本文選自哈佛商業(yè)評論，作者布拉德·鮑爾，點擊「閱讀原文」查看原網頁。
人工智能(AI)可謂是幾經周折的概念，因為多年以來，科學家與科幻家們不斷聲稱思維機近在咫尺。然而，我們似乎才剛剛真正迎來人工智能的轉折點。人工智能、專家系統(tǒng)及商務智能的概念，雖已伴隨我們數十年之久，但近期才在多項推動力的共同作用下演變成事實，這些推動力包括技術能力的指數級增長(如摩爾定律)、智慧的分析引擎及數據激增等。
如今，大多數人都聽說過大數據：傳感器數量的激增(“物聯(lián)網”)正在推動“結構化”數據呈指數級增長。以此為基礎，我們還能通過分析諸如文本和視頻等“非結構化”數據來捕捉客戶情緒的信息。企業(yè)一直使用分析技術從這些新型可用的數據中挖掘洞察力，以提高效率和效力。例如，企業(yè)現在可使用分析技術來決定哪些銷售代表應該負責哪塊銷售工作、在一天中的哪個時段聯(lián)系客戶效力最高、以及是否通過電子郵件、發(fā)送信息或打電話等聯(lián)系方式等。
隨著越來越多的信息貼有“標簽”以及分析引擎的智慧性不斷提高，此類數字化數據挖掘活動也變得越來越高效強大。IBM研究院共生認知系統(tǒng)部總監(jiān)Dario Gil表示：
“網絡上的數據分類標記越來越清晰——當用戶上傳和使用數據時，同時也在通過評論和數字足跡給它們添加注釋。這些帶注解的數據能夠大大提高機器學習算法的培訓能力，而無需機器學習專家給這些數據手動編制目錄和索引。借助具有大規(guī)模并行計算能力的計算機，我們可以通過眾包方式來了解哪種算法能夠生成更好的答案。例如，當IBM 沃森超級計算機參加“Jeopardy!”挑戰(zhàn)賽時，該系統(tǒng)使用了數百個評分引擎，通過不同的引擎饋送各類假設并實施并行評分，然后再對出眾的算法實施加權，以便充滿信心地提供準確的最終答案?！?/p>
超越數據分析專家(Quants)
有趣的是，多年以來，進行具體分析一直都是極為費時又費力行為。您需要通過“數據分析專家”——熟練掌握統(tǒng)計知識的數學家和工程師們來構建模型，才能將數據真正利用起來。正如Babson教授及分析專家Tom Davenport解釋的那樣，一直以來，人類都在周而復始地開展著創(chuàng)建假設、發(fā)現相關變量、構建和運行模型的過程。數據分析專家通常每周都會創(chuàng)建1~2個不錯的模型。
然而，面向定量數據的機器學習工具—— 也許是人工智能的首個應用每周卻能創(chuàng)建數千個模型。例如，在編排網絡廣告時，計算機能夠決定在哪類內容中間插放哪些廣告最合適。大量的數字廣告及永無休止的點擊流數據，需要依賴機器學習而不是人類來決定網絡廣告的最佳插放位置。DataXu等公司使用機器學習方法每周可生成近5,000個不同的模型，可在15毫秒內做出決策，因此能夠更加準確地決定廣告插放位置，從而提高點擊率。
Tom Davenport表示：“我從一開始就堅信人工智能和機器學習能夠顯著提高人類數據分析專家的生產力。與人類數據分析專家相比，機器學習所欠缺的是它無法決定應該將哪些內容放在模型中以及如何利用這些內容。說服經理人基于分析洞察結果來采取行動至關重要。例如，通過對Osco Pharmacy進行早期分析洞察，會發(fā)現人們喜歡跟啤酒一起購買尿布。由于機器無法發(fā)現此類并不直觀的信息，因此不會生成任何建議。但現在，許多公司都需要將生產力提高到人類數據分析專家力不能及的水平。他們擁有超過50,000個變量的模型，這些系統(tǒng)的作用也不再是輔助人類做決策，而是自動做決策?！?/p>
在商界，復雜的時間密集型數據的激增將允許您做出幫助提高競爭優(yōu)勢的決策，但做出這些決策需要您快速分析海量復雜數據，這是人類無法完成的艱巨任務。隨著人工智能逐漸扎根于醫(yī)療衛(wèi)生、金融服務及旅游等多個行業(yè)的分析技術基礎架構中，將能夠幫助人類填補這個差距。
人工智能使用率日益增長
IBM一直引領人工智能的產業(yè)集成。通過成立IBM沃森集團，IBM投資10億美元建設人工智能，現已取得了諸多成就并發(fā)布了幫助推行“認知計算”的調研報告——沃森等計算機具有了解文字(“自然語言”)而不僅僅是數字的能力。IBM并非將其研究實驗室開發(fā)的先進技術作為一系列產品推向市場，而是選擇以沃森為名提供服務平臺。IBM正在與合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)密切合作，以支持其利用沃森的動態(tài)學習和云計算能力開發(fā)應用。
最大規(guī)模的沃森應用現存于醫(yī)療行業(yè)。沃森擅長幫助您排憂解難，可將大量動態(tài)復雜的文本信息(如不斷發(fā)生變化的醫(yī)學文獻)與另一組動態(tài)復雜的文本信息(如病歷或基因組數據)結合起來，從而生成并且評估假設條件。經過培訓，沃森能夠針對特定病患提供治療建議?？死蛱m醫(yī)療中心、The Mayo Clinic、 MD Anderson及紀念斯隆凱特琳癌癥中心等許多知名的大學醫(yī)學中心都與IBM建立了合作，共同開發(fā)適當的系統(tǒng)，幫助醫(yī)療運營商更好地了解病患情況并推薦個性化治療方案。這是極難實現自動化的公認領域，大多數項目均無法如期完成。
金融服務是人工智能的另一個主要市場。沃森集團全球金融服務中心經理Mike Adler表示，他們的45名客戶主要使用三類應用：(1) 允許銀行和保險公司通過全新的個性化方式開展客戶互動的“數字虛擬代理”；(2) 同時適用于自助服務及金融顧問輔助服務、具有金融規(guī)劃和財務管理功能的“理財顧問”(wealth advisor)；(3)風險及合規(guī)管理應用。
例如，面向美國現役和退伍軍人、市值高達200億美元的金融服務供應商USAA正在使用沃森來幫助會員實現軍轉民。USAA新興渠道部副總裁Neff Hudson介紹說，“我們始終致力于給會員提供幫助，每年給超過15萬名現伍軍人提供幫助是我們的頭等大事。當他們離開軍隊時，經濟保障將會受到影響。我們正在嘗試使用虛擬代理來幫助他們提高生產率?！盪SAA還使用人工智能來增強暢銷移動應用的導航能力。增強版的虛擬助手（Enhanced Virtual Assistant，Eva）允許會員只需口頭發(fā)布命令便可處理200個事務，包括轉賬和付款?！斑@令搜索工作變得更簡單，并且能夠通過類似Siri的語音方式提供答案。但這只是1.0版本。接下來，我們將創(chuàng)建具有學習能力的虛擬代理。USAA的產品價值主要體現在每天都能幫助會員靈活理財，但Eva卻能提供現有140類產品中并不常見的許多功能。我們旨在成為公司會員的個人理財顧問，幫助他們打理好一切事務。”
除了與大規(guī)模的老牌企業(yè)建立合作關系外，IBM還將沃森的強大功能提供給初創(chuàng)公司。IBM在初創(chuàng)公司領域已投資大約1億美元。例如由Travelocity and Kayak創(chuàng)始人Terry Jones牽頭成立的旅游規(guī)劃公司WayBlazer。他說：
“我一生都在旅游與IT行業(yè)打拼。我最初是一名旅行代理人，負責給前來咨詢的客戶規(guī)劃旅游方案，這大約需要幾周時間。Sabre預訂系統(tǒng)在旅行代理人與旅行社之間開啟了一條自動通道，因此簡化了這個流程。接下來，通過Travelocity，我們可使用互聯(lián)網將游客與旅行社直接聯(lián)系在一起。再后來，Kayak幫助我們沿著這條道路進一步前行，能夠跨越多個旅行系統(tǒng)提供報價單?，F在，能夠聽懂人類語言的WayBlazer系統(tǒng)使游客能夠自主規(guī)劃他們的行程，再也無需別人提供幫助。我們致力于提供多個個性化出游方案來幫助客戶輕松規(guī)劃復雜的行程，而不是像搜索引擎那樣提供數百萬條線索。這項新技術可將數據從孤島中提取出來—— 企業(yè)甚至都不知道它們的存在，并且使用這些數據來提供個性化服務?！?/p>
未來展望
隨著我們對摩爾定律的研究越來越深入，現在一部普通智能手機的能力都已超過了30或40年前功能最強大的超級計算機。Ray Kurzweil預言，到2019年，售價4,000美元的計算機的計算能力將會超過人腦(每秒20 quadrillion次計算)。這對人工智能的未來意味著什么呢？
為了弄清楚這件事情，筆者走訪了幾位以備戰(zhàn)未來為職業(yè)的風險投資家。專注于給分析與數據初創(chuàng)企業(yè)提供投資的Zetta Venture Partners公司總經理Mark Gorenberg介紹說，“以前，人工智能并沒有扎根在技術結構中。而現在，我們能夠以人工智能為基礎來構建前所未有的基礎架構。我們經歷了大數據變革，現正在添加機器學習能力。人工智能不是最要緊的技術，也不是終點，而是嵌入式技術。人工智能其實就相當于先把應用提取出來、然后再使用機器學習為其注入“大腦”。也就是說，將認知計算作為應用組件進行使用?！绷硪晃毁Y深風險資本家、Norwest Venture Partners公司高級管理合伙人Promod Haque向解釋，“如果機器能夠自動開展關聯(lián)與模型構建活動，您將能夠節(jié)省勞動力并加快速度。使用諸如沃森這樣的工具，許多公司都將能夠自動開展多類不同的分析?！?/p>
前IBM沃森集團經理、現今的風險資本家Manoj Saxena認為，分析技術正在朝著“認知云”進行遷移，在這里大量的第一和第三方數據將被融合在一起，以實現實時分析與學習。企業(yè)經常會發(fā)現人工智能與分析技術難以集成，尤其是與飛速發(fā)展的技術；因此，他看到協(xié)作模式現已啟動，由新興服務供應商提供系統(tǒng)和分析人員與技術，企業(yè)員工可由此而獲得專業(yè)知識。Cognitive Scale(Saxena投資創(chuàng)建的新公司)便是通過“Cognitive Garages”模式將更多智能注入到業(yè)務流程和應用中的新型服務供應商之一。他們可使用“10-10-10方法在10秒鐘內部署認知云、在10小時內構建活動應用、并且使用客戶數據在10天內定制該應用。Saxena介紹說，公司正在以極快的速度增長。筆者對人工智能和專家系統(tǒng)已關注多年。最令筆者感到震驚的是，這些技術現已作為大數據和分析領域的重要戰(zhàn)略性加速器真正集成到應用中。USAA Eva、使用IBM 沃森的醫(yī)療衛(wèi)生系統(tǒng)及WayBlazer等應用都在產生重大影響，并給下一代人工智能指明了發(fā)展道路。
布拉德·鮑爾（Brad Power）在流程創(chuàng)新和商業(yè)轉型領域已經擁有30多年的咨詢和研究經驗。他最新的研究領域是有關頂層管理創(chuàng)建突破性的業(yè)務模型，如何促成當下的業(yè)績提升以及未來的創(chuàng)新。
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