5 月23 日報道

編者注：本文的作者Or Shani是AI營銷平臺Albert的首席實行官。下文中，他介紹了三種AI形式，探究AI手藝是否會傾覆人類社會，奪走人們的工作。

少久以來，人們一向在展望 人工智能 （AI）將帶給人類社會的影響，包括機器人掌控世界、奪走人類的工作，甚至得出結論，認為機器人的本領大概在各個方面都跨越人類。但事實上，直到本日，我們也并不在工業領域或者是一樣平常的生存中碰到那些能夠帶來翻天覆地轉變的AI手藝。由此，一些媒體和AI的反對者們就產生了這樣的疑答：我們預想中大規模的AI手藝畢竟是否存在？更有甚者，已然得出了否定的結論。

沒有過，真正的問案并非云云。

今朝來看，AI的應用次要可以分為以下三類：變革性AI手藝（Transformative AI），個性化AI手藝（DIY AI）以及人造AI手藝（Faux AI）。相對來看，后兩者更為常見，而人們對于AI的評價也是源自于后兩大類。

我們現在所見到或者使用的AI手藝，基本都是以接見和處理用戶的數據為基礎，之后再根據分析結果向用戶提供一些建議，甚至完成一些緊密的工作。比如說， Amazon的Alexa能夠幫用戶播放音樂，發送日程提醒，播報天氣等等。

這些AI手藝也許不產生我們預期中那樣的影響力，但并不否定他們的存在——AI手藝只沒有過不想象中那么具有傾覆性罷了。

在我看來，那種大概會“霸占人類世界”或者最起碼能給人類生存和工作帶來驚人的轉變的AI手藝就是我在上文提到的Transformative AI。這類AI手藝能夠將數據轉化為一種“思索”本領，經過“思索”后再發出響應的指令。此外，這類AI手藝并沒有是簡單地將指令發送給用戶以便讓其做出明智的選擇，而是根據所學到和未來將會學到的內容，自立完成整個復純的過程。

今朝這類AI手藝并沒有十分廣泛，沒有過有一樣應用應該稱得上廣為人知——自動駕駛汽車。自動駕駛汽車是一個十分生動的例子：這臺機器能夠吸收不時轉變的信息，經過加工處理發出指令并自立完成駕駛，從而取代了整個過程中人類所表演的角色。

駕駛并沒有是一項輕易靠自動化完成的固定程式（若是是，那我們也就沒有必要AI了）。雖然看起來駕駛過程中所必要完成的動作并沒有是很多，可是必要處理的信息卻十分繁瑣，比如道路狀況、目的地、行車門路、交通狀況、與周圍車輛的車距，以及彎道和突然出現的行人等等。AI手藝必須要把諸云云類的全部相關信息都網絡起來加以處理，然后像人類司機一樣對各種情況作出及時的判定。

這就是所謂的Transformative AI，它的確存在而且在不時的進步。

我們繼續來設想一下這類AI手藝在其他方面的應用。大多數人大概會首先在工作而非生存中體驗到AI手藝帶來的轉變。現在很多的公司都緊跟“大數據”的潮流，在數據的網絡上下功夫，而對于AI手藝來說，這大量的數據正成為了其發展的的助推器。AI手藝也因此能夠依附一己之力處理原本必要一個團隊來處理的信息，而且更加正確和高效。

在當前的市場中就能夠找到這樣的例子，比如Cosabella和Dole Asia，這兩家公司已經換上了以人工智能平臺為基礎的數字賬戶團隊的代理機構。

沒有過話說回來，這類AI手藝照樣處于起步階段，真正實現遍及還必要一段時間。下面我們照樣先將視線轉向今朝更為廣泛的DIY AI和Faux AI上。

DIY AI手藝所涵蓋的局限非常普遍，只要這個人工智能平臺的最終目的是為了讓用戶獲得更多信息來依賴自己完成剩余的工作，那么就可以將它劃分到DIY AI這一類。這種AI手藝也可以接管并處理大量的數據，可是它的末了一項步驟就是得出分析結果，沒有會再發出指令。以是說，這類AI手藝具有規范性和適用性的特性，可是并沒有能自發產生直接的效果。

雖然云云，對于那些依靠于數據博家，靠人力分析、明白數據的公司和構造來說，這類AI手藝的確擁有 極 高的價值。和機器相比，即使最優異的數據博家也必要許多的時間來對數據舉行處理、分析并提出建議——究竟人類是必要舉行睡覺、吃飯和蘇息等基礎舉動的，沒有過還有一個更為重要的緣故原由造成了這樣的結果：人類沒有具備和機器一律的“數據處理本領”。

我們也能從現實中找到應用DIY AI手藝的例子：Salesforce（客戶關系治理軟件服務提供商）創建的Einstein人工智能平臺。今年五月初，Salesforce在《紐約時報》上刊登了一則廣告，其中描述了Einstein是若何選定潛在客戶，展望瞅客的購買意向并幫助公司完成買賣的。換句話說，這個AI平臺讀取了CRM（客戶關系治理）數據并舉行處理分析，之后再發送給販賣人員——這遠比他們自己舉行數據分析有效率的多。

值得注重的是，DIY AI手藝是一項“附加型”手藝，這也就意味著它是以某項現有手藝為基礎的，它所表演的角色就是讓原本“呆傻”的體系變得更加“聰慧”。為了讓人人更理解，我們再用Transformative AI來做個比較：Transformative AI要求的是挨造一項雜AI的手藝，也就是說這項手藝中每一部分都與AI手藝有關。

末了我們再來看看最為廣泛的Faux AI。DIY AI手藝好像乏善可陳，而Faux AI則是運用了一種模仿的手段。正如其他新興手藝一樣，那些大公司行使人們對于AI手藝的沒有相識炒熱了這項手藝。大部分公司這樣做的緣故原由就是想行使AI手藝對現有的展望和自動化手藝舉行重新定位，但實際上，這些手藝跟機器進修并不關系，而只是一些以規則為導向的應用順序罷了。

這里沒有得沒有提到談天機器人——千萬沒有要小看他們。沒有過在這些談天機器人中，的確有一些濫竽充數的，它們雖然顯露的其他AI機器人一樣，但其實它們并不使用機器進修，只是一些假冒的AI產品。

人們每每會把擁有處理和展望本領的廣告順序化購買同AI混淆，而其本身也將自己和AI歸于同類。而由于順序化手藝已經出現了十幾年，人們差像只有將它也當做AI手藝的一種（其實并沒有是），才能讓AI手藝顯得沒有那么特殊。

現在市場中那些發展狀況杰出的DIY AI手藝其實都可以說是準Transformative AI手藝。隨實在踐次數的豐富，它們所網絡和處理的數據都在潛移默化的優化自己的算法，最終將會具有能夠自立完成指令的本領（假設它們能夠達到這種智能狀態們）。這樣一來，那些挨算自立確立平臺的手藝博家們就沒有必要依賴“附加”的方式，而是直接從一最先就行使體系性的AI手藝。這一結果為Transformative AI手藝的發展奠定了基礎，同時也會將我們帶入想象中的那個人工智能的世界。

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