投資人工智慧技術帶來的好處大於風險

投資人工智慧技術帶來的好處大於風險

本文出自techcrunch,雖然我們無法預測人工智慧會在未來10 – 20年取得何種驚人的進步,但可以肯定的是,該技術到2018年將為人類帶來巨大的福利,機器人將督導300萬人類工人進行日常工作;而到2020年年,智慧機器將成為超過30%的企業CIO的首要投資重點:不論是從新聞撰寫到客戶服務,許多工作正在被愈發先進的人工智慧所替代,它們已經可以成功複製人類的經驗和能力。人工智慧曾經一度被看作是技術的未來,而現在它們已經提前迎來了自己的時代,剩下的唯一問題是如何將它推向大眾市場。

時光飛逝,許多先來者已經從AI上獲益頗多。在此過程中,人工智慧技術也逐漸進步,並將在越來越多的領域中變得更加強大。眼下,那些有能力在人工智慧領域進行重大投資的公司正在創造新的趨勢,而那些無力在此領域進行投資的公司將會有落伍的危險。

風險VS回報

有人會說,你又不是先知,怎麼能預測投資AI的回報是否會大於風險呢?不過,分析師預測,到2020年年全球5%的經濟活動將由自主軟體來處理。

人工智慧的未來取決於那些願意孤注一擲冒險嘗試和持續投資的公司。其中,有的公司可能是陰差陽錯進入該領域的,但嚐到甜頭後它們堅持了六年,最終在自動化上收穫頗豐。

眼下,許多人工智慧進步都來自軍事領域,單單美國政府就在無人機上下了重注,明年其總投資額將達46億美元,而未來,這些傢伙將替代現有的載人飛機,只需為人工智慧無人機設置一個目的地,它們就能夠自動躲避防空系統並到達目的地。不過,任何致命的決定仍然由人來做決定。

而在學術界,麻省理工與牛津等大學處於領先地位,它們正在努力繪製人類的大腦地圖,並試圖模仿人類大腦的工作它們在研究中發現了兩條路徑 – 。創造一種複製人腦的人工智慧,或者模擬實際人腦。不過兩者都有可能帶來一些倫理問題和擔憂。

雖然這些問題暫時都懸而未決,但人工智慧帶來的好處我們已經能深刻的感受到,而這將推動一些大型公司加大投資力道,這點很容易理解,正如資訊技術現在幾乎對每個行業都不可或缺,人工智慧技術將來也是如此。

電腦的未來

眼下,大多數AI還只是為了完成某種特定任務而編制好的一套程式,這與真正的人工智慧還有很大的差別。人工智慧的未來將取決於真正的機器學習。換句話來說,未來的人工智慧將不再依賴於直接的命令,它們可以自主理解它被賦予的任務。

下一步,AI將脫離現有狹隘的外殼,通過自主學習系統而非預先程式設計來解決問題,在圍棋上戰勝李世石的DeepMind和IBM的華森超級電腦就是此類AI的先行者。

舉例來說,搭載了IBM Watson超級電腦的自動駕駛汽車奧利,能夠通過監測乘客的行為並與乘客互動來學習。它會存儲每一個乘客的要求和目的地,並在未來的駕駛中使用這些資訊為乘客服務。隨著新的傳感器不斷增加,奧利變得越來越智慧化。

不過,這樣“放任自流”,AI們真的能無師自通的達成我們的期待嗎?例如,在預測終端用戶的購買習慣方面,它能夠比現在的軟體做得更好嗎?它能夠通過自動關聯過去的模型來實現供應鏈交易的最優化嗎?這些任務可是比玩遊戲和駕駛汽車更為複雜。

目前,人工智慧的應用範圍正在擴大,它們已經滲透到了時尚風潮和健康狀況的預測。因此,解決那些複雜的問題也是指日可待。

不久之後,人工智慧就能模仿人類複雜的決策過程,比如提供投資意見或為病人提供處方。事實上,隨著真正的機器學習不斷進步,一些更複雜,更危險的工作(如卡車駕駛)將完全由機器人接管,這將導致新的工業革命。屆時,人們將從枯燥的重複性工作中被解放出來。

不投資人工智慧的代價

既然是投資,其風險和回報就無法準確預測。在商業上,所有新事物的已知風險就是不確定性本身。因此,風險主要來自錯誤的投資。

所以,對於一些新鮮事物,人們已經形成了新的投資理念:相比參與新事物所帶來的風險,由於失去先機而落後的風險更大。

出處:techcrunch
翻譯:鳳凰科技

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