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|订单少落地难：被误解的人工智能 | 超级观点( 二 )


关于人工智能的一些常见误区
误区一：人工智能可以帮助解决重复工作 。
上述描述中 ， 我们已经看到人工智能可以解决专项问题 。 而专项问题并非重复工作 ， 两者之间存在一定的交集 ， 如果不对业务进行拆解 ， 人工智能依然无法解决大部分的重复工作 。 解决重复问题需要使用多个模型的协作 ， 每个模型解决业务中的一个专项问题 。 所以人们也不必担心人工智能将取代大量人类岗位 ， 人工智能只是提高工作的效率和结果 。
误区二：人工智能可以取代人类做决策 。
人工智能只能在某些领域帮助人们做决策 ， 而不能完全取代人类的决策 。 在行业中 ， 需要解决的决策问题往往是非常复杂的过程 ， 这并不是人工智能的强项 。 人工智能的强项在于帮助人类获取和整理海量的信息 ， 辅助人类决策 。
误区三： 人工智能的门槛很高 。
目前来看人工智能的门槛确实要比大部分其他行业的门槛高 ， 但是并不意味着几年之后人工智能依然有很高的门槛 。 随着技术和用户认知的变化 ， 人工智能将更容易被人类理解和接受 。 比如 ， 我们子长科技所构建的低成本1STEP.AI人工智能中台的目的就是降低人工智能的成本和门槛 。 向打造人人受益的人工智能方向努力 。
误区四：人工智能需要大量的训练数据
目前大部分人工智能模型的训练还依赖于大量的人工标注训练数据 。 但是通过训练数据生成、小样本训练 ， 训练数据的数量将大大降低 。 未来 ， 人工智能的训练成本将取决于要解决的问题 ， 而不是所有的模型训练都依赖于大量的训练数据 。
为什么人工智能落地困难？
在了解了人工智能的一些误解之后我们再看看人工智能为什么落地困难 。
市场和用户对人工智能还没有充分了解
人工智能虽然在各个技术方向飞速发展 ， 但是市场和用户的理解还处在科幻、抓眼球的阶段 。 人们更希望看到人工智能在各种领域击败人类 。 实际上 ， 人工智能确确实实在某些领域可以超越人类 。 例如前面AlphaGoZero 可以在围棋上击败人类；图像识别可以比人类更精准的做物体辨别 。 但是对于企业来说 ， 这些发展只能解决很小部分的问题 ， 并不能解决复杂的商业问题 。 人工智能难道不是解决复杂问题的吗？很遗憾 ， 目前人工智能不能解决复杂问题 。 人工智能更擅长解决专项问题 。 专项问题对于人类来说也并不代表着简单问题 ， 例如围棋、人脸识别这些都是专项问题 。 所以实际上人工智能的效果还远远无法达到人们的期待 ， 或者说市场还需要大量的时间去培养 ， 让更多的企业了解人工智能的现状 。
对于新鲜事物 ， 市场不愿投入过多
由于目前市场和用户对人工智能不了解 ， 因此客户能接受的价格预期较低 ， 而人工智能服务商的报价又相对较高 ， 这就出现了一个阻拦在甲方和乙方之间的价格鸿沟 。 子长科技所构建的低成本人工智能中台其目的就是降低人工智能的成本 ， 从而填平甲方和乙方之间的鸿沟 。
懂行业业务的人工智能成本较高
人工智能如果要解决复杂的行业业务 ， 需要对业务理解较深 。 对业务的理解需要大量的深入研究 ， 这就提高了人工智能项目的成本 。 这就导致一些冷门行业的业务研究得不偿失 ， 同时限制了人工智能的跨行业应用 。
人工智能需要大量的客户数据
人工智能的训练过程需要大量的训练数据 ， 这往往依赖于客户提供大量的数据 。 出于商业机密或隐私的原因 ， 客户几乎都不愿意共享这些数据 。 同时大量的训练数据整理和标注将耗费大量的人力资源 。 也正是基于这个痛点 ， 我们致力于研究数据保护、训练数据生成和小样本训练技术从而根本上解决客户数据的问题 。
人工智能落地的策略
首先 ， 要了解业务本身 。
类似计算机技术 ， 互联网技术 ， 人工智能也是基础学科 。 作为基础学科 ， 其在各行各业中主要体现的是辅助作用 。 通过人工智能技术的辅助 ， 各行各业可以产生颠覆性的产品 ， 但其核心是业务 ， 而非人工智能技术 。 例如 ， 计算机可以使人们更快地编辑文档 ， 但是其核心还是文档编写 。 互联网可以更容易地获取信息 ， 但其核心是对信息的阅读 。 移动互联网可以使支付更加便利 ， 但其核心是支付 。 以上技术都带来了各行业的颠覆性变革 ， 但其核心还是业务本身 。 人工智能也是如此 。 所以人工智能想要落地 ， 首先要了解业务 ， 再利用人工智能技术辅助业务 ， 而绝非在行业中创造一种新的业务模式 。


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