2018 年将打响 AI 战争，7 条实战经验帮你战胜恐惧

编者按：不管是对科技巨头还是对创业公司，人工智能可以说是移动互联网时代以来最大的一个机遇。但是，人工智能同时也是让大多数人感到非常困惑的一项新技术，对它的发展现状和未来都非常迷惑。为了消除人们对人工智能的迷惑，本文首先将简单介绍人工智能的一些发展现状，接着会重点罗列几个不同行业的不同企业顺应和利用人工智能潮流的7条实战经验，看人工智能是如何帮助他们在竞争中脱颖而出的。希望这篇文章能让你知道如何才能更好地顺应人工智能浪潮并最大程度地从中受益。

不久前的一个周一上午，马斯克在Twitter上发布了自己对第三次世界大战将如何开始的预测：“真正有可能引发第三次世界大战的，是AI（人工智能）”。

马斯克的这个警告是针对俄罗斯总统普京上周五发表的关于人工智能言论的回应。普京曾在一场演讲中说道：“未来是属于人工智能的，谁能成为人工智能领域的领导者，就就有可能可能主宰这个世界。” 马斯克宣称，主导人工智能的全球竞争可能会演变成真正的战争，第一次攻击很可能是由一个算法发起的，而不是一个真实的人发起的。马斯克是一个技术上的煽动者，许多人赞同他对人工智能的看法，当然也有很多人表示反对。

当所有人都在思考人工智能将把我们带往何处的时候，这项技术已经到来了。人工智能这个术语在1956年达特茅斯学院召开的一次会议上首次提出。当时以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这个术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。当时的科学家就预测，在短短几年内，程序员就能模拟人脑的工作原理。人工智能现在已经产生了广泛而深刻的影响，它所带来的影响在人工智能的分支机器学习、深度学习领域表现得最为明显。Google Photos正是通过使用人工智能才知道相隔50年的两张照片里的人都是你的叔祖父，Facebook同样是利用人工智能来清理你的信息流中的垃圾信息的。

越来越多的智能手机、智能家居设备和其他设备正逐渐成为人工智能服务的前端，比如苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌助手。“如果你拆解Echo的Alexa，你就会发现它不仅仅是一个扬声器，它实际上是一种智能的、云计算的数字助理，使用了深度学习驱动的语音识别和自然语言处理技术。” 亚马逊的人工智能副总裁Swami Sivasubramanian这样说道。

随着人工智能开始触及公司业务的方方面面，科技巨头们便开始争抢人工智能领域内的专家大神们，他们不仅从学术界挖人（例如，Facebook从纽约大学挖来了人工智能大神Yann LeCun），还会互相挖墙脚（例如，谷歌从Snapchat公司挖来了人工智能领域的专家李佳，李佳将与另一个人共同负责谷歌最新成立的云机器学习部门）。“因为人工智能技术太过强大了，因此对高级人才的需求量自然也非常大，这些高级人才懂得如何应用人工智能。”谷歌云应用人工智能主管Scott Penberthy这样说道。研究公司Paysa 4月份发布的一项研究显示，亚马逊在新的人工智能人才招聘上投入了2.28亿美元，其次是谷歌（1.3亿美元）和微软（7500万美元）。

只有少数大公司能在这个水平上展开竞争。“亚马逊、苹果、Facebook、谷歌、微软都招揽了这个领域内的很多PhD加入，他们也都有PhD级别的技术。但其它大部分公司都是招不到人工智能领域的顶尖人才的，这就会导致‘1%问题’的出现，也就是说，只有人工智能领域内少数几个大玩家才有足够的资金来充分利用这项新技术。” 大数据公司Databricks的CEO Ali Ghodsi这样说道。

其中好的方面在于，各种规模的企业都可以在某种程度上利用人工智能领域的创新成果。事实上，亚马逊、微软和谷歌都在指望这一点呢。这些科技巨头的云计算平台（亚马逊的AWS、微软Azure和谷歌云）都将企业级人工智能产品融入了自己的产品里，包括图像识别、自然语言处理和语言翻译。所有这三家公司都将人工智能视为推动自己云平台未来发展的关键动力。目前，亚马逊AWS业务已经成为一项160亿美元的大业务，年增长率为42%，不过随着微软和谷歌的追赶，AWS的增速已经有所减缓。然后是IBM，IBM的特色是人工智能认知计算，它将自己的人工智能产品命名为”沃森“，将其作为一项服务出售。Facebook和苹果虽然没有自己的人工智能平台，但它们发表了很多这方面的研究文章，Facebook还将自己的一些人工智能技术开源供所有人使用。

作为一种商业工具，人工智能现在还处于起步阶段。麦肯锡全球研究所、麻省理工学院/波士顿咨询集团的最近一份研究报告显示，只有约20%的公司是以一种有意义的方式应用这项技术的。但与过去的技术拐点不同，比如上世纪90年代兴起的电子商务，人工智能并不是天生就对灵活的创业公司有利。“因为人工智能渴望获得的数据可能需要数年时间才能积累起来，因此那些已经积累了很多数据和知识的大公司在这方面自然具有更大优势，因为你对人工智能训练的知识越多，它就越有价值。” 负责沃森和IBM云的IBM高级副总裁David Kenny这样说道。

然而，如果要说人工智能与过去的科技趋势有什么共同之处的话，这个共同之处就是这种新技术的能力会被过分夸大，从而掩盖它真实的能力。举个例子，今年9月份，医学新闻网站Stat的一项调查表明，用IBM的“沃森”治疗肿瘤的效果并没有达到公司所宣传的那种神奇效果，也没能证明这是一场抗癌领域内的突破。“我们过分夸大了人工智能的作用，对它的期待太高，不切实际地认为：人工智能将能够为我们做一切事情，人工智能将接管世界，如果你不使用人工智能，你将会被甩在后面。” 数据科学家Steven Finlay这样说道。

人工智能并不仅仅是一种时尚和潮流。投入到人工智能领域内的研发资金是巨大的，每年超过300亿美元，它对生产力和增强消费者需求方面产生的最终影响预计将达到数万亿美元。毫无疑问，在各大科技巨头之间的竞争中，人工智能已经成为了竞争的焦点，它正在深刻影响这众多企业看待未来的方式。

为了了解今天的人工智能究竟发展到什么程度了，人工智能的未来又会怎样，各个企业必须同时承认人工智能带来的振奋人心的东西和它的不确定性。为了更好地顺应人工智能潮流并最大程度从中受益。，本文中将罗列了不同行业的几家不同企业应用和顺应人工智能潮流的7条实战经验，从技术到零售，从啤酒酿造到房地产，人工智能的影响几乎无处不在，对此我们应该心怀感激。

（1）要有选择地解决问题，不要一开始就试图利用人工智能一次性解决所有问题

一家大型时装公司的负责人最近决定，需要将人工智能作为公司的一件重要武器。但他自己并不是清楚这意味着什么。这家企业过去曾与谷歌、IBM和微软合作过，它需要在人工智能上与这些公司中的一个结盟吗？具体该做些什么呢？

即使那些人工智能领域内的从业人士也警告说，不要因为人工智能的流行而对这项技术太过迷恋。“有时我会碰到这样一些客户，他们会说：‘嗨，我们想要使用AI。’ 他们不考虑自己为什么要使用AI，也不知道AI能给自己能带来什么样的帮助。” Salesforce的人工智能产品副总裁Marco Casalaina这样说道。

微软的企业服务副总裁Gurdeep Singh Pall建议大家，看待人工智能时不要对抱太高的期望，对于你自己认为很简单的问题，不要想当然地认为人工智能就能轻而易举地解决。一些在人类看来非常平常的任务，比如叠衣服，对于人工智能软件来说却是非常艰难的挑战。但是于此同时，你也要准备好对人工智能在某些领域的出色表现感到惊讶。

要想让人工智能为自己的企业服务，你需要首先弄清楚人工智能能够解决企业业务的哪些问题。此外，你不要试图想利用人工智能一次性解决所有这些问题，而是要选择一个可管理的试点项目进行解决。”如果你认为可以利用人工智能解决一次性解决所有问题，你肯定会失望的，因为根本就做不到。人工智能新手们最好能先选择一些特定的痛点问题进行解决。“房地产信息提供商Trulia的工程副总裁Deep Varma这样说道。

很关键的一点就是不要被人工智能的潜力所诱惑，而是要专注于你自己的目标。应该将人工智能首先应用在公司员工认为枯燥繁重的工作流程上。例如。通过使自微软Azure的自然语言处理服务，旅游技术公司Sabre正在测试一款Facebook Messenger机器人，该机器人可以直接回答有关已有预订的问题。它的旅游行业的客户认为，代理商只需专注于解决那些需要人与人之间直接互动的高度复杂的行程，而这个机器人则能够回答更多的常规问题。

（计算机视觉和语音识别是最可能对企业应用和客户体验造成广泛影响的两个人工智能领域）

（2）让你掌握的大数据变得有意义

在过去几年中，有一个科技术语开始流行了起来：大数据。大数据受到广泛关注这个事实反映了人们的一种全新认识，即收集、组织和分析公司业务的各个方面的海量信息数据是有价值的，从生产过程的数据到与客户互动的数据。然而，积累大数据比弄清楚该如何利用大数据要容易得多。地理人工智能创业公司Descartes Labs的CEO Mark Johnson表示，很多公司在年复一年地不断收集数据，但搜集到的数据都存放在布满灰尘的服务器里，并没能得到充分利用。

“数据是用来喂饱人工智能的食物，你给人工智能喂的数据越多，人工智能就能变得越来越智能。” Salesforce的人工智能产品副总裁Casalaina这样说道。在今年5月份的谷歌I/O开发者大会上，谷歌的人工智能业务负责人John Giannandrea用他自己4岁的女儿作为例子来解释了这个道理。她女儿看到了一个有一个很大的轮子的19世纪的自行车（那种盛行于19世纪的前轮大后轮小的自行车），当她被告知她看到的这个东西是什么时，今后如果她再看到其它前轮大后轮小的自行车，她就能立刻分辨出它是什么。对于电脑，我们必须向它展示100000张前轮大后轮小的工具的图片，告诉它这是自行车。一旦电脑看过100000张照片后，电脑可能就会比人类更擅长辨别它们。

即使对于那些有很多数据需要去挖掘的公司，他们也需要清理凌乱的数据库、合并不同的存储库，从而让这些数据信息变得对算法更友好一些。空中客车防务与航天公司的资深创新经理Jean-François Faudi建议大家，首先要做的是将数据从数据库中拿出来，让数据能够被自由访问和使用。对于空中客车而言，这意味着将自己的卫星影像数据放到谷歌云上。空总客车公司现在可以利用机器学习来区分雪和云，事实证明，电脑比人更擅长完成这项任务。

（3）将你掌握的人工智能方面的知识运用到实际工作中

那些一直以来始终关心数据并在数据上有所积累的公司在人工智能方面具有一个领先优势，不管什么行业的公司都是如此。举个例子，你肯定想不到，啤酒酿造行业也能从人工智能中受益。但是俄勒冈州德斯楚特啤酒厂（美国第八大啤酒酿造厂）的酿酒大师Brian Faivre碰巧拥有计算机科学学位。

很长一段时间以来，Faivre一直对如何将数据科学应用于啤酒酿造中非常感兴趣，这家啤酒厂多年来也一直在记录自己啤酒酿造过程中的各项统计数据。制造啤酒泡沫的关键在于控制发酵，这在啤酒酿造过程中主要是通过调节温度来实现的。他们通过从酿酒罐中提取液体样本并测量液体密度的方式来确定什么时候需要调节温度，这是一项繁琐而不精确的方法流程。但是通过与一家名为OSIsoft的数据基础设施公司合作，Deschutes将过去的生产数据输入到微软的Cortana Intelligence Suite中。这使得Deschutes能够预测提高温度的最佳时间，彻底省去了测量液体密度这个步骤，将原本12天的发酵时间周期缩短了整整几天时间。这样做的结果是：在同样的时间里，公司可以在不影响质量的情况下生产更多的啤酒。

Faivre表示，他们酿的啤酒是一直在他们的控制中的。公司利用人工智能增加的产量对公司未来的发展至关重要，因为增加的销售有助于为在弗吉尼亚州罗诺克的一家新啤酒厂的建设提供资金支持。

（计算机比人类更擅长通过图片识别物体，这对于人脸识别有重要意义）

（4）如果可以，尽可能利用科技巨头提供的按需付费的人工智能产品

科技巨头正在将自己的人工智能转变为一种按需服务，这对那些资源紧张的组织来说是一个福音。举个例子，Chris Adzima是俄勒冈州的华盛顿县的警察局的高级信息系统分析员，去年，他被一项名为“Rekognition”的亚马逊AWS新的图像识别AI系统产品吸引住了，这个新产品的功能就包括人脸识别功能。该警察局存档的在逮捕嫌犯时拍下的成千上万张照片让工作人员无所适从，即使按照年龄、性别或种族来过滤搜索这些照片，也无法有效地缩减搜索量。这时，当警察需要识别出一个人的身份时，比如一个被摄像机拍到的小偷，这种传统的搜索方式很难帮到警察。Adzima承认，他自己并不是一个数据科学家，也不知道面部识别或人工智能是如何工作的。然而，在短短几个月内，他就能使用Rekognition设计一套系统，用来将新拍摄的照片与存档中的照片进行匹配。到目前为止，这种方式已经帮他们成功匹配识别了20名嫌疑犯。

此外，这个警察局使用第三方人工智能产品是非常划算的。最初的系统设置花了警察局大概400美元，每月需要为自己使用的AWS服务支付大概6美元费用。Adzima说：“我们在这方面花了每一分钱都对得起纳税人。我们在这方面的花费很少，但却获得了巨大的投资回报。”

（5）如果确实需要，同时也有条件，那就自己开发能满足自己独特需求的人工智能产品，或对现有产品进行调整

在某些情况下，为了实现一个特定目标，公司需要使用被精心调整过的人工智能。负责沃森和IBM云的高级副总裁David Kenny这样说道：“我们不会向放射科医生咨询艺术方面的问题，也不会向律师询咨询挑选股票方面的建议。想要咨询哪一个领域的问题，就要向这个领域的专家咨询。” 这也是为什么IBM会对针对不同的行业对沃森做针对性地调整，让沃森能满足不同行业的需求，如教育行业、医疗行业和供应链管理行业等。他的观点反映了人工智能的一个基本事实：你的野心越大，就越不可能通过一个单一的简单算来能实现你的野心。

房地产搜索引擎Trulia希望用人工智能来查询自己搜集到的数以百万计的正在销售和出租的房屋的照片，并区分出哪些厨房照片、哪些是卧室照片和浴室照片等，甚至还能识别出拥有昂贵配置的厨房的照片，如配置了昂贵的花岗岩台面的厨房。但是市场上并没有现成的能完全满足这种需求的人工智能产品。

Trulia的数据科学专家Varma表示，公司需要在这方面自行创新，做出能满足自己需求人工智能产品。要想实现这个目标，Varma认为，他们需要在公司内部拥有计算机视觉。Trulia是美国领先的房地产网站运营商Zillow旗下的一块重要业务，而Zillow的估值达55亿美元。因此Trulia是有条件将人工智能视为一项战略措施，并在这上面进行适当投资的。尽管Trulia是亚马逊AWS云服务的客户，但它还是选择招聘自己的机器学习专家并开发自己专有的、能满足自己独特需求的人工智能产品。

有些时候，也可以通过对现有人工智能产品进行简单的调整来满足自己的需求。购车网站Edmunds会为潜在买家提供有关车辆的很多信息，如车辆配置、价格和评论等。该网站已经将人工智能整合到其业务的多个方面，从预测收入到确保网站的安全。和Trulia一样，它希望利用人工智能帮自己整理成千上万张图片，即识别特定品牌和型号的车辆的内部和外部图片。“利用谷歌现成的人工智能产品能解决我们90%的问题，然后我们再通过对谷歌现成的人工智能产品进行稍作调整，就能让它做到能100%地识别汽车图片。” 公司的产品创新副总裁Greg Shaffer这样说道。

（6）让公司里的每个人都参与进来，并让他们一直参与下去

不管一家公司是利用市面上现成的人工智能产品，还是主要靠自己开发，人工智能的价值与员工遇到的具体业务挑战是紧密相连的。这意味着，只有当公司内的所有利益相关方都能做到像IT员工那样积极参与到对人工智能的投入上时，人工智能的作用才能真正发挥出来。

“在过去，公司购买了一个技术产品之后，希望购买的技术解决方案能够帮他们搞定所有困难的工作。所以大家习惯在那干坐着观望。这种做法在人工智能上是完全行不通的。” 强生的全球人才并购副总裁Sjoerd Gehring这样说道。虽然Gehring的工作重点是人而不是技术，但他主导了这样一个项目：强生与谷歌云、招聘软件服务商Jibe合作将人工智能运用到公司的招聘工作中。强生表示，自从使用由谷歌机器学习算法支持的搜索引擎将每年数百万的应聘者与25000个待招职位进行匹配后，合适的应聘者数量提高了41%。

（7）不要期待太高，要有耐心，不要期待能很快看到成果

最后的经验是一个非常简单的道理：要有耐心。利用人工智能给我们带来很多好处，但也有很多有待发掘的地方。尽管包括马斯克和扎克伯格等在内的很多科技大佬对人工智能做出了自己的预测，但是人工智能最终能造成什样的影响依然是未知的。

“和之前很多划时代的技术一样，有一些人能够顺应技术潮流，从而从中获得巨大成功，而有些人则逆潮流而行，最终会被淘汰出局。” Yunkai Zhou这样说道。Yunkai有几年时间一直都在为谷歌的广告平台上开发机器学习技术，后来联合创办了AI求职平台Leap.ai。多亏了所有这些大大小小的公司在人工智能方面做的大胆的创新实验，让我们才能更好地了解人工智能将会带领我们走向何方。