《人工智能，用向善科技引领变革》
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技术无好坏,应引导向善,用技术为人类带来福祉.只有在此基础上,AI融入企业、生活,才能带来可期的未来.
如今,人工智能（AI）已是全球公认最具变革性的商业趋势之一.在技术领域,计算机和通信硬件飞速发展,为AI带来重大突破,而云计算、移动设备和边缘计算的发展,让AI获得前所未有的海量数据和运算能力,从而酝酿出巨大的商業变革.但AI并不是一位新客,我们为其超出预期的发展速度感到欣喜,同时,如何看待和应对AI更值得我们思考.
AI的现在与未来形态
狭义的AI,即通过AI算法和技术,帮助人类解决特定领域的问题.基于这一定义,今天我们的生活中,AI可谓触手可及,像阿尔法围棋（AlphaGo）、谷歌翻译及Siri等智能手机语音助手,都能归于此类.广义上,AI被看作能表现出人类“智慧”的机器,拥有意识、知觉甚至是情感,但即便如此,人类抽象思考、战略规划、思想与记忆、创意维度的能力,仍然不能被机器复制.
但如果有一天,在我们所有感兴趣的领域,机器都拥有远超我们认知的智力和能力,无论思想、情感、判断、行动,人类都无法望其项背—就像科幻电影的桥段,这就是“超能力AI”.随着狭义AI越发复杂、能力强大,人类内心深处的担忧从未消散.但部分前沿科学家和思想家认为,未来,人类可能将生活在人机融合的情境之中.我们将和AI共存,而AI将拓展我们的知觉和智力,带来前所未有的人类经验.
AI之春
AI的发展循返往复,大致经历过三次潮流.最初,就像人类模仿鸟类飞翔,人们让AI去模仿人类思考,但由于思维结构等本质差异,这一潮流很快遭遇瓶颈.20世纪70年代出现了第二种思路,从知识体系出发梳理人的思考方式、判断标准,重新设计AI运算.但由此产生的算法过于复杂,AI热潮又呈现冷却之势.
过去10年,得益于数据统计等方法,机器学习（Machine Learning）作为AI的新分支进入我们的视线.机器学习有三个非常重要的方向：监督学习、非监督学习和强化学习.监督学习最常见,训练样本包含特征和标签,如提供标记为“狗”的照片,让计算机大量学习,在遇到新的照片时得出判断.非监督学习没有标准答案,不设标签,目标是让机器自己通过相似和不同,对观察值进行聚类和区分,判断是猫是狗.强化学习更接近人类思维,机器判断后与环境交互,通过环境的奖惩持续学习和优化.
大量数据显示,AI正在蓬勃发展.普华永道预测,未来将有15.7万亿美元的GDP产出通过AI技术实现,IDC报告称2019年全球AI系统支出将增至358亿美元.与此同时,相关科学文献陆续发表,企业对AI技术的应用日趋增长.2011年,网景公司创始人Marc Andreessen认为“软件正在吞噬世界”,而伴随AI为企业带来前所未有的价值和改变,AI也正在吞噬软件世界.
应用AI,不为AI所用
AI旨在改善人类生活,也可能成为双刃剑.从商业角度出发,我认为妥善安排AI的社会角色,有三种途径：第一,把AI算法融入到目前广为使用的企业软件和应用中.第二,大规模通过云的方式,将AI算法、基础架构等扩展到更多的应用场景,获得良好用例.第三,在企业中采用开源技术,规避资金壁垒,这也是未来企业的AI采用之道.
VMware也有很多新技术,将AI融入基础架构的管理和开发.在算法层面,AI使基础架构根据目前负荷判断最合理的方式,实现自动调整.在部署层面,出现问题后,通过AI算法快速找到问题根源,获取配套资源,更快地解决问题.此外,中国将迎来飞速的互联时代,部署超过13万个5G基站,架构应用和调整时间越来越短.VMware今年收购了Uhana公司,通过AI实时进行5G优化,预先从端到端对5G网络实现全面管控.
AI未来将如何演变?我们难以给出确切答案.30年前,人类也曾反对使用计算机,但面对新兴技术,一味否定会阻塞发展.技术无好坏,每个人却有自己的价值观.因此,更应引导向善,用技术为人类带来福祉.只有在此基础上,AI融入企业、生活,才能带来可期的未来.
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人工智能和科技引用文献:
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