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上周，我小白帶您來(lái)了個(gè)穿越，認(rèn)識(shí)了AI這個(gè)既熟悉又陌生的朋友。

我們見(jiàn)證了AI的誕生，也看見(jiàn)過(guò)AI流離失所的模樣。艱難困苦，玉汝于成。在世界機(jī)器翻譯系統(tǒng)評(píng)測(cè)的賽場(chǎng)上，在韓國(guó)首爾的棋盤(pán)前，我們?yōu)橹鼗鼐酃鉄粝碌腁I歡呼。

今年，AI六十有三，年逾花甲，卻依然展現(xiàn)著青春的朝氣。走下賽場(chǎng)，走進(jìn)生活，“越老越妖”的AI正推動(dòng)著一波波的發(fā)展浪潮。

根據(jù)融入程度和利用數(shù)據(jù)種類(lèi)的不同，一些知名專(zhuān)家將AI的發(fā)展歸納為四波浪潮：互聯(lián)網(wǎng)智能化、商業(yè)智能化、實(shí)體世界智能化和自主智能化。其中，互聯(lián)網(wǎng)智能化以及商業(yè)智能化已出現(xiàn)在我們身邊，且影響愈加廣泛。現(xiàn)在，我就帶您一起了解奔涌而來(lái)的前兩波浪潮。

互聯(lián)網(wǎng)智能化

互聯(lián)網(wǎng)智能化興起于15年前，在2012年前后成為主流。仔細(xì)看，這個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)正和“深度學(xué)習(xí)”的發(fā)展歷程相吻合。不錯(cuò)，目前的AI均是架構(gòu)在“深度學(xué)習(xí)”基礎(chǔ)之上的。《麻省科技評(píng)論》曾撰文稱(chēng)：“今天的AI 就是‘深度學(xué)習(xí)’……”

就像電動(dòng)機(jī)離不開(kāi)電力，“深度學(xué)習(xí)”需要大數(shù)據(jù)的“喂養(yǎng)”。如今二者兼?zhèn)洌俏覀兙鸵黄鹂纯此鼈z能擦出什么樣的火花。

去年的“雙11”你“買(mǎi)買(mǎi)買(mǎi)”了嗎？不知道在你全神貫注搶單時(shí)，有沒(méi)有注意到天貓APP的首頁(yè)焦點(diǎn)圖與幾年前相比有什么變化嗎？圖中有你心儀的商品嗎？讓你感覺(jué)更貼心了嗎？如果有，那么恭喜你中“招”了。

在2018年“雙11”期間，阿里巴巴為每個(gè)用戶量身打造了焦點(diǎn)圖，共有5億張之多。這些圖的設(shè)計(jì)師是一個(gè)叫作“鹿班”的AI系統(tǒng)，每秒鐘，鹿班可以設(shè)計(jì)8000張。如果換作一個(gè)人類(lèi)設(shè)計(jì)師，假定5分鐘設(shè)計(jì)一張，需要連軸轉(zhuǎn)工作4700多年才能完成。

天貓之所以能知道你的需求，是因?yàn)槟愕拿恳淮螢g覽、下單、評(píng)價(jià)，都成了你的“標(biāo)簽”，這些讓天貓更加懂你。“雙11”不只是一場(chǎng)消費(fèi)狂歡，更重要的是產(chǎn)生了海量的消費(fèi)數(shù)據(jù)。

在智能時(shí)代，哪個(gè)領(lǐng)域先積攢下足夠多的數(shù)據(jù)，它的研究進(jìn)展就顯得快人一步。在現(xiàn)實(shí)生活中，我們對(duì)這樣的鏡頭肯定并不陌生：2019年2月28日11時(shí)20分，在北京市西城區(qū)工作的小袁摸了摸咕咕叫的肚子，拿出手機(jī)點(diǎn)開(kāi)美團(tuán)外賣(mài)APP，盤(pán)算著自己的午餐。12時(shí)整接到了外賣(mài)小哥打來(lái)的取餐電話。

在這期間，我到美團(tuán)總部的“超腦”AI管理系統(tǒng)里轉(zhuǎn)了一圈。發(fā)現(xiàn)美團(tuán)單日外賣(mài)交易數(shù)超過(guò)2100萬(wàn)單，要靠50多萬(wàn)個(gè)外賣(mài)小哥完成配送，高峰期一小時(shí)要進(jìn)行29億次路徑規(guī)劃。美團(tuán)之所以能高效地處理如此龐大的數(shù)據(jù)，在用戶下單后能準(zhǔn)確地計(jì)算出預(yù)送時(shí)間，靠的就是“超腦”。據(jù)說(shuō)“超腦”是由10000名工程師開(kāi)發(fā)的，而管理這些工程師又要靠另一套AI系統(tǒng)。

看看我們周?chē)氖澜纾S叫隨到的網(wǎng)約車(chē)、愛(ài)不釋手的短視頻……無(wú)不是AI系統(tǒng)在管理，這些數(shù)據(jù)均來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)用戶。這，無(wú)疑是互聯(lián)網(wǎng)智能化給我們帶來(lái)的結(jié)果。

商業(yè)智能化

提起商業(yè)智能化，大家還記得1997年擊敗國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫的“深藍(lán)”嗎？它的后繼者IBM的“超腦”——“沃森”，已在向商業(yè)中的金融服務(wù)業(yè)進(jìn)軍。通過(guò)大量金融知識(shí)和案例訓(xùn)練的“沃森”，開(kāi)始具備提供金融建議的能力。

AI+銀行業(yè)，會(huì)產(chǎn)生怎樣的效果呢？我們不妨以銀行核發(fā)貸款為例說(shuō)明問(wèn)題。過(guò)去，信貸員考察借貸人時(shí)一般只關(guān)注收入情況、征信記錄、資產(chǎn)、犯罪記錄等少數(shù)幾個(gè)維度。而AI可從銀行積累的大量數(shù)據(jù)中挖掘人們往往會(huì)忽視的隱形聯(lián)系。

實(shí)際上，它可考察上千個(gè)維度。如辦理貸款的時(shí)間、輸入出生日期的速度、手機(jī)內(nèi)安裝的應(yīng)用軟件等。甚至手機(jī)剩余多少電量都會(huì)被納入考察范圍。雖然手機(jī)剩余電量和還款能力之間不是因果關(guān)系，但大量數(shù)據(jù)表明這兩者之間存在著某種關(guān)聯(lián)。這些不尋常的指標(biāo)被稱(chēng)為“新審美標(biāo)準(zhǔn)”。

其實(shí)，“審美標(biāo)準(zhǔn)”更新的背后是思維方式的改變，我們可以將其稱(chēng)之為大數(shù)據(jù)思維。

隨著認(rèn)識(shí)的深入，我們發(fā)現(xiàn)世界上充滿著不確定的問(wèn)題。例如借貸人還不還錢(qián)是不確定的，而數(shù)據(jù)中所包含的信息可以幫助我們消除不確定性，通過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)找到影響借貸人信用的因素。

另外，我們一直強(qiáng)調(diào)因果關(guān)系，給出原因后通過(guò)邏輯推理找到結(jié)果。但在統(tǒng)計(jì)結(jié)果得出之前，又有誰(shuí)能想到手機(jī)剩余電量與還款能力有關(guān)呢？大數(shù)據(jù)思維不是對(duì)因果邏輯的背叛，而是對(duì)后者的補(bǔ)充。很多時(shí)候先知道結(jié)果再反推原因會(huì)容易得多。

由此，大數(shù)據(jù)思維的核心就是利用數(shù)據(jù)消除不確定性，找到事物之間不易被發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)，進(jìn)而解決問(wèn)題。

除了在銀行業(yè)等金融領(lǐng)域，AI在實(shí)體行業(yè)也大有作為。比如風(fēng)力發(fā)電公司通過(guò)收集分析每臺(tái)風(fēng)能發(fā)電機(jī)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，可有針對(duì)性地維護(hù)發(fā)電機(jī)；服裝行業(yè)在每件衣服的標(biāo)簽里嵌入RFID芯片，就能跟蹤記錄試穿衣服的情況，進(jìn)而分析顧客喜好，在服裝設(shè)計(jì)制作上進(jìn)行調(diào)整；家電行業(yè)將家電聯(lián)網(wǎng)，提醒客戶及時(shí)維護(hù)保養(yǎng)、更換配件。

有了AI的參與，現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)+大數(shù)據(jù)改變著現(xiàn)有的商業(yè)模式。

摘自《解放軍報(bào)》