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[導讀]作者:cerebralab.com譯者:張雨佳原文標題:AIandautomationareatodds想象一下,我們生活在一個完美、和諧的地方,所有人在某一天同意讓電腦代替人類駕駛汽車,而不是像現(xiàn)在逐步推進自動駕駛。那么,自動駕駛何時能實現(xiàn)?我想大概是在1980到1990年間。...

觀點:AI?與自動化是矛盾的

作者:cerebralab.com

譯者:張雨佳

原文標題:AI and automation are at odds

觀點:AI?與自動化是矛盾的


想象一下,我們生活在一個完美、和諧的地方,所有人在某一天同意讓電腦代替人類駕駛汽車,而不是像現(xiàn)在逐步推進自動駕駛。那么,自動駕駛何時能實現(xiàn)?我想大概是在1980到1990年間。那時,我們也能讓火車、裝配線和飛機自動化。因為當一切都是自動化的,沒有人為因素需要控制時,自動化是很容易實現(xiàn)的。如果每輛車都是全自動、遵循交通規(guī)范的,并可以和周圍的汽車溝通行駛情況。那么用幾百個限制條件,就可以解決復雜的自動化問題,比如可以將路燈標準化為汽車提供信號,就可以不省去視覺的觀察,并且也易于保障安全,比如在事故發(fā)生前及時關閉附近的交通。


矛盾所在


以前的“人工智能”,只能將單人完成的任務(不是依靠手工計算,而是從數(shù)據(jù)或仿真中學習的方程)進行自動化。但絕大多數(shù)人工智能的方法,只能解決自動化周圍的協(xié)調(diào)問題,尤其是那些像人一樣的人工智能。從定義可以看出,自動化意味著任務更加嚴格。必須保證所有決策都可以編程控制,能夠收集所有信息,并預先模擬場景。如果你覺得人類是完美的自動化機器,那么其實大多數(shù)任務并不需要耗費人的所有腦力。但考慮到在行動和溝通中會出現(xiàn)人為錯誤,我們常常需要做大量的故障保護和冗余。組合任務就更加困難了,比如人們除了在公司中擔任職務外,還會扮演其他的“隱藏角色”?;蛘呤窃S多零散任務組合而成的角色(比如服務員或酒保)。因此,我們最終會從事相當復雜的工作,否則通用人工智能(AGI)就可以完全取代人類。但如果我們對這些任務進行重新定義,并消除一些模棱兩可的部分,就可以對這些任務進行自動化。工程學無法想象到一個酒保機器人。包括制作雞尾酒的機器、送飲料的傳送帶(或無人機)、掃描點餐和付款等等,這些都不是單個的瑣碎任務。事實上,一些沒有實現(xiàn)自動化的工作,很可能是因為它的應用還不夠廣泛,不值得去進行自動化。自動化一般都需要很長時間,因為它需要“終端用戶”去使用,并且去慢慢習慣這種功能。但這個過程比較乏味,需要花費大量的時間去測試,以覆蓋每一種可能出現(xiàn)的情況并確保不會造成損失。很多工作沒有自動化,很可能是因為10-20年前就沒有這么多工作,而不是因為缺少自動化它們的“人工智能”。所以我們會觀察到,自動化的增加減少了人工智能的使用。現(xiàn)實案例


人工智能還可以在商業(yè)中發(fā)揮重要作用,比如接聽顧客的訂餐電話或者為客戶提供服務。這里面涉及到很多不可思議的技術,包括從模擬語音到語言的生成和翻譯,或者收集足夠多的重要數(shù)據(jù)并保持溝通。但這是必要的嗎?大多數(shù)時候,事實并非如此。如果一家餐廳需要“人工智能語音助手”來處理訂餐,并且用數(shù)字化設備來使用人工智能……你猜會發(fā)生什么?其實只需要設計一個更快更簡單的在線預訂頁面就足夠。像醫(yī)院、機票預訂、客戶服務一樣,如果想讓機器人去幫助客戶,那么最好方法是設計一個合理的在線常見問題解答(FAQ)。再比如身份確認。有些東西可以防止身份被盜,或者被跟蹤。撇開道德問題,這個領域中使用了大量的人工智能。包括檢測虛假交易、客戶來電時的語音識別,或者在人群中進行目標跟蹤,都離不開人工智能。由于美國沒有統(tǒng)一的身份證,所以如果你生活在美國而不是歐洲,就更可能遇到身份相關的一些問題。因為很多操作都需要認證身份,比如用銀行APP來確認交易時先要進行身份認證,進行電話和電子郵件認證則可以防止敏感操作等等,這樣可以擺脫很多與身份相關的問題。銀行可以檢測到我賬戶上是否存在虛假交易,或者每次刷卡交易時在手機上進行指紋確認。多數(shù)銀行會采用后者的方法。自然語言處理(NLP)的“圣杯”是軟件編程自動化。一些有遠見、大膽的公司聲稱,他們正試圖從文本指令或一些模擬程序中構建應用程序的代碼。這非常吸引人,這意味著你不用寫代碼就可以構建應用。包括WordPress、Wix、Squarespace和1001個公司,都提供類似的服務。如果你有比較小眾的需求,就需要程序員幫你弄清楚你真正想要達成的目的和功能,而不僅僅是構建程序。因此,人工智能編碼的前景是非常廣闊的,雖然它比占領市場的自動化落后10年以上。人工智能導致“呆板的”自動化


之前提到過汽車的例子。假設到2030年,大多數(shù)汽車都可以自動駕駛。但是自動駕駛軟件,像人一樣并不是完美的,所以依舊會發(fā)生事故。如果通過了一條法律:禁止人們駕駛,并要求所有車輛在一定安全標準范圍內(nèi)自動駕駛。那慢慢地,安全標準會有提高,因為所有的車輛都被迫遵循這些標準。在某種程度上,這拋棄了自動駕駛的自主性,甚至用純粹的if/else語句取代掉“人工智能”的某些功能。再加上汽車公司之間在通信標準方面有了更多的合作,你會突然發(fā)現(xiàn),就算沒有那些花哨的視覺模型來檢測汽車,你的生活也依舊簡單輕松。政府也會對高速公路上的道路標志和交通信號燈進行數(shù)字化,你的視覺器官除了在小社區(qū)能發(fā)揮作用,其余地方都是多余的。如果我們在2050年能實現(xiàn)自動駕駛,就不會有人員傷亡了。剩下的就只有“人工智能”的殘余部分,還有大量的if/else語句。人工智能無法在某些特定工作中發(fā)揮作用。如果是因為協(xié)調(diào)問題使用的人工智能,而不是改變用戶行為或?qū)λ腥俗詣踊D敲?,這是引入“真正”自動化的一個很好的起點,因為它取代了真正造成協(xié)調(diào)問題的人的因素。但我對這些想法還是保持懷疑。在未來幾年內(nèi),我們很有可能會發(fā)現(xiàn)對人工智能的需求越來越少,因為有了很多的“手工”自動化。我不太理解為什么要開發(fā)機器人樣子的人工智能,所以在之前論述的觀點中可能存在一些我自己的固有偏見。這些固有觀念是在觀察中產(chǎn)生的,而且大腦也會逐漸強化這些觀念想法,所以我現(xiàn)在對這類人工智能持懷疑態(tài)度。觀點:AI?與自動化是矛盾的



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