We see news about artificial intelligence (AI) everywhere; sometimes, 我们看到了人工智能带来的好处, 有时我们会看到一些文章谈论人工智能将如何取代或摧毁我们的工作. 我们也看到一些文章谈论人工智能将如何摧毁人类.

在本文中，我将不讨论 通用人工智能 或者一个想要毁灭人类的邪恶人工智能. 而不是, 我将专注于当前的人工智能, 这主要是基于可以做出预测的算法, 并讨论人工智能的经济学以及人工智能的应用对商业的影响. 本文的内容深受我推荐的两本书的影响: 预测机器:人工智能的简单经济学 和 人+机器:人工智能时代工作的重新构想.

本文主要分为三个部分:

• In 科技的发展，我将简要讨论过去以及它与人工智能时代的相似之处.
• In 人工智能经济学:战略和商业模式, 我将讨论拥有更高的预测准确性如何影响策略和业务模型.
• In 人类与人工智能互动，我将讨论人类如何补充人工智能以及人工智能如何补充人类的努力.

科技的发展

我想讨论一些历史事件之间的相似之处，这些事件类似于我们今天对人工智能的看法，并举例说明一种特定技术的广泛使用如何改变了我们的心态. 我想探讨一下我们是如何从基础算术到专门化的 人工智能开发公司.

电子计算机时代

计算机最擅长的是算术. 在我们现在知道的电脑出现之前, “计算机”这个词是用来形容那些从事文字计算的人的, 我们现在称之为"人机.”

随着科技的进步, 计算变得更便宜、更快, 我们开始从算术的角度来考虑一切. 从历史上看，摄影就是一个很好的例子, 对照片进行修改或应用视觉效果是一种化学反应. 现在, 然而, 我们使用每个人都可以通过软件套件访问的算法，以数学方式将效果应用于照片.

This is an excellent example of how we think when the cost of a good or service drops; we start thinking about how to solve our current problems using this new technology. 人工智能也是如此. 随着使用人工智能的成本下降，越来越多的行业和个人可以享受到人工智能的优势.

互联网时代

当互联网的使用变得普遍时，它在各个行业的许多方面造成了巨大的成本降低变化. 分销商品和服务的成本变得更低，这引发了互联网的诞生 电子商务行业. 公司改变了策略，要么生存下来，要么死亡. 一旦商品或服务的成本下降, we start using it more often; we can also see this pattern online. 价格下降改变了我们的思维方式，我们把整个行业都搬到了网上. 想想搜索引擎:我们不再使用百科全书来搜索信息, 而是几乎只使用谷歌或其他搜索引擎.

人工智能时代

人工智能的成本在计算能力和工具方面都越来越便宜. 每个新工具或库都有帮助 机器学习开发人员 在预测问题上少花点时间. GPU计算使用量的增加也说明了人工智能的成本降低.

人工智能的成本降低正在改变我们的思维方式, 这意味着我们现在认为各种问题都是预测问题. 一个公司下个季度的销售预测是一个明显的预测问题, 但在15年前，开发自动驾驶汽车并不是一个预测问题. 然后, 我们已经在工厂等受控环境中使用了自动驾驶汽车, 车辆在哪里可以通过使用 if - else 编程条件. 改变思维方式，将其视为一个预测问题，有助于工程师开发供消费者使用的自动驾驶汽车.

基本上, 工程师教人工智能人类在各种情况下会怎么做, 这使得车载软件的开发能够让司机驾驶自动驾驶汽车行驶数千英里(而不是数百英里). 人工智能学会了人类会做什么，并开始预测人类应该做什么——这是用预测的方式思考问题的经典案例.

人工智能经济学:战略和商业模式

这里有一个关键问题:人工智能会影响公司的战略和商业模式吗? 如果你只把人工智能看作一个决策预测工具, 它将如何影响纯战略可能尚不清楚, 但如果你开始把人工智能看作是一种预测工具，可以进行高精度的预测, 这种前景可能会改变战略本身. 有一个很好的例子 预测机器:人工智能的简单经济学.

当我们从亚马逊购物和购买商品时, 它把包裹运送到我们的办公室或家里——这是先购物后送货的方式. 亚马逊也有一个推荐引擎，可以在你浏览网站时推荐商品. 我们不买所有推荐的商品, 但亚马逊至少会推荐我们可能感兴趣的商品. 让我们假设亚马逊开始以很高的准确率预测你会买什么. 如果你开始购买80%的推荐商品, 亚马逊可能会决定在你购买商品之前就把它们发送出去——我们把这种方式称为“先发货后购物”. 这是商业战略上的一个明显变化，因为, 一旦物品到达你的家, 你可以退回20%的商品, 而目前亚马逊的价格模型并不是基于这一假设. 也许亚马逊会决定每周派一辆卡车到你所在的城市收集退货, 这将彻底改变亚马逊从你的信用卡中收取费用的方式, 它是如何包装商品的, 以及它是如何处理退货的. 所有这些战略变化都得益于人工智能, 哪个预测准确率更高.

我相信我们可以进行更多这样的思想实验，只要想想如果人工智能能够更准确地预测并使东西更便宜会发生什么.

人类与人工智能互动

未来人类和人工智能的互动将如何发展? 我们是竞争，还是合作? 我将通过看 人+机器:人工智能时代工作的重新构想. 据作者所说, 在某些情况下，人类将与人工智能互补, 以及人工智能将与人类互补的领域.

人类可以在三个方面补充人工智能: 培训, 解释, 维持.

训练AI模型

为了做出预测，人工智能 需要数据来学习. 这叫做 培训阶段. 在未来, 我们可能会让训练代理专门根据特定业务的要求训练人工智能. 如果是工厂的话, a 培训 agent could be responsible for 培训 a robot; if it’s an e-commerce business, 训练代理可以负责汇总历史数据.

解释人工智能生成的结果

我们需要理解人工智能如何以及为什么为特定问题提供特定答案.

一般来说，我们面临着人工智能的可解释性和准确性之间的权衡. 黑盒人工智能方法比容易解释的方法更准确. 尽管已经开发出工具来解释为什么黑盒人工智能会做出特定的预测, 我们可能需要一个能够理解和解释人工智能结果的工作角色.

维持和监督部署的人工智能系统

我们需要确保人工智能按预期运行. 2015年，大众汽车(Volkswagen)一家工厂的机器人抓住了一名工人，并将其碾压致死. 我们可能需要一些角色，其职责是确保人工智能系统按预期工作.

人工智能与人类互补

人工智能的潜力赋予了人类“超能力”，因为人工智能的预测速度比人类更快、更精确, 我们可以利用这些知识. 这些超能力为特定的情况或行动增加了价值，这是人工智能的主要优势之一.

放大人的能力

人工智能工具帮助人类提高自己的能力. In 人+机器:人工智能时代工作的重新构想, 作者以欧特克的捕梦网软件为例, 它使用遗传算法来迭代可能的设计.

设计师希望借助这种工具设计出轻便、廉价、坚固的椅子. AI根据给定的标准创建设计，并将结果提供给设计师. 然后，设计师选择其中一个设计，并利用他们的创造力添加最后的润色.

这与计算机时代计算机为我们提供的帮助类似，只是在人工智能可以帮助的事情方面达到了一个新的、令人兴奋的水平.

与人工智能产品和服务互动

人工智能可以通过与人互动来充当有用的助手. 亚马逊的Alexa, 谷歌的家, 和苹果的Siri都是这种交互式人工智能代理的突出例子. 因为这些代理在每次迭代中都得到了改进, 我们开始更频繁地使用它们, 它们成为我们生活的一部分, 就像我们在户外用智能手机做的事情的室内版本. 这些代理人充当我们的私人助手，他们补充我们的能力.

在工厂车间及其他地方增强人类

人工智能驱动的身体增强的例子可以在工厂中找到. 尽管目前许多工厂都是由机器人操作的, 它们主要是基于规则的系统，并被放在一个笼子里——以防万一——以确保安全. 机器人可以作为同事帮助人类，并且可以设计成在工厂自由移动和工作时不会伤害人类.

人工智能的利大于弊

尽管有些人声称，由于自动化的效率，人类工人将在未来被丢弃, 马库斯同步信道ӓ拿来, 首席开发技术官 & 梅赛德斯-奔驰集团采购, 说, “我们不再试图最大化自动化, 随着人们再次在工业过程中发挥更大的作用.”

新技术确实给我们的做事方式带来了巨大的变化, 但是犁的发明并没有消除对农场工人的需求, 计算机的发明也没有消除对数学家的需求. 就像所有的技术革命一样, 人工智能的出现将被用来帮助人类达到一个新的范式, 而不是完全取代它.