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機器人
人工智能在99％企業都失敗了，AI如何實現“民主化”？
NOTES
1.在人工智能方麵，隻有1%的企業取得成功，而它們都是雲公司。
2.AlphaGo隻不過是運行一係列程序算法來模擬場景，從中找出最優解。它真的能取代人類嗎？
3.在AI被廣泛使用之前，必須客戶3大挑戰：協同各領域專家通力合作、使各種工具軟件之間形成協作關係、保證運營基礎設施的安全和穩定。
原文: Artificial Intelligence Has a 1% Problem
來源: https://www.dbta.com/Editorial/News-Flashes/Artificial-Intelligence-Has-a-1-percent-Problem-119827.aspx
全文翻譯：
關於人工智能（AI）的報道和評論盛行，有人說它能創造奇跡，也有人說它對人類構成威脅。但Databricks公司聯合創始人兼CEO阿裏·高德西（Ali Ghodsi）要大家保持克製。
Databricks是由Apache Spark的創始人建立的，成立於2013年年中，公司重於研發尖端係統，以從大數據中獲取價值。
高德西說，在Databricks為其500多位企業客戶提供支持的用例中，73%是基於AI。這些公司很多都在努力利用AI。但同時也有眾多誇張的故事，講述AI將如何掌控世界，又有多麼強大、多麼危險。
“當我們和試圖解決預測問題的財富2000強企業交流時，他們的說法和媒體的報道反差極大”高德西說。
AI的“1%問題”
他說，大家都想涉足AI，承認其巨大潛力，如果你問首席信息官和C級高管打算如何保持競爭力，發展人工智能的使用很可能在他們的最重要的五個事項之列。高德西指出，人們以為AI無處不在，但事實大相徑庭。
實際上，AI存在“1%問題”。隻有穀歌、亞馬遜等少數公司利用人工智能達成了他們的目標。這些科技巨頭擁有數以萬計的矽穀工程師，其中很多人擁有博士學位，或者本來是麻省理工、斯坦福和加州大學伯克利分校等頂尖學府的優秀教授，他們致力於解決範圍很小、為數也不多的問題，比如實現汽車的自動駕駛，或者讓人們點擊更多的廣告。高德西解釋說，他們在所從事的有限領域裏取得了很大成功，但其餘“99%”的公司沒有這些資源，發現自己試圖解決的問題異常複雜，不知如何下手。
借鑒丨AI在工業IT和醫療行業的應用
Databricks發現，在AI的早期應用方麵，工業IT和醫療行業是兩個突出的例子。企業從傳感器收集數據，然後輸入Databricks，預測在某地發現石油的可能性，從而提高勘探效率，改善對環境的影響。在醫療行業，機構利用AI來幫助識別圖像中的癌症腫瘤。但這兩個行業不僅需要數據科學家和數據工程師，還需要研究相關學科的專家，而這些專家通常不太熟悉AI、數據庫係統和數據倉庫。
就利用AI識別腫瘤的例子而言，這種應用還遠未實現安全自動化。高德西說，穀歌工程師能開發出區分貓和狗的AI技術，“就算搞錯了，也隻是讓人好笑而已。那是貓，但長的像狗。”但在醫療領域，如果某人說這是癌症腫瘤，但實際上並不是，那問題就嚴重了。
如何擴大AI的使用
高德西認為，要讓AI得到廣泛的使用，必須克服三個挑戰：
需要各領域專家通力合作
首先，需要領域專家。比如識別癌症就需要醫生，還有懂得利用機器學習軟件來建立預測模型的數據科學家。此外還需要了解數據庫和數據倉庫的數據工程師，他們知道數據應該存儲在哪裏，如何解決大數據的多樣性、速度和其他問題。在充滿政治色彩、關係到管理和權力的氛圍中，讓所有這些不同的角色協同工作，這不是件容易的事。
使各種工具軟件之間形成協作關係
現在有太多的工具需要整合，其中很多都是開源的。這些工具涵蓋數據清洗、攝取、安全、預測和監控。想要使所有這些開源工具協同工作，企業必須雇傭開發人員，讓軟件協同工作。
保證運營基礎設施的安全和穩定
高德西眼中的第三個挑戰是運營基礎設施，確保所有機器和集群處於安全狀態，數據以受控的方式流動，因為在受到嚴格監管的行業裏，黑客入侵或信息泄露會使公司麵臨嚴重的後果。
雲是關鍵
高德西說，在踏上AI之旅時，這些是需要盡早解決的三個問題。為了解決它們，需要工具來實現協作、係統整合以及通過雲加強基礎設施的一致性和可用性。
協作工具
擁有能夠實現多角色協作的工具，這是解決技能差距的最好方法。高德西認為這非常重要。
技術整合
技術需要整合起來，更好地協同工作，這樣才能清洗數據，把它轉換成數學格式以用於預測，添加更多數據，建立預測模型，讓軟件自動運行。高德西說，能否添加更多數據以豐富原始數據集，這關係到預測的準確性。
雲
想要確保基礎設施始終運行良好，雲是很好的解決之道。雲能帶來自動化、外包和確保基礎設施始終運行良好的能力。在AI方麵取得成功的那1%的企業都是雲公司。這也許是巧合，也許不是，但在AI方麵真正取得成功的穀歌、Facebook、亞馬遜和其他公司都是雲公司。他說：“我們認為，重要的區別就在於此。”
什麼是AI，什麼不是AI
在AI被廣泛使用之前，還有很長的路要走，很多人擔心AI將取代人類大腦，但目前最先進的AI研究誌不在此；AI實際上是人腦的補充，幫助人類更好地完成富有挑戰性的任務。
穀歌擁有世界各地所有網站的大量信息，這究竟是AI，還是一個僅僅擁有很多信息的數據庫？高德西說，我們可以把這視為一個哲學問題。但毫無疑問，AI使人類能夠非常高效地查找信息，因為沒人可以在自己的電腦上存儲所有那些數據，並識別所需信息的來源。如果你有一幅地圖，想找出兩點之間的最近路線，軟件可以很好地做到這一點。但高德西說，在需要創造力、並非超結構的事情上，AI進展甚微。
高德西說，穀歌的AlphaGo之所以能戰勝人類圍棋冠軍，是因為它進行模擬的速度比人腦更快。但他說，如果你讓AlphaGo回顧其勝利，指出使它在比賽中取勝的關鍵落子，它就無能為力了。而人類可以大談特談他們迂回曲折的決策過程。AlphaGo隻不過是運行一係列程序算法來模擬場景，從中找出最優解。它真的能取代人類嗎？顯然不行。
實現AI“民主化”
“我認為，從本質上來講，AI對人類不是件壞事。”高德西說。他指出，AI沒有減少可供人類使用的資源，比如食物、教育和醫療。
但他認為，在AI被廣泛使用之前，需要先解決技能差距、工具繁多和基礎設施這三個重要問題。
哪些基因引起某些疾病這樣的問題實際上很難回答，但人人都說他們正在取得“巨大進展”。高德西說：“沒人會說‘這相當困難，充滿挑戰性。”
他指出，另一個問題在於，關於AI的過分宣傳使人們誤以為AI對人類構成迫在眉睫的威脅，忽視了它的巨大潛力。高德西說，Databricks的目標是盡可能地簡化這項技術，讓那99%的企業都能使用，實現AI“民主化”，幫助那些實力遠遠比不上像“穀歌”一類大公司的其他公司利用AI。
最後更新：2017-10-16 13:30:42