人工智慧現在可以做到的事有哪些

許多高階主管問我人工智慧（artificial intelligence）可以做些什麼。他們想知道，人工智慧會如何破壞他們的產業，而他們又可以如何用人工智慧改造自己的公司。然而，最近媒體有時候會不切實際地呈現人工智慧的能力。（也許不久的將來，它會統治這個世界！）人工智慧已經改變了網頁搜尋、廣告、電子商務、金融、物流、媒體等。我是Google大腦（Google Brain）團隊的創辦領導人，曾任史丹福大學人工智慧實驗室（Stanford Artificial Intelligence Laboratory）主任，目前帶領百度1200人的人工智慧團隊，我有幸培育了許多世界頂尖的人工智慧團隊，且開發了許多被廣泛使用的人工智慧產品。觀察人工智慧所造成的影響，我可以說：人工智慧將會改變許多產業。但這並非魔法。若要了解它會如何影響你的事業，讓我們忽略那些天花亂墜的宣傳，來看看今日的人工智慧真正在做些什麼。令人驚訝的是，人工智慧影響的面向雖然很廣，但真正運用的種類仍十分有限。人工智慧最近的進展幾乎就只有那一種類型，就是輸入一些數據資料（A），很快速地產出一些簡單的回覆（B）。以下是一些例子：「輸入A可以得到B」這樣的過程會改變相當多的產業。這種建構A→B的軟體的過程，專業用語叫做監督式學習（supervised learning）。A→B的架構離科幻小說中所描繪有血有肉的機器人還很遠。這種A→B的系統正快速在進步當中，最先進的是使用一種叫做深度學習（deep learning）或深度神經網絡（deep neural networks）的技術所打造的人工智慧，靈感大致是來自人類大腦。但這些系統還是離科幻小說所描寫的很遠。許多研究者正在探索其他類型的人工智慧，有些已被證明在有限的情境下會有用；還有可能會有一個突破性的技術，把人工智慧提升到更高的層次，但達到這目標的途徑尚不明朗。今日的監督式學習軟體有一個很大的弱點：它需要很大量的數據資料。你需要提供給系統很多有關A和B的例子。舉例來說，要建立一個照片標籤，會需要數萬至數十萬張照片作為A的資料，還需要有很多標籤，告訴你照片裡面有沒有人臉（B）。另外，打造一套話語辨識系統，會需要上萬小時的語音檔來當作A，還要有大量文字記錄當成B。所以A→B可以做些什麼？以下的最高準則說明了它的威力：一般人可用不到一秒鐘大腦思考完成的工作，我們都可以在現在或不久的將來使用人工智慧把它自動化。許多現在由人類執行的重要工作，像是監看監視器畫面以偵測可疑行為、判斷某輛車是否會撞到路人、找出並刪除垃圾貼文，這些事都可以在一秒內就完成。這些工作很適合自動化。然而，它們常常都屬於一個更廣大的情境或商業流程；找出它們與你事業其他部分之間的這種關聯，也很重要。人工智慧的發展需要小心選擇A和B，提供必要的數據資料，幫助人工智慧找出A到B之間的關係。發揮創意來選擇A和B，已經徹底改變了許多產業，未來還會改造更多產業。在了解人工智慧能做和不能做什麼之後，高階主管的下一步是把它納入他們的策略中。這表示你要懂價值從何而生，還有哪些是別人無法複製的。人工智慧的社群是相當開放的，大部分的頂尖研究人員都會出版和分享他們的成果，甚至公開編碼資源。在這個開放資源的世界中，稀少的資源將是：● 數據資料：對頂尖人工智慧團隊來說，要複製別人的軟體，所需時間頂多一兩年。但要取得別人所持有的數據資料，卻相當困難。因此對許多公司來說，堅固的屏障其實是數據資料，而非軟體。● 人才：只是下載開放資源軟體，並「應用」到你的數據資料上，是不會有成效的。人工智慧需要針對你的企業情境和數據資料來客製化。正因如此，現在各方爭相延攬可做這件事的稀有人工智慧人才。有關人工智慧究竟是反映了人性最好還是最壞的一面，相關討論已經很多。舉例來說，人工智慧已經可以跟寂寞的人談話，撫慰他的心靈；但我們也已經歷過人工智慧涉入種族歧視之中。但短期來看，人工智慧對人類最大的傷害，可能是取代了人類的工作，因為現今可以靠人工智慧自動化的工作數量，遠多於太多了。領導人有責任確保在我們所打造的世界中，每個人都有一展長才的機會。了解人工智慧可以幫我們做些什麼、它可以如何融入你的策略中，會是這個過程的開始，而非結束。