人工智慧：擁抱還是警惕？

面對人工智慧

我們是該全面擁抱，還是提高警惕？

互聯網和行動電話技術，隨時產生海量數據。AI人工智慧，以其前所未有的強大數據處理能力，在產業轉型和工作模式領域，催生出指數級巨大變革。

從各種最新的人機交互技術，到整體提高商業流程效率，人工智慧的發展速度一日千里。高德納諮詢公司(Gartne)預計到2020年，85%的客戶服務將採用AI機器人。谷歌工程總監雷·庫茲韋爾(Ray Kurzweil)更放言：2029年的機器人將具有人類智慧。 高德納公司還估計到2025年，將有1/3的工作由機器人和智能化機械完成。這些預測的準確性還有待觀察，但人工智慧的發展確實引發了AI終將取代人類工人的擔心。

人類工人，淘汰還是進階？

位於美國加州的非營利組織XPRIZE的人工智慧專家Amir Banifatemi，在接受DirectIndustry電子雜誌採訪時表示：這樣的擔心毫無根據。

人工智慧可以讓工人更廣泛、更有效地利用工具和數據。這不僅意味著員工可以著力解決更困難的進階問題，也意味著他們必須重新學習新技能。每個企業都應該幫助員工做好準備，以利用人工智慧帶來的生產力提高和創新潛力紅利。

在生物科學領域，人工智慧介入藥物研發的範圍和深度史無前例。英國人工智慧公司BenevolentAI副總裁James Chandler，向DirectIndustry解釋說：

人工智慧具有從海量科學數據中提取知識的獨特能力。它可以自主尋找疾病的致病原因，並快速建議多項備選治療方案。這些例子都表明，人工智慧將會增加人類的智慧，而不是取而代之。

去年，英國謝菲爾德大學神經轉化研究所宣布，一項通過BenevolentAI技術發現的候選藥物研究，在運動神經元病的治療實驗中顯示出積極的結果。

人工智慧的不斷發展也將改變員工的人際互動方式。思科推出的虛擬會議助手Spark，採用了對話式人工智慧公司MindMeld的機器學習技術。它允許用戶通過聲控語音命令參與和結束會議，或者啟動和停止會議錄像。Spark將在今年年中推出測試版，通過用戶反饋讓系統「更聰明」。此外，這一系統還將能進行會議任務分配，並自動創建會議摘要。思科英國和愛爾蘭區首席技術官 Chintan Patel表示：

學習和理解人類在工作場所等自然環境場景下的行為，是人工智慧研究人員和工程師面臨的最具挑戰的問題。而機器智能的終極發展目標則是：將機器變為工作團隊的「人工智慧成員」，主動提出完成工作並提高效率的建議。

人工智慧無處不在

雖然這聽起來像是威爾史密斯的科幻電影，但我們的世界已遍布人工智慧。所有需要攝取和解釋大量數據的行業，都能受益於當今的人工智慧技術。在醫療方面， IBM Watson腫瘤解決方案(Watson for Oncology)可以通過分析各種醫療數據，提供多項腫瘤治療備選方案，協助醫生和患者作出決策。在客戶服務領域，Nanorep和Workfusion等基於人工智慧的聊天機器人正變得越來越普遍。

思科公司的Patel介紹說：

目前，對各個行業來說，人工智慧所面臨的挑戰和機遇，是如何變革商業模式、工作模式和流程，將常規和重複性的任務自動化，解放員工生產力，專註高階任務。

人工智慧並不是唯一的解決方案。相反，人工智慧的開發、部署和利用必須緊密結合其他顛覆性技術，特別是物聯網（Internet of Things, IoT）和網路安全。無人駕駛汽車就是這種技術共生的絕佳例子。汽車的人工智慧應用，必須與軟體代碼、機器自主學習能力、智能電網以及公共無線網路連接協同工作，才能安全、適當地將人員和貨物在正確的時間運輸到正確的位置。未來發展最緊迫的一個問題，首先是定位潛力領域，確定深度學習等先進技術的盈利能力提高空間，其次是保證進行機器訓練的大量數據，兩者相加，才能將人工智慧技術的優勢最大化。對於BenevolentAI的Chandler來說：

訓練計算機從工業數據中學習，還將需要半監督學習技術，這比今天的監督學習技術要更經濟、實用。

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