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如何讓AI+在你的企業落地?

來源:未知??? ???更新時間:2017-10-01 13:08

如何讓AI+在你的企業落地?

這一次人工智能的浪潮,絕對不是泡沫。——楊洋

我的課題是:AI時代下的商業邏輯。

AI的商業本質是提升生產效率

本節要點

  • 人工智能的終極目標是讓機器替代人類;
  • 這一波人工智能改革浪潮并非泡沫,深度學習是真正拐點;
  • 人工智能的商業本質,是提升生產效率。

人工智能,不是一項技術,而是一系列技術。這一系列的技術都在往一個方向發展:希望機器能夠替代人。

“代替”的重要標準,是比人更好。很可惜,過往的幾次人工智能浪潮,只是讓計算機比人算得快,卻沒有人能證明,它比人類算得準。

而今日,有這么多的巨頭公司投入重兵砸到AI領域中去,是因為這次掀起的AI浪潮真的是整個人工智能發展史上一次重要的拐點。

改變這一切的關鍵在于“深度學習”,其大幅度地提升了高緯度的信息辨識能力。

當面臨海量的信息時,深度學習表現了特殊的能力——信息越多維度準確性就越高,且沒有上限,很容易就超過人類。

其實,所謂深度學習的本質,就是一個比人類感官更為優秀的“分類器”。

如何理解呢?

我們人類現在做的所有思考,其實都是在做分類。比如,在我上臺的那一刻,主持人并沒有介紹我是男是女。這一點,是你們通過意識經驗去做分類,通過我的發型、衣服、聲音以及姿態等去判斷的。

而現在,卻有一項技術可以在分類上做得更好:只要我們將事情拆解得足夠細,那么,深度學習就可以在每一項分類上都做得比人類更好,合起來也就比人類做得更好,甚至遠超于人。

我對深度學習的技術無比佩服。人類的職業大致分為80多個類別。我們測試過,如果由HR手動分類,準確率大概在85%;用非深度學習的其他統計算法技術,準確率在60%多;而通過深度學習技術,準確率卻突破92%。

這是技術本質的突破。這就是為什么這次的AI浪潮得以引爆的原因:拐點誕生了。

因此,這次浪潮絕對不是泡沫。

深度學習與商業本質有什么關系?我們可以將傳統的“互聯網+”公司與出名的AI公司做對比。

“互聯網+”的商業本質,其實提升的是生產過程中的信息傳遞效率,它是一個提高溝通效率的過程。我們所熟悉的BAT的產品中,百度是使你搜索信息變得容易,阿里巴巴是讓你可以無須去線下購買,QQ和微信就更不用說了,提升連接效率。

但AI公司是恰恰不一樣的。它改變的是整個生產過程中的生產效率,直接影響生產過程的核心。

如果是在非信息行業,比如傳統制造業,社交軟件并不能發揮作用,直接讓公司產品變得更好,比如,讓電視看起來更好,讓手機用起來更爽。因為,它只是一個溝通工具。

而AI+可以。

人工智能、人機交互和高速計算技術的發展,會讓很多人的工作被電腦取代。事實上盡管在現代這個腦力勞動的社會,我們所從事的90%腦力勞動其實都是在重復過去累積的經驗,而非新的思考。

因此,這部分工作很容易被我們安插“分類器”的技術環節去取代。事實上,沒有什么行業不存在單調重復的勞作環節。

AI+已經離你很近

本節要點

  • AI覆蓋的行業面極廣,且各有特色不存在統一解決方案;
  • 任何行業,都可以用“核心生產效率問題”、“AI解決方案”、“應用案例”三部分來分析;
  • AI正在悄然滲透在各行各業,只是你未曾發覺。

接下來的重要部分,是讓大家感受一下AI現在已經如何滲透到你的行業。這些行業案例是我自己非常深入地了解或者親身經歷的,會和你從網上看到的那些信息非常不一樣。

這些領域,有兩個特點。

  • 第一,覆蓋面特別廣。
  • 第二,每個行業各有特色,不存在大一統解決方案。
高端制造業
  • 核心生產效率問題:如何能更高效的設計出更優秀的產品方案
  • AI解決方案:通過學習歷史數據,更快的找到更好的設計方案
  • 應用案例:國內某芯片制造巨頭通過AI算法將芯片模具設計時間大幅縮短,AI還能大幅提升藥物晶體選型速度。

至少在兩年以前,我還以為AI在高端制造業沒有太大用途,但自從知道這個案例,則完全改變了我的認知。

舉一個例子,芯片制造業的核心是模具。

有一天,我突然接到一個電話,是我一個大學同學打過來的,說是很想投資我。

他給的理由讓我覺得無比神奇。

他是國內一家芯片巨頭公司的管理層,主要就是做芯片模具設計的。最近他們公司進來一個讀計算機的博士。這個博士將AI引入整個芯片模具的設計,并將原來以年為單位的周期,縮短到以天為單位。

我的朋友發現,這位博士的AI改革,使得這個行業不會再需要這么多的芯片設計員了。所以,他想到我是做AI的,要投資我,理由就是這么簡單。

這樣的故事媒體沒有報道過,但是都是真實在發生的。大家也許覺得AI在各行各業的滲透并沒有多么熱鬧,但其實,它正在悄然進行。

因為,每一家企業都在把AI對自己的提升當作秘密武器,想要以此打敗競爭對手。

教育

  • 核心生產效率問題:如何能快速提高學習成績,個性化培養出更優秀的人才
  • AI解決方案:自適應考試,自適應學習,個性化生涯規劃
  • 應用案例:Knewton通過自適應評測精確診斷學生對知識點掌握的情況,并制定有針對性的學習方案。iPIN的完美志愿根據個人特質和數千萬人的職業發展經歷,為學生制定個性化的生涯規劃。

教育關系到我們每一個人。我走訪了很多這個領域的從業者,從小學到高中。所有人都可以把教育行業的需求提煉得非常精準:提分升學。另一點,是如何個性化地培養更優秀的人才。這就是教育市場的核心生產效率。

美國是怎么解決這個問題的呢?自適應考試與學習。

最早是有一家著名的考試機構ETS,所有考GRE、托福的試卷都是這個公司出的。傳統的考試,所有人都是做同一套卷子。而ETS的自適應考試,是我隨機給你一套題,這道題你答對了,我給一道更難的;你答錯了,我就給你更簡單的。

所謂自適應學習,可以快速診斷學生對各個知識點掌握的廣度與精度,定位學生的知識點弱點,并且,還可以針對這些弱點反復提供針對性訓練,迅速提升學生的學習能力。這種系統會記住你在什么地方犯錯,應該在什么地方提升。

目前,Knewton是全球最大的自適應學習的公司,他們做了很多可以滲透到K12教育(幼稚園至第十二年級)的應用。國內也有很多公司在做這個,包括新東方投資的公司也都是在做自適應學習的方向。

教育的核心是什么?服務。AI+其實并沒有改變這個本質,而是能夠幫助提供更好的、個性化的教育培訓服務。國內排名前五的教育巨頭,我們已經深入接觸了三家,沒有任何一家創始人對這一點有懷疑,他們都認為,AI+將是未來教育的大方向。

預計五年之后,AI+教育,會給這個社會帶來真正的變革:

  • 第一,讓教育更公平。AI這個老師,會是一個比填鴨式教育更懂你的老師,它能夠個性化地對待每一個學生。
  • 第二,讓每個人得到個性化的發展。
  • 第三,可能會打破房市泡沫。中國的房價高有兩大因素,一個是高考機制讓大量農村人口及三四線城市人口向一二線城市轉移,拉高了一二線城市的房價。另一方面,是學區房。比如,深圳最近房價跌了,但是學區房的價格卻一點兒都沒有跌。

這就是整個教育資源缺乏導致其對整個社會的重大影響。但是,AI+教育,是能夠讓教育變得更公平的,未來,我們對于普通教師的需求,可能不會那么大了。但優秀教師,還是稀缺的

文字工作

  • 核心生產效率問題:更快的寫作,更精妙的文筆,更吸引人的情節構思
  • AI解決方案:標準文書寫作…….
  • 應用案例:百度機器人寫古詩,今日頭條寫作機器人報道體育賽事,iPIN的JD機器人創作招聘需求,日本小說機器人寫小說

文字工作的核心生產力是什么?

在這一點上,其實不是很聚焦。

在財經領域或者體育賽事的報道上,還是特別需要更快、更準確的寫作的。它并不需要文字多么華麗,要的就是快和準。在這種情況下,AI其實是非常有用處的。

但從另一個角度來說,如果你用優美的文筆去吸引人,或者寫小說這種引人入勝的精妙構思,很遺憾,目前AI還不能提供解決方案,它只能提供標準的文書寫作。

目前,AI的邏輯構思能力還很差。日本有一個寫小說的機器人,它的小說還通過了評委的初選。我想說,那個評委一定是非常糟糕的評委。

現在的機器人可以寫一些現代詩,是那種讀不懂的或者不知所云的內容。那種非常吸引你,讓你讀了就放不下的文章,機器人是做不到的。

當然,不止是這幾個行業,金融、法律、財務、出行、醫療等等,一切都在發生變化。我很難想象,未來10年,會有哪個行業不會被AI影響。

但AI也并非無所不能,我們現在仍然處于AI的初級階段。在常識理解和邏輯推理方面,機器仍然無能為力。

但你需要了解的是,雖然我們并不能用一種高度智能的方式讓機器自動解決所有的問題,但通過“科學家+行業專家+應用專家”這三者的緊密配合,已經可以很好地將很多工作自動化。

制定企業的AI+方案有四個步驟

本節要點

  • 企業對AI需求的共同特點是“秘密超車”與“盡量裁員”;
  • 各行各業對AI的需求分為三類;
  • 制定企業的AI+方案有四個步驟。

我希望,通過我的這次課程,除了給你對AI的全新認識之外,還能幫助你們各自的企業形成自己的AI方案。

首先,這些需求的共同特點是:

秘密超車

這幾乎是所有行業老板共同希望的事情,不僅要秘密擁有,還有獨有,為的是打贏一場戰爭。

盡量裁員

有一家公司是做腦力型工作的,3000多名員工。我問,你想裁掉哪些人?這家公司的回答是,這個行業中5年以下工作經驗人的工作內容很簡單的。全公司只有15個人的工作內容不是如此。

這是我聽過最直白也最殘忍的裁員需求,而他們希望通過AI達到目的。

當然,從另一個角度來說,AI提升生產效率,并不是讓人失業,而是讓更多人不必勞累工作,可能每天你只需要工作一個小時就可以了。


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