担心自己会被机器取代?说明你没看过这份 AI 说明书

IBM中国 知乎日报



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AI 是什么?是天天等你回家,帮你开灯的智能音箱吗?还是妄图替代人类称霸地球的超级反派?


其实都不是,AI 既不是简单的生活辅助工具,也不是虎视眈眈的敌人。而是增强人类技能、辅助人类决策的工具。所以,AI 最好的战场,当然是在企业。


试想一下,前锋是 C 罗和梅西,中场是马拉多纳和齐达内,后卫是马尔蒂尼和卡洛斯,门将是布冯或者凯恩。


这样一只球队是不是战无不胜?人工智能虽然不能组建这样的一只球队,却可以帮助球员构建这些球星所拥有的能力。


延伸感知、强化记忆、知识迭代、冷静分析、极少出错。这些在人类技能基础上的延展,其实就是把人类精英的技能附加给机器,让企业里人人都变成精英。


企业 AI 不仅能够帮助企业拥有最佳阵容,通过增强人类技能,让人类获得前所未有的全新能力。


而将人工智能运用自如的企业还可以进化为更高级的组织,从容应对各类难题,在竞争中处于不败之地。


不久前,Discovery 频道拍摄了一部纪录片「THIS IS AI」,用冷静客观的方式,讲述了人类如何利用 AI,攻克技术难题,又如何在与 AI 共处中,探索出新的认知和行为体系。


十个自成逻辑的章节,从「理解人类语言」,到「与机器争辩」,进而探讨「机器如何学习」,最终直到「强人工智能」。


片中多次提及 IBM。其实,早在 1956 年的达特茅斯会议上第一次提出人工智能概念时,IBM 就有幸作为倡导者参与其中。


1997 年,我们开发的大型计算机深蓝,战胜了国际象棋大师卡斯帕罗夫,2011 年我们的 Watson 在美国著名电视节目「危险边缘」中的智力竞赛环节击败人类选手,令 Watson 一度成为人工智能的代名词。


之后,IBM 专注于将人工智能投入商用,创造人工智能和商业结合的美好未来。


Watson 在美国著名电视节目「危险边缘」


不想取代你,只想帮助你


让我们先来明确两个定义。


我们现在所见到的 AI 都是专用 AI,在指定领域指定任务中发挥作用,比如下棋、看 X 光片、读取汽车牌照,这类 AI 一般任务明确、要求完整而且没有歧义,并有明确的技术评价指标,属于专用人工智能。


通用人工智能则是一种科学设想,设想有一天机器可以和人类一样拥有各种各样的能力,在广度和适应性上可以和人类相媲美,也就是大家在科幻电影里经常见到的那种强人工智能。


未来,人工智能会逐步从专用变得多用,从完成单一任务的人工智能解决方案发展为可以完成多个任务甚至跨领域任务的解决方案。


而当人工智能深入垂直行业领域,并与基础设施、平台结合起来,再加上蓬勃发展的区块链、量子计算等技术赋能,就可以帮助企业解决痛点,处理复杂的业务问题。这就是 IBM 关注的企业级人工智能。


企业级人工智能可以发挥两方面的作用。


一方面帮助企业处理大量复杂繁冗的重复性劳动,如发票验真、纸质文件录入等。


另一方面基于知识和数据辅助人类工作和决策,比如人工智能助手为律师提供基于相关法律条文的搜集整理等。


同时,IBM 强调的 AI 是增强智能,它代表了 IBM 对人机关系的更深邃的思考。


增强智能强调提升和扩展人的专长,而不是复制或者取代人的智力。


人工智能放大了人类智慧,帮助人类更好地思考、扩展专业知识和潜能,并与人类紧密配合,人机同行、协同工作。共同参与商业认知决策,从而解决企业经营中生存和致胜的关键问题。


IBM Watson 作为认知计算系统的杰出代表之一,也是人工智能领域的「明星」,下面让我们来看看 Watson 在企业人工智能领域的进步和成果。


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提升效率
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深度学习高手 Ross 属于 AI 时代职场上的烧脑型选手。已经开始在美国 20 多家知名律所工作的她,不仅能够 search(搜索),还知道如何去 research(研究)。


在接手一桩案子后,Ross 可以高效率地从数以百万计的法规和案例中筛选出最相关的材料,供律师参考。此外,她还能与其他律师互动,给出自己的初步假设和判断,从而帮助办案律师制定最有针对性、最周全缜密的辩护方案。


更重要的是,和人类的新手律师一样,Ross 可以从反馈中学习,接手的案子越多,就会变得越聪明。


在结合判例法与成文法的美国,Ross 所做的工作以往完全由人来完成时,既昂贵又耗时,每年全美律所为此投入约 96 亿美元。当 Ross 出现后,未来的律所将如何选择,不言而喻。


而在一个 Ross 的身后,还有千千万万个这样的高智 商 AI,正在职场上发挥着价值。


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提供洞察
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还没有投递简历就可以先和面试官聊天,在简短的自我简绍后面试官就可以判断你是否有机会进入公司以及公司里的哪些职位适合你。


这个 nice 的面试官就是 AI。


IBM 印度公司研发的 Watson 求职者助理可以和求职者进行互动,在登录到 IBM 招聘页面后,求职者就可以开始与聊天机器人交谈或输入查询信息。


本着绝不放过一个人才的原则,AI 会迅速判断求职者是否与工作岗位所要求的技能相匹配,并为他推荐其他适合的空缺职位。


高效且贴心的 Watson 求职者助理将招聘时间缩短了三分之一以上,还获得了体验者的高度认可。


未来,当人工智能全面参与到人才招聘、培养、管理等各个流程时,或许你和心仪的工作之间只差了一个 Watson。


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激发新灵感
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设计服装、创作歌曲、视频剪辑,这些对于 Watson 来说都已经是「a piece of cake」,不久前,第一个由人工智能写作剧本的电视广告也已经在欧洲的网站、电视和影院里正式推出。


一名雷克萨斯工程师像创造自己的孩子一样创造了新款汽车,将其送去接受碰撞测试。


他和女儿坐在电视机前观看,让人紧张的测试最终成功,汽车安全刹住,工程师和女儿欣慰地抱在一起。



这则广告的剧本完全由人工智能编写,AI 分析了过去 15 年戛纳国际创意节上汽车和奢侈品相关的获奖镜头、文本和音频,以及一系列其他外部数据,构建了广告故事的脚本流程和大纲。


并由算法规则保证人工智能在学习过去广告的信息时,避免产生雷同感觉、流于俗套,保持雷克萨斯品牌的原创特性。


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处理复杂的企业级业务
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不管是律师、HR、作家和设计师,其所在的行业流程相对单一,人工智能进入门槛并不高。


但面对复杂的企业组织架构、业务、管理难题,人工智能又该怎么做呢?


健康问题是我们最关注的话题之一,先来看看 AI 是怎么帮助医生的。


我们与百洋智能科技携手,在 2017 年 6 月,分别将 Watson 肿瘤治疗方案以及 Watson 基因解决方案引进中国。


以同济大学附属上海市第十人民医院肿瘤科为例,自 2017 年 9 月,已经累计完成近 650 例肿瘤患者辅助决策,占所有门诊患者的 5 成左右,涉及癌症类型包括结直肠癌、胃癌、肺癌等多发癌种。


具体来说,Watson 在帮助医疗卫生工作者照顾患者的整个过程中能够提供决策支持引擎,并且提供出医疗循证证据。


在医生输入患者详尽的病情数据后,Watson 会从已经发表的研究成果里搜索与该病例相关的信息、对这些信息进行分析。


不超过 10 秒钟,就能给出对应的治疗方案,包括推荐方案、考虑方案和不推荐方案三种,与此同时,还会列出详细的用药、治疗建议、参考文献等。



在日常的治疗模式中,肿瘤患者通常一次只能得到一个科室的专家建议。


对于病情相对复杂,或者多次复发转移的患者来说,往往需要辗转多个科室或多家医院,经历重复检查和多次诊断。


这种情况下,不同科室、不同医院的医生对同一疾病和病人的治疗方案很可能存在差异性。


当 Watson 和医生联合,提供的意见严格基于权威的医学证据、病例和文献,结论相对稳定,能够帮助医生快速地梳理出几个最佳的医疗路线和治疗策略,并获得排序建议。


而除了在临床中使用,Watson 还被用于教学科研中,帮助年轻医生迅速成长。


我们的健康部门除了提供「肿瘤解决方案」,还提供照护看管、药物研发、基因解决方案、医疗影像分析解决方案等产品,深入医疗行业的整体价值链,为人类健康做出自己的贡献。


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AI 帮盲人「重见」世界
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除了帮助企业与个人,我们的人工智能技术还被用于环保、教育、公益等社会方方面面。


一个因为 11 岁时的游泳事故丧失了视力的小女孩,却成长为一位盲人科学家,还开发出了帮助盲人「看」世界的工具。



这就是 IBM 院士、杰出工程师浅川智惠子,在 IBM 工作 20 余年中获 13 项高科技发明专利。失明关上她看世界的窗,她却用它打开另一扇门。


她先后开发了盲文文字处理器、盲文电子图书馆、帮助盲人上网的语音浏览器。又与卡内基梅隆大学的科学家合作,开发出基于 AI 研发认知助手,让盲人重见世界的工具。


利用传感器和认知技术,通过耳机与盲人进行耳语或在智能手机上产生振动,帮助盲人近乎实时地识别他们所在位置、所面对的方向以及其他有关周围环境的信息。


随着人工智能的进步,人体和技术的界限正在一天天消失。


或许未来的人类会是一个个模糊的人形符号,不再受形体限制,拥有虚拟形象,甚至可以把生物器官跟人造器官融为一体。


IBM 研究院一直致力于利用人工智能工具和专业知识,帮助消除访问障碍,实现个性化互动,提高弱势群体的生活独立性。


比如我们携手美国加州大学圣迭戈分校,推进人工智能的应用,旨在提高老年人的生活质量和生活独立性。


通过模拟衰老过程中的认知变化,创建由人工智能支持的个性化机器人,帮助改善老年人的生活质量。


特别是对于存在认知障碍的群体或者母语并非英语的群体而言,理解复杂的英语内容可能有一定的难度。


Content Clarifier 采用人工智能技术,在保留句子含义的同时简化内容,帮助人们更轻松地理解最重要的概念。


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破解人类社会难题
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从帮助盲人到帮助老年人,人工智能在帮助弱势群体的同时,也在为我们的社会发挥着巨大的能动作用。


癌症已经成为威胁人们健康的头号杀手。中国每天大约有 12,000 个新的癌症诊断病例,每 7 分钟就有人因为癌症而死亡。


但肿瘤病理学有「三座大山」,临床需求准、快、高;人才匮乏、水平不齐;依赖经验、不易定量。


再加上医疗资源缺口巨大,中国平均每 1000 名居民仅拥有 1.8 名执业医生。


所幸,人工智能在帮助医生降低获取知识成本的同时还可以打破知识壁垒,为资源不足的乡村医生和缺乏人才与经验的社区医院提供了平等面对医疗知识的机会,为更多人赢得了救治机会。


在教育领域,同样存在资源不足与难以平等等问题,老师面对资质不同的学生也难以因材施教,满足学生的个性化需求。


我们研发的人工智能辅助工具正在帮助孩子们打造高度个性化的学习体验,同时在职业教育方面,已经在全球多个国家开展的职业技术学院高中预备学校(P-tech)项目也正在填补用人单位需求与员工实际技能素养之间的鸿沟。

  

除此之外,我们的人工智能还在教育、环保、应对自然灾害、野生动物保护以及社会公益科学计划中发挥力量,帮助人类运用科技应对新出现的社会挑战。


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好科技,坏科技,这是一个问题
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为了让机器能模仿人类的方式去解读世界,我们给它们配备了摄影机眼睛、麦克风耳朵,用人工智能帮它们理解看到和听到的一切。


但如何让便利、隐私和安全三者达到平衡,是人们越来越关注的问题。


可以说,AI 近在咫尺,咫尺间没有天涯,却存在着安全、道德和责任。


如果数据是有瑕疵的,人工智能系统基于这些有瑕疵的数据,训练以后可能会有安全隐患,甚至可能产生伦理问题。


比如信用卡的申请审核系统,如果训练这个人工智能解决方案的数据是有问题的,那么它可能对某一类人的申请会给出有偏见的结论。


因此,在人工智能发展过程中,我们需要避免瑕疵的数据和偏见的结论。


这需要社会各界的共同努力,IBM 作为致力于发展人工智能的领军企业之一,我们内部一直有关于什么是好的技术、什么是坏的技术的讨论。


很多人说技术只是工具,技术对人类的影响完全取决于使用者。我们对这种看法是持保留意见的,像毒气、生化武器,病毒与木马程序,我们很难说它们诞生的目的不是为了作恶,我们把这些称之为坏科技。


而现在的很多机器算法、深度学习、对抗学习、对偶学习等,其学习过程是一个「黑箱」,不但过程不可逆,也看不到机器学习的过程。


我们强调的是人工智能企业必须能够解释他们推荐的算法,确保算法透明,人工智能是用来增强人类智能的,学习过程要可解释、可验证,逻辑过程要可推理。


通过技术创新、科学立法、严格执法,打造一个可靠、安全和让人信任的人工智能时代,实现人工智能与人类之间的和谐共生,是我们每一个 AI 从业者的责任。


正如「THIS IS AI」给我们的启示,不论你是否欢迎,AI 时代已经到来,人类经历了深刻的探索才发展出这些科技,我们这样做是为了了解自己,这是为了打造更美好的社会。


而科技,只是达到目标的工具。让地球更繁荣?还是让人类更懒惰和贪婪?这是一种选择。

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