哈佛商业评论

人工智能并非真正的新概念，它背后的理论已经存在了几十年，人们对它的研究已有一段时间。人工智能目前受到的关注是前所未有的，政府部门和私人企业家对人工智能的投入也是前所未有的，这才是真正不寻常的地方。之所以如此，是因为近几年我们才拥有能切实检验现有理论、应用这些理论并从其应用中获益所需的各种工具。我们在走向数字化的20年中，积累了大量数据。随着云计算和并行处理的出现，我们已经可以在人工智能环境中分配大量资源来计算和分析这些数据。可能会有更精通技术的专家指出，人工智能包含机器学习，而同时机器学习包含深度学习，但在我看来，深度学习、机器学习和人工智能这三个术语表达的是同一个概念，可以互换。再者对于企业家来说，如此清楚区分这些术语没有意义。

人工智能在今天能如此流行，是因为我们拥有了过去所没有的计算能力。然而，以目前数据库容量的增长速度，我们的计算能力很可能会再次成为人工智能发展道路上的阻碍。因此，一些在人工智能方面举足轻重的企业，比如中国的寒武纪科技公司和英国的Graphcore Technologies公司，正在开发硬件技术来应对数据的指数级增长。这样做的好处是，当我们有多家公司在这一领域竞争，就可以通过竞争来探索出适合技术发展的结构和范式。现在看来，量子计算非常有可能成为我们解决数据指数增长的途径。如果这一猜想能得到实现，那么在未来五到八年内，我们很可能会看到人工智能领域又一次的范式转变。

比专注于硬件的公司更进一步的，是像Vicarious这样开发通用算法的公司。虽然，我们还需要时间来开发这种通用人工智能，但在这方面继续努力是至关重要的。因为这些努力会促进竞争。例如，大多数公司都试图复制人脑结构，把机器创造成一种类似于人类的智能。这种框架的核心目标是：开发可以用更少的数据来训练却还能拥有更多功能的系统。这就好比：人类想要飞翔，开始以鸟类为模型制造机器，但很难让机器像鸟一样扇动翅膀，于是就造出了固定机翼的飞机。因此，有时我们需要被迫偏离我们试图模仿的东西。

这就是英国Prowler公司正在做的事。他们正试图使用智能代理仿真来实现人工智能。智能代理仿真举例来说，在现实世界中，个体智力相对较低的蜜蜂和蚂蚁，却能够在群体环境中完成智力要求较高的任务，这就是智能代理仿真所模拟的。也就是说，Prowler已经不再专注于具有高智能的中心枢纽，而是专注于从局部网络的互动中学习。正如之前提到的，这种存在竞争的开发模式会让我们想出不同的模型来解决很多问题。它们可以帮助我们化解包括埃隆·马斯克（Elon Musk）和史蒂文·霍金斯（Steven Hawkins）在内的许多人对人工智能危险性的担忧。这些相互竞争的模式可以适当地检查和平衡系统，使系统处于一个不会失控的状态。

除了这些公司，还有一些致力于应用人工智能的公司。在这些公司中，有些公司致力于提供更好的数据或为其他人工智能公司提供更好的训练模型。这些关注人工智能应用的公司正在吸引越来越多的投资。投资者在金融领域专注于开发一个细节点，可以从中获得巨大收益。正是这种巨额收益，刺激了人们对可以产生竞争优势的技术的投资。然而，这种巨额收益是短期的。金融市场有非常激烈的竞争性，竞争很快会降低这些投资的价值。竞争出现后，这些技术立即可被用于其他用途。这就是人工智能的现状。

这不仅是金融市场的内在发展规律，在任何竞争环境中都是如此。一旦个体用户或整个社会能够从人工智能技术中受益，商业模式的运营就会变得更加容易。当把智能无人机应用在恶劣环境中处理危险情况，或帮助人们在灾后获得更快的评估和索赔时，无人机技术就能被公众接受。如果人工智能可以通过分析石油的流动和传感器的数据，在泄漏早期就能识别需要维护的漏洞，不仅能节约维修成本，还减少了供应中断，甚至防止了另一次潜在的BP原油泄漏（美国墨西哥湾原油泄漏事件）导致的环境灾难的发生。Figure Eight这样的公司研发出的技术如今就可以帮助农业公司识别杂草，这样他们就不用在整个农场中使用除草剂，而只须精准处理杂草即可，减少了90%的有害化学物质的使用，保护了环境。从这些角度看，人工智能的价值十分巨大，我们根本不用担心公众不会接受它。

但我们不能忽视这样一个事实，即组织中的决策和实施是由人做出的。当人们听到人工智能时，他们脑海中第一个想到的是人工智能将接管他们的工作。如果我们不能通过再培训以使得他们能获得替代工作来缓解他们的担忧，我们就不要指望管理层能做出好的决策，也不要指望人工智能相关项目能成功实施。当前只有大公司或初创公司采用人工智能，这还不够。当较小的机构能通过人工智能追求效率，普通民众能通过人工智能更自由地分配工作和娱乐时间时，人工智能的意义才算是真正实现。要实现这一点，必须先解决机器替代人的问题。

不得不承认的是，尽管我们已经取得了进展，但我们目前仍处于人工智能的早期阶段。首先，我们要合理地控制人们对人工智能的期望，不要盲目吹捧它，盲目吹捧可能会阻碍人们对人工智能的接受。其次，在别有用心的人制造恐慌来阻碍人工智能发展之前，我们应该充分向公众传播积极的人工智能观念。比如说，无人驾驶汽车吸引了很多投资，也赢得了众多媒体的关注。所以尽管有令人信服的证据表明，这种车辆将减少事故、死亡、污染和交通拥堵等现存问题，我们也投入了大量资源用于开发和应用这项技术，但当公众认为这项技术是在取代人类的工作时，情况就变了。在人们的生活受到影响时，他们会变得更加敏感，因此我们需要特别关注这方面的细节问题。

在人工智能的背景环境下，洞察力则显得更为重要。人工智能的巨大潜力注定会引发一些骚动，所以人工智能的支持者们需要把有效控制这种骚动作为头等大事来对待。通过这样的论坛和平台来提高人们对人工智能的认识，无疑是这个过程中必不可少的一步。数字革命发生在一个没有社交媒体和紧张政治环境的世界，而人工智能革命面临着截然不同的竞争环境。但我非常乐观，这个行业的聪明人将会找到一种方式，向包括我在内的投资者、企业家以及社会公众传播人工智能的价值。

人工智能所面对的挑战实际上为一些企业创造了机会。这些企业关注的不是创造尖端技术，而是教育人们了解人工智能，并将人工智能作为商业产品或服务来推广。这类业务并没有拓展新技术的前沿，却是必不可少的，这是一个非常不错的商机。他们将人工智能的便利推广给公众，这将为人工智能创造经济收益。值得一提的是，这些企业不需要具备开发人工智能技术的团队，就可以从人工智能中获利，目前市场对这种类型企业的需求极大。作为行业中的一员，我们有义务考虑我们行为的意外后果。不过，尽管面临种种挑战，人工智能仍将继续保持强大活力。

潘卡基·马斯卡拉是肯塔基大学金融学博士、美国诺瓦东南大学教授、Educators Park创始人。他同时在国际企业担任高级顾问、天使投资人，投资和加速的创业企业包括tapped、novadore等明星项目。