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人工智能到底能做什麼、不能做什麼 讓百度人工智能大牛告訴你
【AI世代編者按】《哈佛商業評論》本週刊登百度首席科學家吳恩達的文章。文章介紹了當前的人工智能究竟能做什麼，不能做什麼。
以下爲文章全文：
許多業內高管都會問我，人工智能可以做些什麼。他們希望瞭解，人工智能將如何變革他們的行業，以及他們可以如何利用人工智能去重新發明自己的公司。然而，關於人工智能的力量，近期媒體描繪了一些不切實際的未來場景。（或許不久之後人工智能將接管世界！）人工智能已經在改變搜索、廣告、電商、金融、物流和媒體等行業。作爲谷歌(微博)大腦團隊的創始負責人、前斯坦福人工智能實驗室的主任，以及目前百度1200人人工智能團隊的領導者，我很重視培育全球領先的人工智能組織，開發了多種能被數億用戶使用的人工智能產品。在瞭解人工智能的影響力之後，我可以說：人工智能正在變革許多行業。然而，這並不是魔術。爲了理解人工智能對你業務的影響，讓我們撇開炒作，看看人工智能目前實際能做些什麼。
令人驚訝的是，儘管人工智能具備廣泛的影響力，但部署仍然極爲有限。近期，幾乎所有人工智能的發展都是同一種類型：提供一些輸入數據（A），迅速得出簡單的反饋（B）。舉例如下：
從A得到B的技術將變革許多行業。開發用A得到B的軟件被稱作監督式學習。然而，這種軟件距離科幻小說中描繪的有感知能力的機器人還有遙遠的距離。人類智能所做的也遠遠不止是從A得到B。這種從A得到B的系統正迅速得到優化，而當前最優秀的技術基於的是深度學習系統，或稱作深度神經網絡。這種系統借鑑了來自人類大腦的靈感。然而，這類系統仍遠遠沒有達到科幻小說的水平。許多研究人員仍在探索其他形式的人工智能，其中一些在特定環境中被證明有用。或許我們將看到突破，使更高程度的智能成爲可能，但目前仍沒有清晰的途徑去實現這一目標。
今天的監督式學習軟件有自身的“阿喀琉斯之踵”，即需要大量數據。你需要向系統展示大量的A和B範例。例如，開發照片標識工具需要數萬到數十萬張照片（A），以及關於照片中是否有人物的標籤（B）。開發語音識別系統則需要數萬小時的語音錄音（A），以及對應的文字腳本（B）。
那麼，這種從A到B的系統能做什麼？有一條經驗法則能說明這種系統的變革意義：
如果普通人的某項思維任務只要不到1秒即可完成，那麼目前，或是在不久的未來，我們就可以利用人工智能技術將其自動化。
目前需要人工去做的許多有價值的工作，例如檢查監控視頻判斷是否有可疑行爲，判斷汽車是否會撞擊行人，識別並刪除網絡上的濫用內容，都可以在不到1秒鐘時間裏去完成。這些任務已經做好了被自動化的準備。然而，它們往往被置於更龐大的環境或業務流程中，分析這些任務與業務其他方面的關聯同樣重要。
開發人工智能需要謹慎地選擇A和B，提供必要的數據幫助人工智能找到從A到B的關係。以創造性的方式選擇A和B已經給許多行業帶來了變革，而這也將給更多行業帶來革命。
在理解人工智能能做什麼，不能做什麼之後，業內高管的下一步是將人工智能納入到各自戰略中。這意味着，他們需要理解價值從哪裏創造而出，以及什麼東西很難被複制。人工智能社區非常開放，許多頂級研究員發佈並分享了概念，甚至是開源代碼。在這個開源的世界中，最稀缺的資源將會是：
1.數據。許多領先的人工智能團隊都很可能複製出彼此的軟件，所需要的時間最多隻是1到2年。然而最困難的是獲得對方的數據。因此數據，而非軟件，將是許多公司的防禦壁壘。
2.人才。簡單地下載開源軟件，並將其“應用”至你的數據無法起到效果。針對你的業務環境和數據，人工智能需要得到訂製。因此，對於能夠勝任這項工作、稀缺的人工智能人才，業內正展開爭奪。
關於人工智能的潛力，我們寫過很多。這可能給人類帶來幫助，也可能帶來不利。例如，我們曾看到人工智能給孤獨者帶來交流對象，令他們感到安慰，而我們也曾看到，人工智能表現出了種族歧視。然而，人工智能短期內可能給個人帶來的最大威脅在於搶走工作崗位，因爲我們目前可以通過人工智能去自動化的工作正變得越來越多。作爲領導者，我們有責任去確保建設一個世界，讓所有人都有機會得到發展。理解人工智能可以做什麼，如何適應你的戰略，這只是過程的開始，而不是結束。（編譯/陳樺）
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