以下是文章主要內(nèi)容：

 

　　機(jī)器智能（MI）正在快速走出技術(shù)部門(mén)的搖籃。這需要企業(yè)有一個(gè)新的高管職能和戰(zhàn)略路線(xiàn)圖。我將會(huì)在這篇文章中概述供你的新首席機(jī)器智能官（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“CMIO”）在2017年及以后攻克的一些領(lǐng)域。

 

　　當(dāng)前，機(jī)器在學(xué)習(xí)如何運(yùn)營(yíng)實(shí)體零售店，開(kāi)始在醫(yī)療診斷上勝過(guò)醫(yī)生，甚至在發(fā)明自己的私密語(yǔ)言。因此，機(jī)器智能提出問(wèn)題和議題是自然而然的事情。我有幸已經(jīng)從事和監(jiān)督過(guò)很多的機(jī)器智能項(xiàng)目，在這一領(lǐng)域也鉆研得越來(lái)越深。我認(rèn)為，只要嚴(yán)肅對(duì)待利益和挑戰(zhàn)問(wèn)題，未來(lái)該技術(shù)對(duì)于企業(yè)和個(gè)人而言都會(huì)利大于弊。

 

　　人工智能將走馬上任 企業(yè)任職首席機(jī)器智能官

 

　　衡量社會(huì)發(fā)達(dá)程度的其中一個(gè)重要指標(biāo)是它的生產(chǎn)力，而機(jī)器智能將會(huì)成為巨大的生產(chǎn)率驅(qū)動(dòng)力。例如，醫(yī)生、律師又或者他們的后勤辦公室團(tuán)隊(duì)需要數(shù)周甚至數(shù)個(gè)月完成的工作，IBM沃森（Watson）幾秒鐘或者幾分鐘就能搞定；亞馬遜的Amazon Go零售店利用機(jī)器智能技術(shù)，提供免排隊(duì)結(jié)賬的超快速零售體驗(yàn)；谷歌的機(jī)器智能已經(jīng)能夠翻譯它未曾碰到過(guò)的語(yǔ)言；Salesforce的企業(yè)機(jī)器智能能夠顯著簡(jiǎn)化行政管理、匯報(bào)和協(xié)調(diào)工作，要知道這些工作如今占用管理層超過(guò)50％的時(shí)間。這一切將會(huì)讓給人們有更多的時(shí)間去思考，管理其他人，以及做自己享受的事情。

 

　　毫無(wú)疑問(wèn)，跟所有其它的技術(shù)變革一樣，機(jī)器智能也將會(huì)帶來(lái)挑戰(zhàn)，也有可能將會(huì)讓互聯(lián)網(wǎng)革命顯得微不足道。然而，雖然它被廣泛認(rèn)為是未來(lái)成功的關(guān)鍵，但企業(yè)往往還沒(méi)有探究細(xì)節(jié)和全面的路線(xiàn)圖。我認(rèn)為，它應(yīng)該是任何大公司的戰(zhàn)略重點(diǎn)，它應(yīng)該由一位直接向CEO匯報(bào)的高管來(lái)領(lǐng)導(dǎo)。這些CMIO將承擔(dān)起把所有的業(yè)務(wù)部門(mén)以及公司整體帶到機(jī)器智能時(shí)代的任務(wù)。如果你是其中的一員，又或者想要招募一位CMIO，以下就是你將會(huì)面臨的一些主要的CMIO級(jí)挑戰(zhàn)。

 

　　業(yè)務(wù)需要

 

　　有待發(fā)現(xiàn)的隱藏聯(lián)系在哪里呢？你應(yīng)該實(shí)施診斷和預(yù)測(cè)哪些重要方面呢？你應(yīng)當(dāng)自動(dòng)化哪些量大的日常事項(xiàng)呢？你應(yīng)當(dāng)在哪些地方大規(guī)模采用快速的、基于情景的定制化和實(shí)時(shí)優(yōu)化呢？這些是機(jī)器智能企業(yè)級(jí)應(yīng)用價(jià)值的一部分最有前景的領(lǐng)域。CMIO將需要通過(guò)全面理解公司的環(huán)境、業(yè)務(wù)流程和它們之間的關(guān)系來(lái)評(píng)估最大的機(jī)會(huì)以及最緊急的事務(wù)。

 

 

　　在部分領(lǐng)域，機(jī)器智能甚至不會(huì)帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)——這是經(jīng)商要付出的代價(jià)?？v觀(guān)歷史，新技術(shù)的普及速度呈現(xiàn)顯著加速。如今，我們的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、方便訪(fǎng)問(wèn)的云服務(wù)以及物聯(lián)網(wǎng)都已經(jīng)部署到位了。在這一背景下，機(jī)器智能能夠比過(guò)往的技術(shù)更加快速地接管各行各業(yè)，引領(lǐng)企業(yè)運(yùn)營(yíng)模式的深度變革。例如，當(dāng)我們不再瀏覽搜索結(jié)果，只是提出問(wèn)題希望得到一個(gè)正確的答案以及快速的執(zhí)行的時(shí)候，谷歌將如何賺錢(qián)呢？落后者將會(huì)面臨困境甚至被徹底淘汰，固步自封的傳統(tǒng)企業(yè)在誕生于互聯(lián)網(wǎng)的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的沖擊之下也將遭遇類(lèi)似的情況。只不過(guò)，這一次機(jī)器智能技術(shù)所產(chǎn)生的影響將會(huì)更加顯著。

 

　　客戶(hù)價(jià)值

 

　　除了機(jī)器智能，設(shè)計(jì)思考和客戶(hù)體驗(yàn)管理在不遠(yuǎn)的未來(lái)也將成為企業(yè)成功的重要理念。人并不是理性的計(jì)算器，比起硬性的客觀(guān)價(jià)值，他們往往更加看重軟性的體驗(yàn)因素。機(jī)器智能在為人們提供更加價(jià)值的體驗(yàn)上擁有巨大的潛力，CMIO需要通過(guò)與設(shè)計(jì)部門(mén)和代理機(jī)構(gòu)合作來(lái)發(fā)掘這些機(jī)會(huì)。

 

　　機(jī)器智能能夠簡(jiǎn)化日常的工作任務(wù)，能夠讓原來(lái)無(wú)法做到的事情成為可能，能夠教導(dǎo)人們，能夠個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)，能夠促成人與物體之間的重要聯(lián)系，能夠讓體驗(yàn)變得安全，能夠帶來(lái)全新的講故事和娛樂(lè)形式。這些只是創(chuàng)新體驗(yàn)的部分領(lǐng)域，而在所有的這些領(lǐng)域中，平臺(tái)和設(shè)備之間的無(wú)縫過(guò)渡連接將會(huì)是關(guān)鍵。

 

　　機(jī)器智能將不僅僅涉及“什么”（what）。我的朋友亞歷山大·馬努（Alexander Manu）即將出版的書(shū)籍將會(huì)圍繞這一洞察：在行為經(jīng)濟(jì)中，配送（如何，how）確實(shí)是整個(gè)價(jià)值定位所在。聊天機(jī)器人和認(rèn)知型個(gè)人助手已經(jīng)在讓許多常見(jiàn)的任務(wù)變得越來(lái)越順暢，越來(lái)越自動(dòng)化。它們能夠隨時(shí)隨地了解它們的主人。

 

　　另外要注意的是，你既有外部客戶(hù)，也有內(nèi)部客戶(hù)。面對(duì)內(nèi)部的應(yīng)用通常很快就會(huì)可行，這方面的問(wèn)題比較簡(jiǎn)單，且有足夠多可用的數(shù)據(jù)。而在問(wèn)題較為模糊復(fù)雜，數(shù)據(jù)有待探究或者缺乏的地方，企業(yè)通常還是應(yīng)當(dāng)為員工建立決策和支持系統(tǒng)。他們處理客戶(hù)和客戶(hù)數(shù)據(jù)的體驗(yàn)會(huì)因此而大大改進(jìn)。

 

　　自主性和交互性

 

　　在與客戶(hù)、員工和其他利益相關(guān)者打交道上給機(jī)器智能解決方案多大的自主權(quán)，是一個(gè)關(guān)鍵的問(wèn)題。理想情況下，智能系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)完全自主處理普通的任務(wù)，但對(duì)于一些任務(wù)，即便它們已經(jīng)勝任，人們可能還無(wú)法信任它們。谷歌旗下的數(shù)個(gè)AI產(chǎn)品Bob、Alice和Eve找到了以一種人類(lèi)無(wú)法理解的語(yǔ)言來(lái)相互溝通，這讓一些人感到非常擔(dān)憂(yōu)。另外，過(guò)往已經(jīng)有瘋狂交易的機(jī)器人導(dǎo)致市場(chǎng)崩盤(pán)，讓投資者蒙受巨額損失。

 

　　尼克·博斯特羅姆（Nick Bostrom）在他的著作《超級(jí)智能》（Superintelligence）中將機(jī)器智能分成三個(gè)等級(jí)：Oracles告訴用戶(hù)他們需要知道的東西，就像谷歌搜索過(guò)去數(shù)十年所做的那樣；Genies能夠滿(mǎn)足主人的愿望，但只依據(jù)他們的要求，就像現(xiàn)在的Siri那樣；Sovereigns只需要幾個(gè)重要原則就能夠代表主人獨(dú)立運(yùn)作。雖然真正的Sovereigns還不存在，但券商如今打造的機(jī)器人投資組合可以說(shuō)相對(duì)接近了。

 

　　不管給機(jī)器智能提供多大的自主權(quán)，CMIO還是需要領(lǐng)導(dǎo)開(kāi)發(fā)工作，以及監(jiān)控公司機(jī)器智能交互實(shí)踐的表現(xiàn)。機(jī)器智能系統(tǒng)越來(lái)越多地通過(guò)文本和語(yǔ)音來(lái)與用戶(hù)互動(dòng)。市場(chǎng)研究公司Gartner預(yù)計(jì)，4年內(nèi)，將會(huì)有30％的搜索不需要屏幕來(lái)完成；首先是通過(guò)語(yǔ)音，之后可能會(huì)通過(guò)腦波。

 

　　雖然對(duì)話(huà)是人類(lèi)最常用的互動(dòng)方式，但對(duì)于品牌商而言它不一定是最自然的互動(dòng)媒介。除了logo、宣傳口號(hào)和其它常見(jiàn)的品牌資產(chǎn)之外，品牌的精華將會(huì)從問(wèn)題、答案、小互動(dòng)、感情和對(duì)話(huà)風(fēng)格提取。這些將會(huì)成為重要的商業(yè)和品牌因素，度量和分析技術(shù)將需要進(jìn)化來(lái)反映這些細(xì)微的差異。

 

　　技術(shù)架構(gòu)

 

　　CMIO以及CTO（首席技術(shù)官）、COO（首席運(yùn)營(yíng)官）和CFO（首席財(cái)務(wù)官）的一項(xiàng)重要任務(wù)就是，想出機(jī)器智能的技術(shù)架構(gòu)以及路線(xiàn)圖和投資計(jì)劃。機(jī)器智能生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)是一個(gè)全面開(kāi)花、快速生長(zhǎng)的花園：既有云服務(wù)和現(xiàn)場(chǎng)解決方案，也有面向大大小小的企業(yè)的硬件和傳感器，這些硬件和傳感器針對(duì)核心功能和支持功能，且經(jīng)過(guò)定制化來(lái)迎合各行各業(yè)。技術(shù)堆棧還包括數(shù)個(gè)垂直的層級(jí)，從理解自然語(yǔ)言和復(fù)雜的概念，到數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)，再到多用途庫(kù)和機(jī)器智能訓(xùn)練場(chǎng)地。已經(jīng)有許多公司在提供即用型的功能和API，也有大量免費(fèi)或者便宜的資源供你去從頭打造自有的解決方案。

 

　　雖然像谷歌TensorFlow這樣的開(kāi)源免費(fèi)庫(kù)聽(tīng)上去可能很不錯(cuò)，但在開(kāi)始內(nèi)部開(kāi)發(fā)機(jī)器智能必須要三思而后行。盡管那些基礎(chǔ)工具可能免費(fèi)，但你還是需要一支富有經(jīng)驗(yàn)的科學(xué)家和專(zhuān)家團(tuán)隊(duì)來(lái)開(kāi)發(fā)可自行改進(jìn)的智能模型和算法。這并非易事：相關(guān)人才不好找，更不用說(shuō)雇用他們的高昂成本了。StackOverflow的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，只有0.1％的受訪(fǎng)者自認(rèn)為是機(jī)器智能開(kāi)發(fā)者，只有1.9％有數(shù)學(xué)或者統(tǒng)計(jì)學(xué)（機(jī)器智能開(kāi)發(fā)的重要技能）研究背景。即便有簡(jiǎn)單易用的界面和選項(xiàng)去訓(xùn)練機(jī)器智能，當(dāng)遇到問(wèn)題的時(shí)候你還是需要專(zhuān)家去修復(fù)。

 

　　因此，與其試圖在全球人才爭(zhēng)奪戰(zhàn)中戰(zhàn)勝谷歌、Salesforce、亞馬遜、微軟、IBM和Facebook，還不如與這些公司建立合作。而且，整合巨頭的機(jī)器智能堆棧和你已經(jīng)在使用的工具還將帶來(lái)額外的好處。尤其是對(duì)于細(xì)分的專(zhuān)業(yè)化用途，小型但可能很合適的提供商選擇正變得越來(lái)越多。但還要記住的是，在機(jī)器智能領(lǐng)域，規(guī)模通常是一個(gè)利好，畢竟更大的數(shù)據(jù)意味著更快速、更好的學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)。

 

　　系統(tǒng)學(xué)習(xí)

 

　　機(jī)器智能系統(tǒng)需要持續(xù)不斷地學(xué)習(xí)，因?yàn)橥瞥鲋跛€只是個(gè)“嬰兒”。事實(shí)上，研究人員正在打造虛擬嬰兒來(lái)幫助理解嬰兒如何學(xué)習(xí)，以及教導(dǎo)計(jì)算機(jī)更加快速地學(xué)習(xí)。制定企業(yè)機(jī)器智能項(xiàng)目的學(xué)習(xí)目標(biāo)和戰(zhàn)略是CMIO的一項(xiàng)重要任務(wù)。持續(xù)的數(shù)據(jù)流在機(jī)器智能系統(tǒng)學(xué)習(xí)中扮演至關(guān)重要的角色，機(jī)器智能數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)法則就是“越多越好”。機(jī)器智能的主要優(yōu)勢(shì)在于，它不需要獲得樣本——它能夠直接從所有可用的數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，因而能夠讓洞察和預(yù)測(cè)變得更加可靠。有數(shù)據(jù)和問(wèn)題可能如何關(guān)聯(lián)的理論固然很好，但要記住，只要有足夠多可用的數(shù)據(jù)，機(jī)器智能就能夠幫助建立新穎的連接，發(fā)現(xiàn)新的機(jī)會(huì)，回答你甚至還沒(méi)有想到的問(wèn)題。

 

　　不同的問(wèn)題將需要不同的學(xué)習(xí)范式，強(qiáng)化、監(jiān)督式學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是當(dāng)下最廣為人知的幾種機(jī)器學(xué)習(xí)方式。目前也已經(jīng)有一個(gè)針對(duì)訓(xùn)練目的的生態(tài)系統(tǒng)：伊隆·馬斯克（Elon Musk）的OpenAI剛剛開(kāi)放了Universe， Universe向所有人提供工具來(lái)訓(xùn)練、測(cè)量和評(píng)估智能系統(tǒng)；OpenAI Gym被用于訓(xùn)練強(qiáng)化算法；微軟將Microsoft Cognitive Toolkit開(kāi)源，意在加速機(jī)器智能應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)，目前正取得進(jìn)展。就連蘋(píng)果這家最神秘的科技公司也將它的機(jī)器智能研究開(kāi)放給學(xué)術(shù)社區(qū)，很顯然機(jī)器智能的未來(lái)將依賴(lài)于協(xié)作和集體學(xué)習(xí)。

 

　　思考智能系統(tǒng)訓(xùn)練的一個(gè)好思路就是，將它游戲化，引入觸發(fā)、行動(dòng)、失敗、成功以及獎(jiǎng)勵(lì)和反饋回路元素，這些元素讓人們和機(jī)器都能夠輕松理解。研究公司L2用一個(gè)代表智能系統(tǒng)未來(lái)價(jià)值的公式恰當(dāng)?shù)乜偨Y(jié)了學(xué)習(xí)的重要性：可用數(shù)據(jù)傳感器的數(shù)量×能夠反饋回系統(tǒng)的可行動(dòng)智能＝價(jià)值定位。

 

　　人工部分

 

　　最后一項(xiàng)要點(diǎn)是，CMIO將需要解決智能系統(tǒng)的人工部分，因?yàn)闄C(jī)器智能還無(wú)法獨(dú)立運(yùn)作。人們只需要給機(jī)器智能系統(tǒng)提供它們能夠測(cè)量、學(xué)習(xí)和應(yīng)用到新場(chǎng)景的數(shù)據(jù)線(xiàn)索。不過(guò)，它們還需要人工間歇性地檢查數(shù)據(jù)，調(diào)整算法，提供訓(xùn)練集，在正確和錯(cuò)誤的判讀上給機(jī)器智能提供指導(dǎo)，以及管理機(jī)器智能無(wú)法獨(dú)立解決的情境。

 

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)和監(jiān)督式學(xué)習(xí)需要更多的人力參與，而無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)則讓機(jī)器自行學(xué)習(xí)。不過(guò)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在這三者當(dāng)中是最試驗(yàn)性的那一個(gè)，該類(lèi)系統(tǒng)也還無(wú)法自行創(chuàng)造出來(lái)。谷歌AI Experiments試驗(yàn)是一個(gè)很好的例子，它證明互聯(lián)網(wǎng)上的每一個(gè)人都可以被用來(lái)玩耍智能系統(tǒng)，以及在一種開(kāi)放的環(huán)境中訓(xùn)練它們。

 

　　要記住的一點(diǎn)是，機(jī)器智能系統(tǒng)還是由人來(lái)打造，因此如果沒(méi)有得到適當(dāng)?shù)目刂频脑?huà)，它們會(huì)一直保留其創(chuàng)造者的偏見(jiàn)。這不僅僅涉及打造算法的科學(xué)家，還涉及標(biāo)注訓(xùn)練集的注解者。例如，按最高評(píng)分是5個(gè)星來(lái)算，女性給予同樣的小狗的可愛(ài)指數(shù)評(píng)分平均要比男性高出0.16個(gè)星。這在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)上是一個(gè)顯著的差異，它在機(jī)器智能的教導(dǎo)中關(guān)系重大，比如在教導(dǎo)可愛(ài)程度的概念上。

 

　　即便有近乎完美的系統(tǒng)，CMIO還是需要決定多大程度上信任那些機(jī)器，保留多大程度的控制，以及如何建立相互制衡機(jī)制。如前文所述，機(jī)器智能的一大希望在于，它將可以讓你的人手更多地專(zhuān)注于人文工作，比如判斷、社交聯(lián)絡(luò)以及創(chuàng)意。隨著時(shí)間的推移，控制的需要應(yīng)該會(huì)減少。

 

　　總結(jié)

 

　　在Havas，我們目前在全球各地和各行各業(yè)進(jìn)行許多利用機(jī)器智能的營(yíng)銷(xiāo)推廣和產(chǎn)品項(xiàng)目。也許最能打動(dòng)我的項(xiàng)目還是我們與客戶(hù)TD Ameritrade和IBM沃森共同展開(kāi)的“最信賴(lài)主隊(duì)的粉絲”項(xiàng)目，它帶來(lái)了看待TD Ameritrade的NFL贊助的一個(gè)新視角。對(duì)于橄欖球賽季，我們打造了一款富有吸引力的網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用程序來(lái)估量球迷在社交渠道上表現(xiàn)出的對(duì)他們的主隊(duì)的信心與主隊(duì)的成功之間的關(guān)聯(lián)性。這個(gè)行業(yè)首創(chuàng)的解決方案令人驚喜。例如，它準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了NFL冠軍隊(duì)丹佛野馬所有比賽的結(jié)果，其中包括野馬隊(duì)普遍不被看好的超級(jí)碗比賽。

 

　　機(jī)器智能未來(lái)幾年將會(huì)接管諸多的行業(yè)和垂直領(lǐng)域。現(xiàn)在的問(wèn)題并不在于這是否會(huì)發(fā)生，或者它什么時(shí)候會(huì)發(fā)生，而在于你對(duì)機(jī)器智能時(shí)代的到來(lái)做了多少準(zhǔn)備？將機(jī)器智能視作公司內(nèi)部重要的戰(zhàn)略部門(mén)是很好的開(kāi)始。