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百度首席科学家吴恩达(Andrew Ng)日前在接受美国《时代》(TIME)周刊专访时称，人工智能(AI)不仅会给科技市场带来巨变，将来它会影响到几乎每一个行业，包括娱乐、零售和物流等。最近几年，包括谷歌、Facebook和微软等在内的许多科技公司都在大力发展人工智能技术。但从长期角度讲，人工智能的影响并不局限于科技行业。例如，IBM沃森(Watson)平台已经在改变医生诊断疾病的方式。

吴恩达说：“我们将人工智能比作新型电力。众所周知，电力改变了许多行业，如农业、交通、通信和制造业等。我认为，基于人工智能的发展现状，我们已经能够预测到，将来它会推动多个产业转型。”尤其是对娱乐、零售和物流领域的影响。

人工智能陪你聊天

吴恩达认为，今年将是“对话式计算机”迅速发展的一年。随着亚马逊Amazon Echo等智能音箱的推出，以及Facebook Messenger等平台上的聊天机器人的普及，机器已经能在一定程度上与人类对话。吴恩达称，随着越来越多的科技公司让计算机变得更加健谈，它们将能与人类用户进行更自然对话。

吴恩达认为，语音控制计算的关键是开发一个软件平台，可以跨设备运行，就好比谷歌Android能在不同设备上运行一样。例如，百度就在刚刚结束的CES上发布了自己的语音对话式人工智能操作系统DuerOS，可以跨设备运行，并推动第三方服务接入。

人工智能自主学习

当前，大多数人工智能程序基于“监督式学习”方法，人类需要用经过标记的数据来训练它们。但将来，它们将学会自主学习。

研究人员目前正在开发一种“非监督式学习”技术，能让人工智能机器在未被人类进行标记的数据中自主学习。

吴恩达称：“如果该技术取得突破，人类就可以为人工智能程序提供更多的数据供它们自主学习。”

人工智能的威胁

微软联合创始人比尔·盖茨(Bill Gates)和特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)等科技人士均表达了对人工智能的担忧。马斯克甚至说：“人工智能是人类生存的最大威胁。”

但吴恩达认为，这些都是人工智能的长期影响，可能几百年之后才会发生。当前，人工智能有三个伦理道德方面的影响，分别是对人类劳动力的影响，人工智能研究人员的信息共享，以及人工智能自身的可信度。

吴恩达称，人工智能肯定会取代部分就业岗位。人工智能研究人员在进行信息共享时，一定要坚守开放性原则，不能故意隐藏技术细节。至于人工智能的可信度，吴恩达持肯定态度。

延伸阅读：吴恩达眼里的人工智能概念

很多高管朋友都向我咨询，人工智能可以做什么。他们希望知道的是人工智能技术将会如何改变他们所在的行业，人工智能如何帮助他们重新变革公司业务。因为最近，媒体们已经开始在描述不久的将来人工智能如何改变我们的未来环境，或者也有在说人工智能未来会接管我们的世界。确实，人工智能已经在改变一些行业，比如搜索、广告、电商、金融、物流以及媒体行业。作为 Google 大脑团队的创始领导人，前斯坦福人工智能实验室的主任，目前是所有百度 AI 1200 人团队的负责人，我很重视培养全球领先的 AI 组织，也开发了一些被数亿用户使用的 AI 产品。看到了 AI 的影响后，我确实认为，AI 可以变革很多行业，但这也不是万能魔法。为了让人们了解 AI 与业务本身的结合，我们抛开那些大肆宣传的言论，看看目前 AI 在做什么。

惊人的是，尽管 AI 有很广泛的影响力，但所触及的场景还极为有限。不过几乎所有的 AI 产品都会有这样的一种模型：从一个输入数据 A 得到一个快速反馈 B。

举几个例子：

如果我们能够输入 A 快速得到 B，这就足以改变很多行业，从 A 到 B 的这种软件层面的构建被称作监督学习（原文为 supervised learning）。A 到 B 的这种系统也离我们在科幻里看到的那种机器系统差得很远，人类智能要比 A 到 B 的系统高级得多。但这种 A 到 B 的系统发展得非常迅速，目前最好的一个就被称作深度学习或者叫深度神经网络，它基本是受到大脑的启发。当然目前这个系统也离科幻里的那些系统差得很远，一些研究人员也在探索其他形式的 AI，在一些特定情况下证实可行；或许还会存在更高级别的智能突破口，但目前还没有一条清晰的发展路径。

今天的监督学习系统还有一个致命弱点（原文为 Achilles’ heel）：它需要得到大量的数据。你需要给这个系统提供大量的 A 和 B 样本，比如一个图片标注系统需要你提供数以千万的图片 A 样本以及可以说明图中是否有人存在的 B 样本。而开发一个语言识别系统则需要数以千万小时计的语音样本 A，同样多的转录样本 B。

所以 A 到 B 的这种系统可以做些什么？这里有一些普遍观点：

如果一个人进行一项任务需要少于一秒的时间，那么我们可能会在将来使用 AI 对其自动化。

目前人们已经做了很多有意义的工作——比如检查监控录像发现可疑行为，在汽车快要撞到行人时的自动检测，查找和删除一些违规发帖——这些工作都可以在一秒内完成。这些任务对于自动化而言已经非常成熟了。当然这些适用于一些比较宽泛的环境和业务流程，重要的是要搞清楚其与你其他业务部门的联系。

AI 的工作同样需要谨慎地选择 A 和 B 样本，以及我们要为 AI 系统提供必要的数据让它搞清楚 A 和 B 样本之间的关系。通过创新性地选择 A 和 B 样本就已经可以颠覆很多产业，当然它还可以变革更多。

当明白了 AI 能做什么，不能做什么之后，下一步公司高管就应该将其和自己的战略结合起来，这意味着需要理解哪些价值是被创造出来，难以复制的。AI 社区是非常开放的，大部分的研究人员会分享他们的观点甚至开源的代码。所以在这个开源世界里，最稀缺的资源变成了数据和人才。

很多对于 AI 潜力的报告都是在分析对于人类的好处和坏处。比如我们看到 AI 能够通过与人对话来安慰人类的孤独；我们看到 AI 也会牵涉进种族歧视的问题。就近来看，随着 AI 可以自动化人类的一部分工作，AI 可能会造成人类的失业。作为领导者，我们会确保建立一个每一个独立个体都有自由发展机会的世界。明白 AI 能做什么以及如何整合到你的业务战略中只是这个进程的开始，不是结束。

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