)物，那么可能在人工智能技術(shù)進(jìn)展中，有可能精算師這一類(lèi)高薪職業(yè)會(huì)被大批量替代。
先說(shuō)下精算師這類(lèi)職業(yè)：
精算師是指保險(xiǎn)公司雇用的數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)人員，主要從事保險(xiǎn)費(fèi)、賠付準(zhǔn)備金、分紅、保險(xiǎn)額、退休金、年金等的計(jì)算，其計(jì)算依據(jù)來(lái)源于理賠參照表及會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)狀況，而這份表格是基于本公司和同行索賠的經(jīng)驗(yàn)及相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)而制定的。（百度百科中的解釋?zhuān)?/div>
關(guān)鍵詞：數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)人員
精算師工作范圍：
① 保險(xiǎn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)：通過(guò)對(duì)人們保險(xiǎn)需求的調(diào)查，設(shè)計(jì)新的保險(xiǎn)條款，而保險(xiǎn)條款的設(shè)計(jì)必須兼顧人們的不同需要，具有定價(jià)的合理性、管理的可行性以及市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)性；
② 保險(xiǎn)費(fèi)率的計(jì)算：根據(jù)以往的壽命統(tǒng)計(jì)、現(xiàn)行銀行利率和費(fèi)用率等資料，以確定保單的價(jià)格；
③ 準(zhǔn)備金和保單現(xiàn)金價(jià)值的計(jì)算；
④ 調(diào)整保費(fèi)率及保額：根據(jù)社會(huì)的需要及時(shí)間，調(diào)整保費(fèi)率和保障程度，以增加企業(yè)的吸引力和競(jìng)爭(zhēng)力；
⑤ 審核公司的年底財(cái)務(wù)報(bào)告
⑥ 投資方向的把握：對(duì)公司的各項(xiàng)投資進(jìn)行評(píng)估，以確保投資的安全和收益；
⑦ 參與公司的發(fā)展計(jì)劃：為公司未來(lái)的經(jīng)濟(jì)決策提供有效的數(shù)據(jù)支持和專(zhuān)業(yè)建議。
“AI精算師”：
①保險(xiǎn)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)：通過(guò)大數(shù)據(jù)，不同人群的保險(xiǎn)需求更容易精準(zhǔn)地被滿(mǎn)足，定價(jià)的合理性、管理的可行性、市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)性，這些通過(guò)AI電腦的數(shù)據(jù)分析也可以達(dá)到完美的實(shí)現(xiàn)。
② 保險(xiǎn)費(fèi)率的計(jì)算：根據(jù)以往的壽命統(tǒng)計(jì)、現(xiàn)行銀行利率和費(fèi)用率等資料，以確定保單的價(jià)格。這一項(xiàng)，AI估計(jì)可以秒殺人類(lèi)，機(jī)器可以算得比人快比人準(zhǔn)確得多得多了。
③ 準(zhǔn)備金和保單現(xiàn)金價(jià)值的計(jì)算；這一項(xiàng)AI再一次秒殺人類(lèi)精算師。
④ 調(diào)整保費(fèi)率及保額：根據(jù)社會(huì)的需要及時(shí)間，調(diào)整保費(fèi)率和保障程度，以增加企業(yè)的吸引力和競(jìng)爭(zhēng)力；這一項(xiàng)，AI做出來(lái)的調(diào)整可能是基于過(guò)往的數(shù)據(jù)以及其他市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)做調(diào)整，可能會(huì)比人更理性，但是這樣好不好，不知道。
⑤ 審核公司的年底財(cái)務(wù)報(bào)告，這一項(xiàng)，我認(rèn)為AI也是能比人做得更好。
⑥ 投資方向的把握：對(duì)公司的各項(xiàng)投資進(jìn)行評(píng)估，以確保投資的安全和收益；AI能掌握的數(shù)據(jù)量，是人類(lèi)比不上的，所以，這一項(xiàng)，我覺(jué)得AI能結(jié)合更多信息并提出不同尋常的見(jiàn)解，可能會(huì)讓投資的風(fēng)險(xiǎn)跟收益更符合公司決策者所需要的。
⑦ 參與公司的發(fā)展計(jì)劃：為公司未來(lái)的經(jīng)濟(jì)決策提供有效的數(shù)據(jù)支持和專(zhuān)業(yè)建議。這一項(xiàng)，我覺(jué)得AI不一定能做得比人好，因?yàn)槿斯ぶ悄軐?duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)應(yīng)該是基于一種連續(xù)性的預(yù)測(cè)，所以它提供的數(shù)據(jù)支持和建議應(yīng)該也是基于連續(xù)性的預(yù)測(cè)。但是，也像Micheal Jordan教授提到的，AI不一定明白為什么洞察能成為洞察，也無(wú)法審查洞察是“真實(shí)的”還是“有用的”。所以AI的預(yù)測(cè)不一定有用。
所以，綜上所述，常規(guī)的精算師雖然他在數(shù)學(xué)方面能力挺高的，他們要根據(jù)一大堆算法來(lái)推算出對(duì)企業(yè)最優(yōu)的配置方案。但是隨著AI技術(shù)不斷進(jìn)步，可能上述的“理賠參照表及會(huì)計(jì)準(zhǔn)則”、保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)狀況數(shù)據(jù)輸入到AI，它就可以直接給到利益最大化的配置方案。而運(yùn)用AI，可以直接剔除保險(xiǎn)公司在精算師上所付的高人工成本，而且可能所給出的方案還更加的精準(zhǔn)。
因此，我認(rèn)為大部分的常規(guī)精算師將會(huì)被淘汰，而留下來(lái)的是一些非常頂尖的精算師，對(duì)非連續(xù)性高度理解，是更富有想象力聯(lián)想力創(chuàng)造力的一群精英中的精英。
2.從AI不能做什么出發(fā)，分析你自己應(yīng)該如何在AI的技術(shù)浪潮中構(gòu)建自己的職業(yè)／企業(yè)護(hù)城河。如果你不認(rèn)同教授的觀點(diǎn)，可以在這一部分中進(jìn)行有體系地反駁（說(shuō)明為何不認(rèn)同，依據(jù)是什么）。
對(duì)于人工智能來(lái)說(shuō)，對(duì)人類(lèi)的情感是無(wú)法理解的，或者說(shuō)至少在很長(zhǎng)一段時(shí)間里，這個(gè)是無(wú)法解決的。比如，“笑”這個(gè)表情是可以通過(guò)讓AI不斷地學(xué)習(xí)，使得它能夠識(shí)別出來(lái)的，但它卻可能無(wú)法識(shí)別“真笑”與“假笑”，也無(wú)法理解“假笑”“冷笑”“皮笑肉不笑”等背后表達(dá)出來(lái)的真正情感內(nèi)容。同樣是笑，背后表達(dá)的情感可能不一樣，這是AI無(wú)法理解的。所以像做市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)這件事來(lái)說(shuō)，要更深挖客戶(hù)感性需求，越了解心理學(xué)越能理解人的情感變化，也就越能結(jié)合人類(lèi)感性需求的做法去做市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，而一個(gè)“情感專(zhuān)家”型的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員是AI無(wú)法替代掉的。另外一點(diǎn)，就是其實(shí)在AI發(fā)展越迅猛的時(shí)候，越要學(xué)會(huì)使用AI帶給我們的便利性去融入到工作，提升工作的效率，并不斷訓(xùn)練自己的抽象思維，這樣才能打造出自己的護(hù)城河。
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