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2017-12-20

如果让AI替人类决策

时间: 2017-12-20 编辑:

  “今天早晨大家到这个会场来,如果堵车的话,你会相信一个老司机的判断?还是相信高德地图给...

 

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“今天早晨大家到这个会场来,如果堵车的话,你会相信一个老司机的判断?还是相信高德地图给你导航?”2017年最后一个月,百分点发布DeepMatrix系统——号称是中国首个行业AI决策系统。会上,苏萌,百分点集团董事长兼CEO在主题演讲当中强调:从整个人工智能技术发展演进的过程来看,从感知到认知,再到决策,这是一个必然的过程。但是对于一项技术来讲,决策才是终极的人工智能:“因为只有将人工智能用于决策,才是能够真正解决问题的智能,而感知和认知只是它的基础,未来人类所有的决策都将会不可避免地依赖于机器。”

事实上,对于如何应用AI技术的伦理争论,一直伴随着AI本身的技术演进的发展。

对于AI应用保持谨慎态度的人当中,有一些是被公认为最聪明的人。例如,微软创始人比尔·盖茨,在被问到了关于人工智能时,他曾经明确表达了自己属于很担心超智能技术的人,并对人工智能的快速发展感到担忧。史蒂芬·霍金博士在接受英国广播公司的采访时,也认为这种技术的发展最终将“为人类带来灭亡”。而特斯拉创始人兼CEO 伊隆·马斯克则认为人们应该对人工智能保持高度警惕……

对于人工智能应用的边界应该在哪里?这本身并不是一个技术问题。要解答这个问题,首先就要回答:在人类和人工智能之间,如何划定工作的“属性边界”?这是讨论人工智能技术应用的基础。

“百分点数据科学家团队经过很多的案例研究,给智能决策做了一个定义;在动态和多维信息收集的基础上,对复杂问题进行自主识别、判断、推理,并做出前瞻性、实时性的决策过程。同时系统要具有自优化、自学习、自适应的能力。”在接受笔者采访时,苏萌认为:人类和人工智能的“工作属性边界”还是相对清晰,而且未来人和机器会共生,会形成人机命运共同体。人类更适合做目标的设定、行程的假设、确定标准以及进行评估,而计算机则更适合做信息采集、结果预测、方案生成和问题识别。

在百分点和苏萌看来,目前人工智能在应用的三个层次上,正在高速前进当中。其中,在初级阶段的感知层,人工智能无论是在语音识别,还是人脸识别都已经“比人类做得更好,而在目前人工智能技术和应用最“胶着”的认知层,一旦数据量足够,能够允许人工智能系统实现高效的迭代,“未来人工智能也会逐渐的超过人类。”他举例说,在一些还没有应用人工智能和大数据的产业,例如司法领域,一名法官对于以往判例的记忆,最多也就可以记得1000个,“但是人工智能可以迅速的学几千万个案例,几百万个案例,而且及时能查到。”

对于此次百分点将对人工智能的应用引入决策层,苏萌承认,“现在很多大的决策,人工智能系统是没法替代人类的,”但是,他同时强调了个人的观点:“在很多重复性的决策方案,由于百分点积累了大量的数据,如果觉得的目标没有那么复杂,人工智能系统一定比人类做得好。例如百分点的决策系统DeepMatrix,就不是一个适用于各个行业的、大而全的解决方案,我们只聚焦在决策这个点上,解决不同的行业所需要的,最痛点的业务决策点。”

因此此次发布的DeepMatrix系统还重点针对五个方面的企业业务需求给出了更具体的解决方案。

其中,智能安全分析系统Deep Finder利用“动态知识图谱技术” 汇聚人、地、事物、组织等数据和信息,强调结合关系、时间、空间,快速进行交互式分析研判;智能政府决策系统Deep Governor则强调汇聚行业专家知识,结合6大类50余种社会经济发展综合决策模型,用以针对政府领域的应用,推动政府科学决策水平和决策能力现代化;智能全媒体服务系统Deep Editor则通过提供智能专题库、传播影响力分析、全媒体智能用户洞察等服务,逆向给出一套实现媒体内容侧的采编智能加工,传播优化方法;智能营销系统Deep Creator最为引人注目,其核心是帮助企业捕捉动态用户旅程中所有关键节点,并提供实时智能决策,通过用户触达后的评估结果不断自优化以提升营销转化率;针对工业领域的智能制造大数据系统Deep Sensor则明确针对对各种设备提供贯穿生命周期的实时跟踪,并提供智能化的健康度预警,实现智能化运维。

仔细研究DeepMatrix不难发现,其实际上是在百分点以往的“大数据”核心业务基础上,根据各个行业对数据价值需求的不同,叠加了一个“人工智能”的数据分析和应用出口:通过对大量数据的收集和分析,基于动态知识图谱和行业业务模型,为用户提供一个具备自优化和自适应能力、支持业务问题的自动识别、判断并做出前瞻或实时决策的智能化决策应用系统。从这个角度讲,或许通过人工智能得到的决策内容,难以在短期内用“对与错”、“是与非”、“输与赢”来判断其可取性,但是从长期来看,其最终的评判标准是一定存在的。

“通常决策一共需要五步:第一,问题的识别;第二,方案形成;第三,信息采集;第四,结果预测;第五,行动反馈。我们要强调的重点在于:在智能决策进化的过程中,实际上每一个环节都在由于大数据和人工智能所带来的突破性进展,发生质的变化。”苏萌强调,目前DeepMatrix所做的,“是百分点在向前迈出的一小步,更是漫长的智能决策进化史上的一小步。”对于整个人工智能领域来讲,或许正是在这样不断“小步”的尝试过程中,才能不断明确人工智能的价值,并将对人工智能应用的边界进一步清晰。

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