新闻中心

欧亿平台首页 > 设计应用 > AI的本质及其商业的康庄大道

AI的本质及其商业的康庄大道

作者:高焕堂时间:2019-08-28来源:欧亿平台收藏

  高焕堂 (台湾VR产业联盟主席,厦门VR/AR协会荣誉会长兼顾问)

本文引用地址:http://www.sz5xj.com/article/201908/404233.htm

  很多人会发现在某些场合应用得很好,但在某些场合应用得并不是很理想。像IBM公司应用在医疗上,从30年前的,当时是属于Rule-based模型,就做了的医疗专家系统,也没成功。最近IBM的Watson团队也裁员70%。所以很多人都在想这到底是怎么一回事呢?

  1 登山者-雪巴人(向导)模式

  兹以珠峰登山者为例,首先我提出一个思考的问题:为什么登山者需要雪巴人(向导)呢? 如果没有向导,又会怎么样呢? 我们可以从登山者与雪巴人来看他们的特性及组合;雪巴人在山上已经住了几十年以上,所以他们的阅历很多,对那个场域、环境很熟悉。而登山者有他的梦想、勇气,到了一个陌生的环境中探索。所以雪巴人扮演一个角色,就是:降低风险。他会告诉登山者哪里有坑、有洞;而登山者就去探索和想象,追逐他的梦想;就是这样的组合。

  所以,我们做AI医疗时,可以想一想AI在医疗领域里,到底该扮演雪巴人角色,还是登山者角色呢? 所以,当我们想用AI来处理商业、生活等各方面时,如果该场域的不确定性很高时,若是偏向于雪巴人的角色,使用AI会很成功,反之如果偏向于登山者的角色,就可能会失败。

  在某些场域,这两者的组合却常常是最成功的。这就是不确定性高、变化度很大的场域,最典型的是战争,诸如政治/战争。所以刘邦旁边需要张良,刘备旁边需要孔明等,都是这样的搭配。至于现在的不确定性场域,就是股票、基金等金融,以及医疗手术等,其不确定性很高。所以我们常常发现,如果拿AI来选股,或拿AI来代替医生,似乎都不太会成功。

  兹举一个例子(此为假设情境),有一位登山者,他准备(半年后)在冬季12月登上最高峰,他就选择珠峰的南边,经由南边而爬上珠峰的最顶端。这时,雪巴人(向导)很可能会告诉他说:那一条路不能走。登山者就问:为什么不能走? 雪巴人反问登山者:请先说说,您为什么选择那一条? 此时登山者回答说,因为到了十月份,是秋天,南边的阳光比较充足;而北边黑暗,比较不好爬。然后,雪巴人就说那一条路不能走的原因是:到了10月份,会刮东北风,所以南边会有大规模的雪崩。这时候他就告诉登山者说:那里有一个风险,非常高,不应该往那边走。这是要降低风险,让他不要失败。所以像孙子兵法等都有一句话:不打“没有把握的仗”。就是由雪巴人来告诉他哪些部分是没把握的仗。

  2 AI精于“

  从认知学的角度看,人类有3种逻辑推理,①,②演绎性推理。,就例如我到深圳时,看到很多人做欧亿业赚大钱,所以我就得出一个结论:深圳的年轻人应该大多数人都在做欧亿业(但不一定正确),这叫做归纳性推理。第二种是演绎性推理,其中数学是最典型了,例如两条直线在同一平面上,又没有交叉,则它们必然是并行线。这叫做演绎性推理。③溯因性推理。像医生就是最典型的,当您去看医生的时候,医生看到您满头大汗、而且有一点发烧、流鼻水,他看到这个“果”,然后倒过来追溯其“因”,他猜您可能是伤风感冒了,所以他就给您开相应的药。下次再遇到您的时候,他马上会问您:身体有没有好些了呢? 这叫做溯因性推理。其中,前两者是从因推到果;而溯因推理是从果推到因。

  这样就很清楚了,雪巴人担任的事情就是从过去的经验,推论出来10月份南边会有雪崩,因为是基于他的经验及事实,所以他的否证能力是超强的。于是现在,您就可以非常理解了:AI因为基于大数据,所以它从归纳性推理(从因推到果)的能力特别强,而且已经远远超越人类的能力了。

  这样可以更了解到AI的本质,就是通过大数据的相关性,然后进一步做归纳性推理。这种归纳性推理的特质是,在愈窄的范围,它的归纳精准度愈高。这样就给我们一个启示:当您要做AI的时候,如果想要做得很棒、想要取代人类,其窄度要够,例如想下围棋,就只做下围棋的AI;想下象棋,就专做下象棋的AI。反之,如果你做了一个既会下围棋又能下象棋的AI,其精准度就会下降,效果也就下降了。这就是当今AI的特性。

  3 AI神鹰与AI猎狗

  在一些不确定性高、变化度很大的场域,AI扮演雪巴人(向导)的角色,将会表现得很亮丽。同样地,在商业上的高层决策上,也一样属于不确定性高、变化度很大的场域。

  兹举一个例子来说明:成吉思汗与神鹰的故事。据说有一天成吉思汗自己一个人去打猎,却迷路了,眼前一片沙漠,又口干舌燥,突然看到峭壁上滴下了水滴,成吉思汗就拿着水杯去装水,正要拿来喝的时候,他常常携带的一只神鹰,在空中飞翔,就飞下来,唰一声,把杯子踢翻了,连续踢了四次。成吉思汗想要吓吓它,叫它不要捣蛋,就拿起弓箭来吓它,射出箭之后,神鹰惨叫一声,掉落到峭壁上。成吉思汗爬到峭壁上发现神鹰被他射死了。神鹰旁边的水池(水源)里面有一条毒蛇,而且是死的。因为蛇是死的,所以水是有毒的。成吉思汗发现了神鹰救了他的命。

  于是我们就可以思考一个问题:如果今天我们做出了两个AI,一个叫AI神鹰,另一个叫AI猎狗。那么我们就来想一想,成吉思汗会携带AI神鹰,还是AI猎狗呢?很容易推论,他会选择AI神鹰。为什么呢? 因为神鹰会看到危险,看到危机、看到风险。这意味着,决策性比较高的场域,AI很适合做神鹰这个角色。如果是这样做,AI就会很成功。反之,如果AI做到成吉思汗的角色,效果可能不太好。

  综上所述,把 AI做在决策点与行动点之间,是最具价值性的。从成吉思汗与神鹰的故事,可以领会到,AI扮演神鹰的角色,既符合AI的特性,又非常具有价值。

微信截图_20190909110709.png

  当AI(神鹰)发现决策者思绪不够完美时,可以给予画龙点睛的效果。更具价值的地方在于:当AI(神鹰)发现决策者的决定是错的,而且行动是灾难性的,AI立即提出严重警告。换句话说,AI必须在决策者的“决策时间点”与“行动时间点”之间的数秒钟内,必须实时纳入当下的决策,做出智慧的推论,采取保护主人的行动,而且刻不容缓。

  4 结束语

  如果你做的AI只是依据过去和现在的大数据,来做归纳性推理,让它只凭过去的经验来做决策,一般都不会成功。所以微软公司创始人Bill Gates(比尔·盖茨)说过一句话:过去的成功经验常常是最糟糕的导师。

  然而,让这种AI来扮演雪巴人的角色,或是神鹰的角色,其在电光石火的瞬间洞察出那些是“不打没把握的仗”,就能有效降低高阶商业决策的风险,立于不败之地,并提高胜率。

  参考文献

  [1]高焕堂.AI思维给人类教育的三项启示.欧亿平台,2018(2):82-83.

  [2]高焕堂.人类如何向AlphaGo学习出人头地.欧亿平台,2018(5):76-78.

  [3]高焕堂.AI时代的新知识结构:知识3.0.欧亿平台,2018(3):76-78.

  [4]高焕堂.欧亿产业AI(智能)化之道.欧亿平台,2019(6):77-78.

  [5] 高 焕 堂 . A I 时 代 , 如 何 培 育 创 新 技 能 . 电 子 产 品 世 界 ,2018(8):80-82.

  本文来源于科技期刊《欧亿平台》2019年第9期第77页,欢迎您写论文时引用,并注明出处。




关键词: 201909 AI 归纳性推理

评论


相关推荐

注册专区

关闭