AI未来10：人工智能的四波浪潮—互联网智能化和商业智能化

Posted 2021-04-20 老金读书闲谈

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各位书友大家好，欢迎继续做客老金读书闲谈，今天我们继续讲这本书，AI未来，昨天说到了，科大讯飞的同声传译耳机，讲彻底改变国际交流和英语培训，使世界各国的人们交流不在存在语言障碍。下面讲人工智能的四波浪潮。

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人工智能分为四波浪潮，互联网智能化，商业智能化，实体世界智能化，自主智能化。前两拨浪潮，目前已经来到了我们身边，保险精算师、股票交易员、医生助理已经被算法取代。现在由于感知人工智能的成熟，在图像识别、语音识别等领域已经超越人类，使机器有了眼睛、耳朵和嘴，已经进入实体世界智能化，人脸识别、智能车牌识别都已经很成熟了。而第四波浪潮，将随着自动驾驶、无人机器工厂的出现而到来，彻底改变交通、农业、物流等领域。

 

下面，深入讲一下每一波的AI浪潮。第一波浪潮，互联网智能化，你是不是沉迷于抖音无法自拔了，是不是一打开京东淘宝，就给你推送了一些你正想要买的商品，是不是打开视频APP，直接推荐您本来就像看的电影，是不是一打开今日头条和百度APP，推荐的都是您原来看过的同类型的资讯。这就是互联网人工智能，用AI算法作为推荐引擎，研究你的个人喜好、使用习惯，来推荐给你内容，达到了千人千面的展示。通俗的讲，就是每个人看到的界面都是不一样的，看到的内容也不同。大家可以试一下，自己手机APP看到的东西，和你通过电脑登陆网站看到的界面是完全不同的。这第一波浪潮，其实兴起于15年之前，在2012年，机器推荐成为了主流。驱动这些算法的，其实就是数据标签，对所有数据进行标签，吧标签和特定行为连接起来，比如点击与未点击，购买与未购买等，通过训练，最后形成推荐。

 

中国互联网智能化诞生了新的巨头，今日头条。他最早被称为中国的buzzfeed，相似之处是他们是病毒式话题的传播中心。不同的是，buzzfeed有一群擅长炒作的编辑，而今日头条，则完全根据人工智能的算法。

 

今日头条诞生的背景是，每天有大量的新闻，人们想要查看自己感兴趣的新闻需要自己上网搜索。今日头条成立之初，自己不编写新闻，而是从网络上搜寻内容，通过爬虫技术扒下来各种资讯，用人工智能引擎进行标注和分类，推荐给用户；再根据用户的使用习惯，如点击、阅读时长、评论等，给用户也做出分类，从而实现对每个用户的高度定制的动态推送。这个就是病毒式的商业模式，永远推荐的是想看的内容，与你以前看过的内容同类的东西，不知不觉中增加用户的使用时间，今日头条用户平均每天使用74分钟的时间。所以说，现在的手机就是一个手雷，查看一下每个人的今日头条，就可以了解每个人的思想动态。这是一个可怕的发明，如果一个人看了负面报道的资讯或者是假新闻，那之后会每天收到类似的负面资讯，让人产生错觉，误认为社会是黑暗的。

 

大家使用今日头条的时候，最大的痛点就是假新闻太多，很多资讯都是来自自媒体，不能保证真实性。现在今日头条正在做一个有意思的事，对人工智能算法进行训练来识别假新闻，同时训练一套算法来专门编辑假新闻，让这两套算法相互较量，看到底谁能骗过谁，在相互学习中优化算法。今日头条这种人工智能算法的公司，连删假新闻，他们也不想通过人工来完成，而是寻求机器算法来实现。2018年今日头条营收已经50亿美元以上，估值450亿美元。作者认为，中国互联网用户比美国和欧洲加起来还要多，移动支付更加普及，所以在互联网人工智能和商业获利方面，会取得微小的优势。

 

第一波浪潮是给互联网用户的浏览数据贴标签，改变了互联网；第二波浪潮也就是商用人工智能，则是给传统公司数十年积累的大量专业数据贴标签。比如保险公司，对理赔数据贴标签，来鉴别骗保欺诈。贷款还款率进行标签，在下次贷款时进行自动信用核对。让机器利用贴了标签的数据进行训练，可以识别这种行为，最终会得出比人类判断更加准确的结果。因为，人工智能算法是自我学习的，除了关注人类已知道的强相关性外，它还会从从成千上万个数据中自己挖掘出被人类忽视的弱相关性，从而超越人类。这就是深度学习取得比人类根据准确的关键所在。

 

商用人工智能最早应用在金融业等有几个结构化数据的产业。结构化是指，已分类、贴上标签，可搜索的数据，最典型的股票价格、信用卡使用记录等。这些数据与人工智能天生契合。现在很多基金公司都采用了专门的人工智能软件进行股票的买卖，实现比人根据可靠的操作，根据买入信号和卖出信号，坚决执行，而不会犹豫。这种机器买卖股票的方式，必定是短线操作，助长助跌，跌的时候，止损引起更大的跌幅。

 

中国传统企业由于未能实现电子化、或数据尚未结构化，很难在商用人工智能时期享受极速红利。但是一些新兴行业，直接进入商用人工智能时代。目前在小微金融已经开始试水，这也是最有前景的一个产业。智融集团发明了利用人工智能算法就可以评估贷款的风险，作出比人更加精准的判断。他不要求申请人，填写收入水平，只需要从贷款人手机上提取一些数据，这些数据要比你自己更加了解你。这些数据不是说你微信和支付宝你有多少钱，而是一些人们任务无关紧要的信息，包括用户输入出生日期的速度，手机电池还剩多少电量他才会充电等等。这些数据与人的信用有什么关系吗？没有明显的因果关系，人工智能算法擅长的就是来挖掘这些隐藏着的关联性。通过大量贷款数据进行训练，让算法自己寻找相关性，从而做出更加准确的判断。智融公司人工智能算法，给低收入人群发放小额贷款，并且把违约率降低到了个位数。这是银行都达不到的数字。

 

另外，人工智能医学诊断也是人工智能的强项。比如医学影像的诊断上，AI就能胜任，识别出疾病。在抗击新冠疫情中，AI就用在了X光片的诊断，帮助医生来判断，加快了诊断速度。有了足够的数据——精准的医疗记录，由人工智能驱动的诊断工具能够把一般水平的医生变成处理过数千万个病例的超级医生，还拥有完美的记忆力，给出最佳的诊断建议。有了医疗机器人，有望解决医疗资源分配不均的问题，看病也不用往上海和北京跑了，在家门口的小医院也能得到专业的诊断。

 

还有司法领域，科大讯飞目前已经开发出司法助手，使用语音识别和自然语言处理技术来自动比较证据，如证词、文件、背景资料，找出其中的矛盾点，然后把分析结果提供给审理人员，以帮助他们理性客观公平的审判，在判决和量刑时候，也根据大量的判决记录，给出判决建议。

 

明天接着讲后两个人工智能浪潮。

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