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人工智能=无所不能?No,局限可能跟潜力一样大
来源:互联网   发布日期:2019-08-11 08:20:01   浏览:6295次  

导读:全文共2402字,预计学习时长5分钟 人工智能(AI)早已不仅仅存在于科幻电影和反乌托邦未来著作中。它无时无刻不在改变我们的生活和工作方式。 大部分人在日常生活中就在和AI交互,如召唤Siri导航至最近的咖啡店,让Alexa帮忙在亚马逊上下单等等。同时,AI也...

全文共2402字,预计学习时长5分钟

人工智能(AI)早已不仅仅存在于科幻电影和反乌托邦未来著作中。它无时无刻不在改变我们的生活和工作方式。

大部分人在日常生活中就在和AI交互,如召唤Siri导航至最近的咖啡店,让Alexa帮忙在亚马逊上下单等等。同时,AI也在无缝补充和加强各行各业的运营,并且日益颠覆公司内部运转。

然而,与此同时,AI的局限也逐渐凸显出来。正是这些局限使其尚未能够完美复刻人类行为。

本文讨论了 人工智能 在现实世界中的应用潜力和目前存在的局限,并且详细描述了什么是真实存在的,以及什么是有待探索的。

AI如何在各行各业大展身手?

由于基础过程和活动的性质有所不同,AI的发展也以各种形式影响着各行各业。如今,AI 技术 已经能够在可预测的环境中识别模式和做出合理判断。因此,AI已经能够颠覆那些严重依赖重复性任务和 数据 分析的行业。

从存货管理到销售,当今零售公司正利用AI来支持其线上和线下操作。比如,IBM Watson利用AI促进线上零售商的订单管理和客户维护能力。日本软银集团在2016年开设了一家由类人 机器人 担任主要员工的零售店,这些机器人能够听取客户的语音并作出反溃

在银 行业 ,AI也正在加强其台前幕后的办公程序。从承保和托收到网络安全和认证,人工智能已经在许多方面得到应用,并将逐步颠覆该行业的功能性。

麦肯锡公司近期公布了一份分析报告(如上图所示),计算了AI可为不同领域创造的潜在价值。从该报告可以看到,AI为各行各业创造的价值预计将达到数千亿美元。

位于图片最上方的是零售业。在AI影响下,零售业正迎来大规模转型。未来,AI不仅会完成自动化货架补货、收银台管理等体力劳动,而且还将优化分析、营销和销售等过程,尤其是在电子商务领域。

具有第二大潜在价值创造的行业是运输和物流业。这一行业需要花费大量时间在处理发票、整合数据和统筹各方股东上。利用机器学习和自然语言处理,AI将能够自动化这些工作,并且比人工更准确、更高效。

和运输和物流行业相似,旅游业也非常依赖物流协调和数据分析。据麦肯锡预计,旅游业价值创造将接近40亿。随着聊天机器人技术的提高,在不远的将来,旅游业的客户服务将会由数字AI和类人机器人作为主要担当。

另一个名列前茅的行业是汽车行业。随着AI赋能的自动驾驶汽车的发展,这一行业也将会发生巨大的变化。谷歌、优步等公司正在大力投资自动驾驶汽车技术,该技术将能够实时评估行驶条件并始终如一地作出安全的决策。当人类司机成为历史后,道路将更安全,交通堵塞将不复存在,通勤时间将更高效。

总之,不乏各种描述AI如何改变各行各业的案例。

AI如何在公司内部各部门大施拳脚?

从人才招聘到财务和会计,许多普通企业的内部核心流程也将在人工智能的影响下发生重大变化。

很多人不知道当今很多大企业都在使用申请人跟踪系统来管理招聘、安排面试和筛选简历。这些系统每天能够筛选上千份简历,并根据预先设定的标准过滤掉不合格的候选人。

目前,许多企业也正在用聊天机器人取代人工客服。这些聊天机器人能够恰当地回复问题并解决疑惑。此外,近来营销自动化也很盛行。AI能够根据客户的线上行为,决定在何时何地投放线上广告。

各地的财务和会计部门也正在利用AI来提高效率。AI能够处理大量的数据,并只需要花费一点点时间(相对人工而言)。一些审计公司甚至利用AI来评估合同和执行风险评估。

AI改变世界的方式五花八门,这使得人们很容易忘记现代AI还有尚未克服的局限。下文将会讨论人工智能开发者面临的几个大挑战。

现代AI有哪些局限?

首先,在执行设定的任务之前,AI需要大量的数据使其受到充分训练。然而在很多情况下,现存数据集往往不够大,其包含的信息量也不足以让AI学会如何正确发挥功能。因此,人们不得不花费数千个小时来标记目标并输入AI中,使其能够开始构建一个知识库。

其次,人工智能会反映出程序员的偏好和数据集中的偏差。因为AI的功能性严重依赖于人类干预,所以很难将这两者完全分开,也难以确保生成的AI没有核心偏差。

还有一个挑战是“黑匣子”。黑匣子指人们无法破译和理解AI是如何做出决策和判断的。随着模型和算法变得越来越复杂,要想明确指出是什么引起了一个特定动作也变得越来越困难。这也使得在一些情况下难以分配责任。

此外,AI也无法很好地将从一件事中学到的知识迁移到另一件事上,而人类则是这方面的专家。由于现在AI仍严重依赖于可预测的环境和可识别的模式,如果其无法获取到足够的数据资源来重新训练,那么它也只能真正发挥某一种特定功能。

AI失败案例

图片来源:unsplash.com/@neonpand

上述局限已经导致了很多人工智能失败的案例,其中有些惹人发笑,有些则引人深思。

去年,Facebook下线了两个聊天机器人,Bob和Alice。因为在一场涉及帽子、书和球的谈话中,这两个机器人发展出了属于他们自己的、人类难以理解的语言。然而,我们对聊天机器人的设想是他们最终能够和人类交流。

2016年,微软的聊天机器人Tay Twitter在上线16小时后就停用了,因为它开始发布攻击性内容,内容和她在Twitter上收到的各种过激言论类似。

而自从2014年Alexa发布以来,也已经发生过很多设备无法正确理解成人和儿童的指令(或非指令)的事例。2017年1月,电视上一位新闻主播说“我爱那个小女孩说‘Alexa给我订了一个洋娃娃屋’”,而这触发了能听到电视声音的设备,并下单订购了洋娃娃屋。

在亚利桑那州,由AI失败造成的更广为人知和悲惨的事例是一辆自动驾驶的优步汽车撞倒了一个正在骑自行车过马路的行人,该行人因此而死亡。在数月对自动驾驶汽车将如何改变世界的大肆鼓吹后,这一事件犹如当头棒喝,提醒我们人工智能还有很长一段路要走。

大部分人认为AI的进步是令人振奋的,因为这项技术或将真正使世界变得更加美好。然而真的能够设计出一个能像人类那样生活和思考的非人类吗?很多人对此仍然存疑。

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