編者按：人工智能技術(shù)正在快速發(fā)展，將會(huì)給我們什么樣的變化？人們應(yīng)該如何與人工智能相處？近日，A16Z博客上放出了一篇內(nèi)部報(bào)告，介紹了人工智能將會(huì)給我們的社會(huì)帶來(lái)的變化，以及我們?nèi)绾闻c人工智能相處。作者為A16Z合伙人Frank Chen。原題為“Humanity AI: Better Together”。
2017年7月，我發(fā)布了一個(gè)關(guān)于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的入門(mén)視頻。從那以后，我一直癡迷于閱讀關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的報(bào)道。
一般來(lái)說(shuō)，你會(huì)在媒體的頭版上看到兩類(lèi)報(bào)道。一類(lèi)報(bào)道的標(biāo)題是“機(jī)器人來(lái)?yè)屇愕墓ぷ鳌?，這預(yù)示著，我們的社會(huì)將無(wú)情地走向大規(guī)模失業(yè)。
甚至像麥肯錫這樣“清醒的”組織似乎也在預(yù)測(cè)，到2030年，三分之一的工人會(huì)因?yàn)樽詣?dòng)化而遭到失業(yè)的厄運(yùn)：
如果這還不夠嚇人的話，這里是另外一類(lèi)報(bào)道的標(biāo)題：“天網(wǎng)，正在為你的孩子而來(lái)。”換句話說(shuō)，人工智能將在任何事情上都比人類(lèi)聰明，而我們最終將成為地球上失敗的物種。
但是，如果你翻到報(bào)紙的最后幾頁(yè)，或者閱讀更多的期刊，你會(huì)發(fā)現(xiàn)另外一些故事，比如科技公司向首次借款的人提供貸款，為病人提供血液和疫苗，以及在戰(zhàn)場(chǎng)和海上拯救生命。
因此，通過(guò)仔細(xì)、深思熟慮、移情設(shè)計(jì)，我們可以讓自己活得更長(zhǎng)、更安全。
我們可以創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)，在那里我們可以做更多創(chuàng)造性的工作。我們可以更好地了解對(duì)方。
但是在我談到今天已經(jīng)發(fā)生的許多例子之前，讓我更廣泛地分享一下人工智能生態(tài)系統(tǒng)中正在發(fā)生的事情。
人工智能生態(tài)系統(tǒng)正在蓬勃發(fā)展，從大學(xué)到企業(yè)，再到世界各地的政府大廳。這里有三個(gè)軼事可以說(shuō)明這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)是有多活躍。
首先，這里有一個(gè)來(lái)自人工智能學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的有趣事實(shí)。
研究人員最大的學(xué)術(shù)會(huì)議是一個(gè)名為神經(jīng)信息處理系統(tǒng)(NeurIPS)的會(huì)議。 會(huì)議始于1987年，在過(guò)去一年(2018年) ，會(huì)議門(mén)票在11分38秒內(nèi)銷(xiāo)售一空。
好吧，這還比不上碧昂斯（Beyonce），她那體育場(chǎng)大小的演唱會(huì)的門(mén)票能在22秒內(nèi)銷(xiāo)售一空，但我們正在接近這一目標(biāo)。
其次，各行各業(yè)的企業(yè)似乎都在投資人工智能。 這是埃森哲首席技術(shù)官保羅·多爾蒂（Paul Daugherty）的觀點(diǎn)，他已經(jīng)在公司工作了30多年。
最近，保羅做客A16Z播客時(shí)，他分享道：
我已經(jīng)在我的公司工作了32年，在這個(gè)行業(yè)工作了一段時(shí)間，并且參與了從我們的互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)到我們的云-移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)等所有這些業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)過(guò)程，沒(méi)有什么能像人工智能現(xiàn)在這樣，在整個(gè)組織中快速發(fā)展。
從實(shí)際支出、員工人數(shù)來(lái)看，沒(méi)有哪種趨勢(shì)增長(zhǎng)得如此之快，無(wú)論你采用何種衡量標(biāo)準(zhǔn)。就企業(yè)影響而言，人工智能是我們所見(jiàn)過(guò)的增長(zhǎng)最快的趨勢(shì)。這也是所有這些跨行業(yè)、跨部門(mén)的多樣化趨勢(shì)中的第一個(gè)。
第三，隨著學(xué)術(shù)界發(fā)表更多論文，企業(yè)實(shí)施更多項(xiàng)目，政治家們自然而然地試圖將自己的國(guó)家或地區(qū)，定位為地球上最適合建立人工智能驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)業(yè)公司或進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)研究的地方。
許多國(guó)家都宣布了培育人工智能生態(tài)系統(tǒng)的計(jì)劃，沒(méi)有哪個(gè)國(guó)家比中國(guó)更重視這個(gè)問(wèn)題。中國(guó)希望，到2030年成為人工智能領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者。 甚至發(fā)布了一些信息圖表：
現(xiàn)在，是我們所有人共同利用這巨大的能量造福全人類(lèi)的時(shí)候了。
通過(guò)深思熟慮、謹(jǐn)慎和富有同情心的設(shè)計(jì)，我們真的可以讓自己更有創(chuàng)造力，成為更好的決策者，活得更長(zhǎng)，在現(xiàn)實(shí)世界中獲得超能力，甚至更好地理解彼此。
讓我分享一些來(lái)自真實(shí)世界的例子，說(shuō)明人工智能是如何在這些方面幫助我們的。
莎士比亞（Shakespeare）讓哈姆雷特（Hamlet）這樣評(píng)價(jià)人性：
人類(lèi)是一件多么了不起的杰作！多么高貴的理性！多么偉大的力量！多么優(yōu)美的儀表！多么文雅的舉動(dòng)！在行為上多么像一個(gè)天使！在智慧上多么像一個(gè)天神！
雖然我們有邏輯和理性，但我們也有驚人的創(chuàng)造力(“無(wú)限的能力”)。
當(dāng)機(jī)器自動(dòng)完成日常任務(wù)時(shí)，我們將有更多的時(shí)間、精力和注意力用于機(jī)器目前不擅長(zhǎng)的所謂“右腦”思維，如整體思維、移情、創(chuàng)造力和音樂(lè)感。
讓我分享幾個(gè)例子。
我們?cè)絹?lái)越依賴(lài)亞馬遜Prime及其全球同類(lèi)的產(chǎn)品，它們提供當(dāng)天或兩天的免費(fèi)送達(dá)服務(wù)。
為了滿足我們的需求，亞馬遜一直在離我們家越來(lái)越近的地方建立配送中心，并部署了成千上萬(wàn)的 Kiva 機(jī)器人將25磅重的黃箱子從一個(gè)地方搬到另一個(gè)地方。
除了這些機(jī)器人，亞馬遜還雇傭了成千上萬(wàn)的人類(lèi)工人來(lái)輔助Kiva 機(jī)器人，并解決機(jī)器人卡住的問(wèn)題。
上圖所示的尼薩·斯科特(Nissa Scott)在《紐約時(shí)報(bào)》的一篇文章中談到她的工作時(shí)說(shuō)：“對(duì)我來(lái)說(shuō)，這是我們這里最具挑戰(zhàn)性的事情。這不是簡(jiǎn)單的重復(fù)?！?/span>
當(dāng)機(jī)器接管簡(jiǎn)單重復(fù)的任務(wù)時(shí)，人類(lèi)就可以自由地做他們最擅長(zhǎng)的事情：跳出條條框框思考，用創(chuàng)造性的方式解決復(fù)雜的問(wèn)題。
下面是另一個(gè)例子。
許多銷(xiāo)售和營(yíng)銷(xiāo)人員，花了幾個(gè)小時(shí)將數(shù)據(jù)繁瑣地輸入到他們的客戶關(guān)系管理( CRM )系統(tǒng)中。
但是盡管銷(xiāo)售管理部門(mén)盡了最大努力，這些系統(tǒng)也經(jīng)常丟失數(shù)據(jù)，更糟糕的是，經(jīng)常會(huì)填錯(cuò)信息。
我們的投資組合公司People.ai，使用機(jī)器學(xué)習(xí)將數(shù)據(jù)自動(dòng)填充到CRM中。
有了完整的、最新的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)，銷(xiāo)售和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)人員，最終可以根據(jù)他們希望從客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中獲得的洞察力來(lái)行動(dòng)。
比如，知道我們應(yīng)該在周五下午給我們的潛在客戶艾莉森(Alison)打電話，因?yàn)?/span>這是她真正想了解新系統(tǒng)如何幫助她處理日常事務(wù)的時(shí)候。
通過(guò)幫銷(xiāo)售人員將數(shù)據(jù)鍵入CRM的日常任務(wù)中解放出來(lái)，他們可以專(zhuān)注于理解他人的問(wèn)題，并利用他們的同情心和創(chuàng)造力來(lái)幫助解決這些問(wèn)題
還有什么地方可以讓我們的日常工作自動(dòng)化呢？ 為審判做準(zhǔn)備怎么樣？ 為審判做準(zhǔn)備的第一步是收集證據(jù)。
傳統(tǒng)上，出庭律師在準(zhǔn)備為案件辯護(hù)時(shí)，會(huì)篩選成千上萬(wàn)的文件、照片、視頻、電子郵件和其他證據(jù)。
他們必須弄清楚哪些文件與案件有關(guān)，它們是關(guān)于什么的，以及它們是如何聯(lián)系在一起的。沒(méi)有軟件，律師助手梳理每一個(gè)文件或圖片可能需要幾百或幾千個(gè)小時(shí)。
我們投資的一家公司 Everlaw 簡(jiǎn)化了這個(gè)過(guò)程，它使用機(jī)器學(xué)習(xí)快速處理、分類(lèi)和標(biāo)記與案件相關(guān)的文件，并以容易訪問(wèn)的方式存儲(chǔ)它們。
因此，處理該案件的律師能夠利用自己的才能，從事更具創(chuàng)造性的工作，將各個(gè)點(diǎn)連接起來(lái)，提出一個(gè)引人注目的大故事，讓陪審團(tuán)能夠更清楚的了解案件。
所謂的自然語(yǔ)言處理( NLP )系統(tǒng)，能夠理解語(yǔ)言的軟件，也在其他應(yīng)用程序中找到了自己的路。
Dialpad是一種基于網(wǎng)絡(luò)的電話和會(huì)議服務(wù)，可以轉(zhuǎn)錄你的談話錄音。
轉(zhuǎn)錄后，Dialpad會(huì)使用一種叫做情緒分析的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，來(lái)分析文本中是否有憤怒或沮喪的跡象。
如果系統(tǒng)檢測(cè)到人們感到沮喪，它可以幫助人們利用自己的創(chuàng)造力、同情心和智商讓談話回到正軌。
我們也可以把這些技術(shù)帶到醫(yī)生的辦公室。
上次我拜訪我的初級(jí)保健醫(yī)生時(shí)，他和我在一起呆了大約35分鐘，在那段時(shí)間里，他和他的筆記本電腦互動(dòng)，而不是和我互動(dòng)，努力讓我的電子健康記錄保持最新。
Suki是一家創(chuàng)業(yè)公司，致力于通過(guò)聆聽(tīng)病人和醫(yī)生之間的對(duì)話，自動(dòng)更新病人的醫(yī)療記錄，重新將醫(yī)生和病人連接起來(lái)。
通過(guò)自動(dòng)化常規(guī)任務(wù)，醫(yī)生可以專(zhuān)注于病人護(hù)理的創(chuàng)造性、移情性和情感性部分。
當(dāng)這些技術(shù)(以及幫助診斷問(wèn)題的系統(tǒng))進(jìn)入大多數(shù)醫(yī)生的辦公室時(shí)，我相信我們會(huì)根據(jù)誰(shuí)的臨床方式最好來(lái)選擇我們的醫(yī)生，因?yàn)樵\斷和保持系統(tǒng)的最新大多都會(huì)是自動(dòng)化的。
我們的人類(lèi)感知系統(tǒng)是驚人的。你的眼睛可以以非常細(xì)致的分辨率分辨1000萬(wàn)種不同的顏色。
但是我們的感知系統(tǒng)也有眾所周知的局限性。這就是為什么我們有炸彈嗅探犬，而不是炸彈嗅探人。
我們的記憶也比我們?cè)S多人想承認(rèn)的要糟糕。我們的大腦被設(shè)計(jì)成為了有充分的理由忘記你所看到和聽(tīng)到的很多東西。
如果我們能夠圍繞人類(lèi)感知系統(tǒng)的局限性進(jìn)行設(shè)計(jì)，并在現(xiàn)實(shí)世界中賦予自己超能力，會(huì)怎么樣？
機(jī)器學(xué)習(xí)正在幫助我們做到這一點(diǎn)。 例如，Pindrop 賦予銀行、零售商和政府組織超級(jí)聽(tīng)力的力量。
Pindrop的服務(wù)有助于防止語(yǔ)音欺詐，這是黑客竊取身份和金錢(qián)的越來(lái)越常用的方式。
通過(guò)分析近1400種聲學(xué)屬性，這個(gè)系統(tǒng)可以幫助組織在你打電話的時(shí)候確定你是否真的是你，這仍然是我們與商家，政府機(jī)構(gòu)和銀行打電話過(guò)程中互動(dòng)的78%。
它通過(guò)傾聽(tīng)我們的聲音(隨著年齡的增長(zhǎng)，聲音會(huì)加深到中年，然后音調(diào)會(huì)升高)，以及我們的電話和電話網(wǎng)絡(luò)在線路上引入的噪音，來(lái)做到這一點(diǎn)。
使用專(zhuān)有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，Pindrop可以利用線路上的噪音，來(lái)預(yù)測(cè)你是在家中用iPhone打電話，還是在愛(ài)沙尼亞用 Skype 打電話。這種超級(jí)聽(tīng)力能力，有助于組織大幅減少成功欺詐企圖的數(shù)量。
在Ox和Bowery Farms等公司運(yùn)營(yíng)的室內(nèi)農(nóng)場(chǎng)中，機(jī)器學(xué)習(xí)也給我們提供了越來(lái)越多的超能力。
作為人類(lèi)，我們很難觀察事物生長(zhǎng)緩慢的過(guò)程，并隨著時(shí)間的推移進(jìn)行比較：我們的感知系統(tǒng)，被設(shè)計(jì)用來(lái)注意快速移動(dòng)的捕食者，而不是生長(zhǎng)緩慢的菠菜。
另一方面，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以被訓(xùn)練，能夠準(zhǔn)確地知道一棵健康的生菜在它生命的第36天應(yīng)該是什么樣子。
對(duì)于不能茁壯成長(zhǎng)的萵苣，農(nóng)場(chǎng)可以自動(dòng)調(diào)節(jié)溫度、光照條件、水位、營(yíng)養(yǎng)成分、濕度和其他因素，以幫助它達(dá)到最佳的健康狀態(tài)。
這些室內(nèi)農(nóng)場(chǎng)的作物，產(chǎn)量可高達(dá)每平方英尺15磅，而高效溫室和田間種植作物的產(chǎn)量分別為每平方英尺7磅和每平方英尺1磅。
而且，在不使用殺蟲(chóng)劑和減少95%的水的情況下，這些作物的產(chǎn)量也可以達(dá)到這些增長(zhǎng)效率。 超級(jí)視覺(jué)的力量使我們成為更有效率的農(nóng)民。
超級(jí)視覺(jué)也可以在工廠內(nèi)部使用。
盡管世界范圍內(nèi)對(duì)機(jī)器人技術(shù)進(jìn)行了大量投資，但大約90%的工廠工作仍由人手完成。
挑戰(zhàn)在于，工廠里面指出了大量的成本，很難讓工人繼續(xù)做這些工作。
美國(guó)一家經(jīng)營(yíng)非常好的工廠可能每年有30%的營(yíng)收，用來(lái)支付昂貴的再招聘和再培訓(xùn)費(fèi)用。
在中國(guó)，每天有2%的工人流失率并不罕見(jiàn)，這意味著幾個(gè)月后，你就會(huì)有一個(gè)全新的勞動(dòng)力隊(duì)伍。
鑒于成本如此之高，工廠將培訓(xùn)每位新員工的成本降至最低是至關(guān)重要的。
Drishti正在給這些工廠帶來(lái)超級(jí)視覺(jué)能力。
通過(guò)在工人組裝產(chǎn)品時(shí)捕捉和分析視頻，系統(tǒng)可以為每項(xiàng)工作提供個(gè)性化的行動(dòng)建議，幫助他們跟上進(jìn)度。
使用Drishti的工廠勞動(dòng)生產(chǎn)率提高了25 %，錯(cuò)誤率降低了50%。
當(dāng)我們給建筑工地帶來(lái)超視視覺(jué)能力時(shí)，我們可以幫助全體員工保持安全、預(yù)算和進(jìn)度。
Doxel每天下班后都使用激光雷達(dá)(與自動(dòng)駕駛汽車(chē)上使用的激光雷達(dá)相同)和攝像頭從地面機(jī)器人和無(wú)人機(jī)上收集數(shù)據(jù)。
通過(guò)構(gòu)建精確的3D地圖(精確度高達(dá)2mm )，Doxel 知道已經(jīng)建成了什么(“是什么”)，并將其與建筑平面圖(“應(yīng)該是什么”)進(jìn)行比較。然后它可以預(yù)測(cè)建筑的主要部分何時(shí)完工。
這種每天進(jìn)行地循環(huán)任務(wù)，有助于保持合適的工人在合適的時(shí)間、用合適的材料和工具到達(dá)現(xiàn)場(chǎng)。
這也有助于防止你在自己的房屋改造項(xiàng)目中可能遇到的錯(cuò)誤，比如在水管工或電工修完墻后的管道或電纜之前，就先把墻修好。
使用Doxel的這個(gè)系統(tǒng)，Kaiser Permanente幫助建筑工人提高了38%的生產(chǎn)率，并在建造Viewridge 醫(yī)療辦公室時(shí)，節(jié)省了11%的預(yù)算。
當(dāng)然，談到人工智能的超能力，我們不能不談?wù)撟詣?dòng)駕駛汽車(chē)。
先進(jìn)的駕駛員輔助系統(tǒng)會(huì)導(dǎo)致二級(jí)效應(yīng)之一，是我們將在事故現(xiàn)場(chǎng)有可靠的目擊者。
不管一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)走到哪里，我們都會(huì)有十幾臺(tái)攝像頭、幾臺(tái)激光雷達(dá)、多臺(tái)雷達(dá)和超聲波傳感器等的傳感器數(shù)據(jù)。
想想這對(duì)法院和保險(xiǎn)公司意味著什么。不用再依賴(lài)目擊證人的證詞，甚至在周?chē)鷽](méi)有人的情況下，我們可以重現(xiàn)事故現(xiàn)場(chǎng)發(fā)生的情況。
2018年9月，特斯拉向2017年8月后生產(chǎn)的汽車(chē)發(fā)布了9.0版輔助駕駛軟件。 有了這個(gè)軟件版本，用戶可以將汽車(chē)的攝像頭數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到一個(gè) USB 閃存驅(qū)動(dòng)器中，許多司機(jī)也開(kāi)始這樣做。
這段視頻來(lái)自北卡羅來(lái)納州的特斯拉司機(jī)：
幸運(yùn)的是，事故中沒(méi)有人受傷，但是儀表盤(pán)上的錄像片段表明，在沒(méi)有目擊者的情況下，有攝像頭是多么有用。
本田司機(jī)顯然非法操縱，如果沒(méi)有錄像片段，這種情況可能會(huì)演變成一場(chǎng)僵局，兩個(gè)司機(jī)都會(huì)堅(jiān)稱(chēng)他們沒(méi)有責(zé)任。
下面是我在這一部分的最后一個(gè)例子，說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是如何在現(xiàn)實(shí)世界中給予我們超能力的。
一家名為 OrCam 的以色列公司生產(chǎn)了一種名為“MyEye 2”的產(chǎn)品，它可以?shī)A在一副眼鏡上，幫助有視力問(wèn)題(如失明、視力障礙、閱讀障礙)的人們?cè)谑澜缟蠈?dǎo)航。
這個(gè)產(chǎn)品用于拍攝周?chē)沫h(huán)境，并描述視頻中的內(nèi)容。
它可以閱讀一本書(shū)中的文字、當(dāng)人們靠近時(shí)說(shuō)出他們的名字(這是一個(gè)我很喜歡的功能，盡管我的視力很正常！) 、區(qū)分5美元和50美元的鈔票，區(qū)分食品雜貨店的產(chǎn)品等等。
機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以幫助我們做出更好的決策，通過(guò)將人類(lèi)的偏見(jiàn)最小化，使用更完整的數(shù)據(jù)集，或者彌補(bǔ)我們決策軟件中已知的缺陷。
雖然古老的計(jì)算機(jī)科學(xué)公理“垃圾輸入，垃圾輸出”仍然適用，但精心設(shè)計(jì)的具有完全代表性數(shù)據(jù)集的系統(tǒng)，可以幫助我們做出更明智的決策。
考慮一下招聘場(chǎng)景。Textio開(kāi)發(fā)了一種軟件產(chǎn)品，幫助人們寫(xiě)工作描述，這種描述最有可能吸引有資格、有能力做特定工作的人。
這家公司由一個(gè)微軟 Office 老員工團(tuán)隊(duì)創(chuàng)辦，在你寫(xiě)內(nèi)容時(shí)在屏幕上提供指導(dǎo)。
例如，當(dāng)你在某個(gè)特定的時(shí)間點(diǎn)，使用某個(gè)性別比另一個(gè)性別更有吸引力的詞語(yǔ)時(shí)，Textio 會(huì)提醒你。
諸如詳盡、強(qiáng)制、無(wú)畏之類(lèi)的詞匯已經(jīng)被統(tǒng)計(jì)學(xué)證明，會(huì)讓你的人才庫(kù)偏向男性。
Textio還指出了地區(qū)差異。
例如，如果你用“好的職業(yè)道德”來(lái)描述你的理想候選人，這可能會(huì)吸引圣何塞的工人，但會(huì)阻止華盛頓地區(qū)的工人。如果你的目標(biāo)是埃弗雷特的候選人，最好不要說(shuō)這句話。
鑒于Textio可以訪問(wèn)廣泛的數(shù)據(jù)集，比如現(xiàn)有的職位描述、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和工作表現(xiàn)數(shù)據(jù)等等，可以幫助你消除招聘過(guò)程中的盲點(diǎn)。
機(jī)器學(xué)習(xí)還可以幫助你，找出是什么讓你最優(yōu)秀的員工如此高效，并幫助你在第一天就把新手變成專(zhuān)家。
Cresta.ai觀察最有效的銷(xiāo)售人員在聊天時(shí)如何與潛在客戶互動(dòng)：弄清楚潛在客戶需要什么，推薦產(chǎn)品，回答問(wèn)題。
這個(gè)系統(tǒng)提取最佳實(shí)踐方案，并將其轉(zhuǎn)化為實(shí)時(shí)建議，供經(jīng)驗(yàn)不足或效率較低的銷(xiāo)售人員在與潛在客戶互動(dòng)時(shí)使用。
在 Intuit 這樣的客戶部署中，銷(xiāo)售團(tuán)隊(duì)的轉(zhuǎn)化率上升了20% ，培訓(xùn)時(shí)間節(jié)省了66%。
換句話說(shuō)，與沒(méi)有使用這個(gè)系統(tǒng)相比，銷(xiāo)售代表在培訓(xùn)較少的情況下完成了更多的業(yè)務(wù)。
這個(gè)系統(tǒng)對(duì)銷(xiāo)售人員和客戶都有好處。
正如一位 Intuit 代表所描述的,“我擔(dān)心使用這個(gè)系統(tǒng)會(huì)破壞與客戶的個(gè)人關(guān)系或?qū)υ?，但是將這個(gè)人工智能作為工作助手，有助于展開(kāi)個(gè)性化對(duì)話?！?/p>
機(jī)器學(xué)習(xí)也有助于提高非常熟練的專(zhuān)業(yè)人員的決策能力，例如尋找特定礦物的地質(zhì)學(xué)家。
鋰離子電池(如手機(jī)、筆記本電腦或電動(dòng)汽車(chē)中的電池)內(nèi)部可能含有一種叫做鈷的礦物質(zhì)，這種礦物質(zhì)可以幫助電池在多次充放電循環(huán)后依舊保持性能。
隨著特斯拉的Gigafactory等電池工廠生產(chǎn)更多的鋰離子電池，鈷的需求正在迅速增長(zhǎng)。
不幸的是，世界已知鈷儲(chǔ)量的65%在剛果民主共和國(guó)，這個(gè)國(guó)家政治不穩(wěn)定，據(jù)報(bào)道可能有多達(dá)40000名兒童在開(kāi)采鈷礦。
如果我們?cè)趧偣裰鞴埠蛧?guó)政府中有一個(gè)可靠的政治伙伴，我們可能會(huì)努力改善所有礦工的工作條件，但是我們也應(yīng)該尋找新的鈷來(lái)源。
這正是KoBold Metals正在做的事情。
通過(guò)查看許多不同的數(shù)據(jù)源，如地形數(shù)據(jù)、在某一地區(qū)生長(zhǎng)的植物、磁和電磁模式、水和天氣模式、巖石類(lèi)型等等，在我們派遣非常昂貴的探險(xiǎn)隊(duì)開(kāi)采之前，這個(gè)系統(tǒng)可以幫助地質(zhì)學(xué)家找到鈷的可能存在的位置。
另一個(gè)很好的例子是金融技術(shù)。
向首次借款人發(fā)放貸款是有風(fēng)險(xiǎn)的，尤其是在第三世界國(guó)家，如肯尼亞、坦桑尼亞或尼日利亞。
在這些國(guó)家，信用機(jī)構(gòu)要么不存在，要么無(wú)法接觸到所有人，致使很多人無(wú)法獲得傳統(tǒng)貸款。
我們的投資組合公司Branch，一直致力于在這些領(lǐng)域?yàn)槭状谓杩钊颂峁┵J款。
在沒(méi)有信用機(jī)構(gòu)的情況下，Branch試圖根據(jù)借款人的移動(dòng)應(yīng)用程序使用情況和通過(guò)其移動(dòng)應(yīng)用程序收集的行為來(lái)確定借款人的資格。
使用機(jī)器學(xué)習(xí)，Branch分析了數(shù)據(jù)，并確定了幾個(gè)行為指標(biāo)，這些指標(biāo)已經(jīng)被證明，可以預(yù)測(cè)貸款償還的可能性。
以下是一些令人驚訝的因素或行為，使得Branch的借款人更有可能償還貸款的特征：
使用三星或HTC等品牌的手機(jī)
節(jié)約使用電池
晚上接大部分電話
收到的短信比發(fā)送的多
Facebook賬戶更活躍
在手機(jī)上運(yùn)行賭博應(yīng)用程序
除了最后一個(gè)指標(biāo)，列表上的大多數(shù)指標(biāo)都不太令人驚訝。
數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，如果一個(gè)人是賭徒，并且手機(jī)上有賭博應(yīng)用，他們更有可能償還貸款。
如果你覺(jué)得這有點(diǎn)違反直覺(jué)，你并不孤單。
這只是證明了一個(gè)人類(lèi)決策者是多么的不靠譜，這是由于個(gè)人偏見(jiàn)和過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)造成的。
這是否意味著算法在所有決策方面都比人類(lèi)好？ 還沒(méi)有。
從組織樣本中比較癌癥診斷性能的研究顯示，例如哈佛醫(yī)學(xué)院2016年6月發(fā)表的這一項(xiàng)研究和谷歌AI Health研究員2018年10月發(fā)表的另一項(xiàng)研究，當(dāng)人類(lèi)與算法競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，始終提供最準(zhǔn)確診斷的是人類(lèi) 算法，它們的表現(xiàn)優(yōu)于單獨(dú)的算法和單獨(dú)的人類(lèi)。
為了讓你了解醫(yī)生用來(lái)診斷癌癥的方法，這里有兩張并排的圖片。左邊的一張顯示了已經(jīng)染色的組織切片。
右邊的圖顯示了計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法疊加“熱圖”的結(jié)果，熱圖顯示了它認(rèn)為更多(紅色)或更少(藍(lán)色)含有癌組織的區(qū)域。
為什么人類(lèi)使用的算法比單獨(dú)的算法和單獨(dú)的人表現(xiàn)更好？一種可能性是，這些算法改進(jìn)決策的方式，與語(yǔ)法和拼寫(xiě)檢查有助于提高我們的寫(xiě)作水平的方式相似。
一般來(lái)說(shuō)，這些檢查器能很好地發(fā)現(xiàn)我們的打字錯(cuò)誤和語(yǔ)法錯(cuò)誤(真正的優(yōu)點(diǎn))。 但是偶爾，檢查器會(huì)標(biāo)記出錯(cuò)誤(假陽(yáng)性)或者給出一個(gè)你不同意的語(yǔ)法暗示。
在這些情況下，你最終將重寫(xiě)檢查器。這種過(guò)程最終的結(jié)果是，寫(xiě)出的東西比任何一方自己寫(xiě)出的東西都要好。
有些工作顯然是危險(xiǎn)的，例如海上救援、向偏遠(yuǎn)地區(qū)運(yùn)送血液和疫苗，以及沖進(jìn)大樓看看里面是否有敵對(duì)士兵。創(chuàng)業(yè)公司和非營(yíng)利組織正在幫助實(shí)現(xiàn)這些工作的自動(dòng)化。
下面這段視頻，可能是世界上第一架無(wú)人駕駛飛機(jī)拍攝的海上救援視頻：
一個(gè)叫“Little Ripper”的組織正駕駛無(wú)人機(jī)在海洋上空搜集視頻畫(huà)面。他們計(jì)劃建立一個(gè)識(shí)別水中鯊魚(yú)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，作為沖浪者和游泳者的早期預(yù)警系統(tǒng)。
在一次收集錄像的訓(xùn)練任務(wù)中，一個(gè)真實(shí)的求救電話打了進(jìn)來(lái)。
在70秒內(nèi)，無(wú)人機(jī)操作員就飛到了遇難游泳者身邊，把救生背心扔給他們，營(yíng)救他們，所有這一切都不需要派一隊(duì)救生員進(jìn)入危險(xiǎn)的海浪中。
Zipline，我們的投資組合公司之一，正在努力為盧旺達(dá)全國(guó)人民提供救命的血液和疫苗。
他們以無(wú)人機(jī)為基礎(chǔ)的輸送系統(tǒng)非常普遍，以至于現(xiàn)在盧旺達(dá)輸血所用血液的25% 都是他們提供的。大多數(shù)快遞都在半小時(shí)內(nèi)完成。
這家公司現(xiàn)在正在將他們的配送系統(tǒng)擴(kuò)展到加納，并已開(kāi)始在美國(guó)進(jìn)行試飛。
最后，我們的投資組合公司Shield.ai正在制造一種無(wú)人駕駛飛機(jī)，以增強(qiáng)美國(guó)軍隊(duì)今天執(zhí)行最危險(xiǎn)的行動(dòng)中的人類(lèi)士兵的能力。
這被稱(chēng)為“清理”，它涉及派遣武裝的人類(lèi)士兵進(jìn)入他們從未見(jiàn)過(guò)的建筑。
這家公司的Nova無(wú)人駕駛飛機(jī)，在清除存在未知敵人的建筑物時(shí)，對(duì)士兵來(lái)說(shuō)是一種無(wú)價(jià)的幫助。
它能夠探索并傳送建筑物通道的詳細(xì)地圖，同時(shí)使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法將建筑物內(nèi)的居住者標(biāo)記為朋友或敵人。
海上救援，快速向偏遠(yuǎn)地區(qū)運(yùn)送血液，清除可能存在潛在對(duì)手的對(duì)建筑：這些工作中的每一項(xiàng)，顯然都很危險(xiǎn)。
令人驚訝的是，根據(jù)美國(guó)勞工統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，美國(guó)最危險(xiǎn)的工作之一是長(zhǎng)途卡車(chē)運(yùn)輸。
這個(gè)職業(yè)的死亡人數(shù)比其他職業(yè)都要多，而且這個(gè)已經(jīng)令人痛心的數(shù)字還沒(méi)有考慮到長(zhǎng)途貨運(yùn)對(duì)健康的負(fù)面影響。
長(zhǎng)途卡車(chē)司機(jī)的肥胖率是普通人群的兩倍多，而且風(fēng)險(xiǎn)還不止于此。
肥胖會(huì)增加一個(gè)人患糖尿病、癌癥和中風(fēng)的風(fēng)險(xiǎn)，而且由于工作本身的壓力，卡車(chē)司機(jī)更有可能通過(guò)飲酒和吸煙來(lái)縮短壽命。
我們必須盡快讓這些卡車(chē)司機(jī)下車(chē)，這需要我們能建立起比人類(lèi)司機(jī)更安全的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。
駕駛客車(chē)也非常危險(xiǎn)。世界衛(wèi)生組織估計(jì)每年有120萬(wàn)人死于道路交通事故。
這是15至29歲年輕人死亡的主要原因，世界衛(wèi)生組織認(rèn)為，從致命的交通事故中恢復(fù)過(guò)來(lái)消耗了世界GDP的3%。
一旦自動(dòng)駕駛系統(tǒng)足夠安全，可以控制方向盤(pán)，我們就必須讓人類(lèi)駕駛員下車(chē)，我們有一組投資組合公司在這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中積極開(kāi)發(fā)產(chǎn)品和服務(wù)。
DeepMap正在構(gòu)建精美詳細(xì)的3D地圖，這些算法可以用來(lái)安全地為我們?cè)诘缆飞蠈?dǎo)航。
Applied Intuition創(chuàng)建了模擬系統(tǒng)，幫助工程師測(cè)試和重新測(cè)試他們的算法，以確保他們創(chuàng)建的算法在暴露于各種條件下時(shí)，行為完全符合預(yù)期。
Voyage在退休社區(qū)內(nèi)提供自動(dòng)化出租車(chē)服務(wù)，這樣即使我們失去了駕駛能力，我們也可以保持自己獨(dú)立行動(dòng)的能力。
Cyngn 正在開(kāi)發(fā)一整套自動(dòng)駕駛軟件，這些軟件可以在各種各樣的車(chē)輛中使用。
你可能認(rèn)為人類(lèi)最有能力理解彼此。畢竟，談話的另一方是另一個(gè)人類(lèi)。
但事實(shí)證明，精心設(shè)計(jì)的軟件實(shí)際上可以幫助我們更好地了解彼此。想想被診斷患有自閉癥的人。
總部位于劍橋的兩家公司 Affectiva 和 Brain Power 已經(jīng)開(kāi)發(fā)了應(yīng)用程序，通過(guò)使用簡(jiǎn)化的表情符號(hào)，幫助自閉癥患者認(rèn)識(shí)到周?chē)说那榫w狀態(tài)，以便他們能夠適當(dāng)?shù)卣{(diào)整自己的行為。
他們的系統(tǒng)通過(guò)谷歌眼鏡分析視頻，并將適當(dāng)?shù)谋砬榀B加在一個(gè)人的臉上，幫助佩戴者最準(zhǔn)確地理解與他們交流的人的情緒狀態(tài)。
這是一個(gè)正在運(yùn)行中的系統(tǒng)：人工智能研究的最初目標(biāo)之一就是機(jī)器翻譯，也就是把一種人類(lèi)語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言。
這個(gè)領(lǐng)域最困難的挑戰(zhàn)是同步實(shí)時(shí)翻譯：當(dāng)一個(gè)人用一種語(yǔ)言說(shuō)話時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)及時(shí)輸出另一種語(yǔ)言的翻譯，這樣兩個(gè)人就可以進(jìn)行自然的對(duì)話。
這種類(lèi)型的翻譯非常具有挑戰(zhàn)性，就算是專(zhuān)業(yè)的聯(lián)合國(guó)翻譯人員一次只能工作20分鐘，然后他們就會(huì)被一個(gè)隊(duì)友接替。
2018年10月，百度發(fā)布了同步翻譯系統(tǒng) STACL (即帶有預(yù)期和可控延遲的同步翻譯系統(tǒng)) 。
鑒于技術(shù)挑戰(zhàn)是如此之大，人工智能社區(qū)朝著這個(gè)目標(biāo)正在取得堅(jiān)實(shí)的進(jìn)展，這令人印象深刻。
為了跟上說(shuō)話者的步伐，機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)實(shí)際上會(huì)生成多個(gè)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)說(shuō)話者開(kāi)始說(shuō)話時(shí)每個(gè)句子將如何結(jié)束。這有點(diǎn)像谷歌在你的瀏覽器的搜索欄中的自動(dòng)完成功能。
系統(tǒng)需要為一個(gè)句子創(chuàng)建和翻譯不同的可能結(jié)尾，因?yàn)槿绻贿@樣做，它就會(huì)落后于說(shuō)話者。
想象一下，在我們走進(jìn)的每個(gè)會(huì)議室或打開(kāi)的每個(gè)瀏覽器窗口的每次網(wǎng)絡(luò)呼叫中嵌入實(shí)時(shí)翻譯，我們可以更好地理解每個(gè)呼叫。
下面是最后一個(gè)例子，說(shuō)明如何更好地理解對(duì)方，這可能是我在整個(gè)演講中最喜歡的例子。
有一個(gè)叫做Crisis Text Line的非營(yíng)利組織，它通過(guò)短信向處于危機(jī)中的人們提供咨詢。
上一代人在面臨危機(jī)時(shí)可能會(huì)撥打熱線電話，而現(xiàn)在這一代人則更喜歡發(fā)短信。
當(dāng)Crisis Text Line啟動(dòng)時(shí)，他們要求訓(xùn)練有素的顧問(wèn)列出50個(gè)觸發(fā)詞，這些詞可以用來(lái)預(yù)測(cè)高風(fēng)險(xiǎn)短信發(fā)送者。
他們生成的單詞通常和你想象的一樣: 比如“死”、“割”、“自殺”和“殺”。在這項(xiàng)服務(wù)運(yùn)行了一段時(shí)間之后，這家公司應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，看看是否還有其他單詞可以從列表中添加或刪除，結(jié)果非常令人驚訝。
你知道布洛芬這個(gè)單詞預(yù)測(cè)自殺的可能性，是自殺這個(gè)詞的14倍嗎？ 哭喪的表情是是自殺這個(gè)詞的11倍嗎？
斯坦福大學(xué)的研究人員，接著提取了最有效的咨詢師的的最佳實(shí)踐。
他們發(fā)現(xiàn)有效的技術(shù)之一是創(chuàng)造力：成功的咨詢師以創(chuàng)造性的方式回應(yīng)，而不是使用過(guò)于籠統(tǒng)或“模板化”的回應(yīng)。
在危機(jī)咨詢的極端情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)幫助我們更好地了解彼此。
雖然機(jī)器學(xué)習(xí)軟件，在使我們成為更好的人類(lèi)方面有很大的潛力，但是如果我們沒(méi)有故意的、深思熟慮的和同情心的話，我們就不可能達(dá)到這個(gè)目的。
“垃圾輸入，垃圾輸出”的說(shuō)法仍然成立，而且隨著我們?cè)絹?lái)越信任基于人工智能的系統(tǒng)，這種說(shuō)法可能更具潛在危險(xiǎn)性。
話雖如此，對(duì)于如何最大限度地提高人類(lèi)的繁榮，我有三個(gè)建議。
為了打擊“垃圾輸入，垃圾輸出”，我們必須用高質(zhì)量、包容性的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練我們的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
Ai4all、 OpenAI 和Partnership for AI等組織正在發(fā)布最佳實(shí)踐(關(guān)于包容性和安全性) ，供研究人員和產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)使用。
我們必須學(xué)會(huì)使用像埃森哲、谷歌和微軟這樣的組織提供的數(shù)據(jù)質(zhì)量工具和概念框架。
隨著公司和組織朝著一個(gè)包容、安全的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的未來(lái)發(fā)展，組織規(guī)模不斷擴(kuò)大，他們經(jīng)常發(fā)現(xiàn)自己需要雇傭一名全職思考這些問(wèn)題的高管。
這是硅谷最熱門(mén)的新職位之一：人工智能倫理和政策總監(jiān)。
第二，我們不要把這變成核軍備競(jìng)賽的重演，一場(chǎng)零和競(jìng)賽。
與20世紀(jì)80年代開(kāi)始的專(zhuān)有數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)代相比，隨著開(kāi)源代碼庫(kù)(如谷歌的TensorFlow、Databricks的mlflow、無(wú)處不在的Keras和scikit-learn )和共享數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫(kù)(來(lái)自Kaggle、UCI、Data.gov等組織)的激增，我們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)已經(jīng)有了更好的開(kāi)端。
但是我們還有很長(zhǎng)的路要走。
雖然來(lái)自各個(gè)國(guó)家的專(zhuān)家，可能想把這變成一個(gè)零和游戲，一個(gè)國(guó)家以另一個(gè)國(guó)家為代價(jià)取得成功。
但我們可以、而且應(yīng)該共同努力，實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)支持的軟件對(duì)所有人的承諾，而不管其國(guó)籍如何。
最后，談?wù)劸蜆I(yè)問(wèn)題。
雖然預(yù)測(cè)就業(yè)的未來(lái)超出了這個(gè)報(bào)告的范圍，但是我注意到像 Gartner 這樣的組織，最近的研究預(yù)測(cè)，在未來(lái)幾十年里會(huì)有新的工作機(jī)會(huì)，而之前的研究，則預(yù)測(cè)未來(lái)幾十年會(huì)有大規(guī)模的失業(yè)。
我喜歡我的朋友李開(kāi)復(fù)在他的《人工智能超級(jí)大國(guó): 中國(guó)、硅谷和世界新秩序》一書(shū)中提出的框架。
想象兩個(gè)坐標(biāo)軸：在 x 軸上，我們有一系列更常規(guī)的工作，而不是需要?jiǎng)?chuàng)造力和策略的工作。 在 y 軸上，我們有需要同情心才能做好的工作。
李開(kāi)復(fù)認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)將首先取代的工作是左下角的工作：不需要太多同情心的常規(guī)工作。
但即使這些工作消失了，我們?nèi)匀挥?個(gè)象限的工作：那些需要同情心的工作在圖表的上半部分，以及需要大量創(chuàng)造力的工作。
這些工作是目前的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)還沒(méi)有發(fā)展到可以取代的地步。
在思考如何讓子孫后代為這些工作做好準(zhǔn)備時(shí)，我想起了我成長(zhǎng)過(guò)程中流行的一本書(shū)。
這本書(shū)的作者是一位名叫羅伯特·福爾甘（Robert Fulghum）的牧師，書(shū)名叫《我在幼兒園學(xué)到的所有我需要學(xué)習(xí)的東西》。
在書(shū)中，他認(rèn)為我們應(yīng)該在孩子身上培養(yǎng)人類(lèi)的價(jià)值觀：同理心、公平競(jìng)爭(zhēng)、學(xué)會(huì)如何與他人相處、說(shuō)聲抱歉、想象力等等。
雖然我知道我們需要在這個(gè)基礎(chǔ)上增加一套實(shí)用的技術(shù)訣竅，但我同意他的觀點(diǎn)，即一個(gè)富有情商、同情心、想象力和創(chuàng)造力的基礎(chǔ)，是讓人們?yōu)闄C(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)做好準(zhǔn)備的絕佳跳板。
在這個(gè)未來(lái)，人類(lèi)和算法會(huì)更好地結(jié)合在一起。
原文鏈接：https://a16z.com/2019/02/22/humanity-ai-better-together/
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