数据智能系列文章之一人工智能现象

　　作者：石默研
　　本系列文章我们讨论数据智能，即机器学习的理论与实践中的各种问题。本小节我们讨论人工智能现象，对人工智能研究与应用的现状与问题进行总结，而试图解决这些问题，则正是本系列文章的目标。
　　在实践中，人工智能近年来也产生了巨大的进展，渗透到了人类工作生活的方方面面，可以说，人类历史上从未有过人工智能如此广泛普及的时期。但如果仔细分析实践现状就会发现：虽然千人千面、自动驾驶、人脸识别、语言识别、人机对话、机器人等等人工智能应用在人们的生活中似乎无处不在，但在各产业界，关于如何定位、如何使用人工智能，却有着巨大的分歧与困惑，这不但并不是关于AI造福人类还是AI危害人类这种时代宏大议题的延续，并且与之性质完全不同：产业界普遍对如何在其行业内推动人工智能这个信息科技新星的实践没有达成普遍明确的认知，而与之明显对照的是：之前的两个热门话题，云计算与大数据，现阶段在产业界定位与实践的方法论已经趋于明确与成熟虽然关于各种类似中台的概念与应用也仍在激烈的争论中，但人们对资源共享与数据驱动业务的战略目标已经普遍达到共识，但对人工智能，却显然不是如此。
　　首先，在相当多的行业，人工智能的应用效果一直处于雷声大，雨点小的状态。行业应用者最开始对人工智能给予了很高的期待，认为它的引入能明显降低本行业业务运行一直以来难以克服的诸多弊端，甚至可以彻底改变行业运行模式为类无人模式，从而最大程度的降本增效。然而，在各行业的典型实践中，却发现人工智能大多数情况下只能达到锦上添花的效果，而不是雪中送碳：行业问题解决的核心主体往往是容易理解的传统方法（显式规则等），人工智能的介入往往只能贡献较小的比例，甚至还会出现很多结果不可预期的情况。例如，银行、保险公司的风险控制，证券行业的违规监控，营销领域的获客比率等，都明显存在这种现象，并且这些问题都不是通过算法改进就能得到显著改变的。总之，实效远远不及预期。
　　这究竟是什么原因呢？是AI团队的水平不够高？是应用AI的模式、流程、架构不够科学？还是AI本身就是泡沫？绝大多数的产业应用者基本都有类似的疑惑。如果说AI是泡沫的话，可从很多新兴互联网公司的宣传来看，似乎AI在他们那里起到了决定性的作用，随之各种大脑工程也接踵而来，并且语音、视频、图像、自然语言等纯软件的，无人驾驶、无人送货、无人超市、无人酒店、机器人等工商业领域的AI应用范围与效果又明显在超高速普及，怎么可能是泡沫呢？这同时也给产业界带来了极大的紧迫感：必须要大力引入与推广AI呀，不然会不会被落后？
　　那就是产业界不会正确使用AI，缺乏高端人才？相当一部分人这样认为，因此，很多产业都组织去互联网公司学习，花大成本组建高端的人才团队。但正是如上所述，迄今为止的结果是收效甚微，也就是说，经过多番努力，在绝大多数产业的业务运行与发展中，AI起到的真正作用仍然微乎其微。
　　与产业界不同，如上所述，人工智能在互联网界的应用一直以来都被视为是标杆，这包括几个互联网巨头以及一大批新兴的互联网明星企业。从互联网巨头释放出的信息来看，给人一种其现有业务已经相当程度上甚至大部分由AI驱动了的感觉，外界感觉到似乎AI已经渗透到了其运营与管理的各个环节，甚至包括员工的办公环境以及内部沟通，都充满了人工智能的元素；而那些新兴的互联网明星企业，则大多都是以AI做为其企业的核心产品、业务或竞争力。
　　然而，实际的情况又是如何呢？如果仔细研究互联网公司的AI应用情况则可以发现，确实他们对AI应用情况远比其它经典产业要直接、广泛与有效，这主要表现在：
　　由于管理扁平化，流程简单有效，鼓励创新，中下层员工能够自主做事的气氛较为友好，因此，在大量的业务中，都能见到面向实践需求的大胆尝试，从而也收效甚广；
　　业务需求与技术开发的界限在大部分互联网公司都不是那么割裂，由于没有历史包袱与传统机制的束缚，大部分互联网公司保留了从创建开始技术就紧密与业务需求直接融合的传统，从而也使AI能更快更直接的服务于业务。
　　但是，继续深入的观察与分析则可以发现，在互联网公司更加广泛与直接的AI应用之余，仍然脱离不了全行业普遍存在的状态：
　　人工智能的效能优劣与具体的业务场景紧密相关，离开了具体场景，就实际意义甚微，很难找到脱离场景的普遍应用规律。这也间接导致了市场上（而不是学院里）最有用的人工智能人才都是对业务深刻理解的算法专家；
　　在相当一部分业务场景的实际中，人工智能仍然只是起到了锦上添花而不是雪中送碳的作用，具体来讲就是，如果某个业务原来的效能是80，那么人工智能的介入，或者能将其提到了85或者90，这与其在经典产业界的实践效果是一致的。
　　因此我们可以发现，AI在互联网界的实用本质与其以经典产业界没有实质的不同，比较主要的优势就是应用更加便捷、直接和广泛了。即看上去是面，实际上是点。
　　但是，人工智能在社会民生中起到的颠覆性作用又是那样的明显：不断爆发式普及的人脸识别、语音识别合成、语言理解、人机对话，增长潜力无限的自动驾驶、无人酒店、机器人、AlphaGO，等等等，又无一不暗示着AI推动人类社会生产力发生颠覆式革新的极大可能。
　　我们称AI在实践中这种一方面已经并且明显即将带来社会变革，另一方面在很多领域又很难产生巨大实效；一方面深受重视，另一方面又不知如何有效使用的；以及看上去是面，实际上是点的现状为人工智能现象，这种现象实质上代表了AI在推广实践中普遍存在的困惑，也正是本系列文章要解决的主要问题之一。