AI的本質(zhì)及其商業(yè)的康莊大道

　　高煥堂?（臺(tái)灣VR產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主席，廈門VR/AR協(xié)會(huì)榮譽(yù)會(huì)長(zhǎng)兼顧問(wèn)）

　　很多人會(huì)發(fā)現(xiàn)AI在某些場(chǎng)合應(yīng)用得很好，但在某些場(chǎng)合應(yīng)用得并不是很理想。像IBM公司應(yīng)用在醫(yī)療上，從30年前的AI，當(dāng)時(shí)是屬于Rule-based模型，就做了AI的醫(yī)療專家系統(tǒng)，也沒(méi)成功。最近IBM的Watson團(tuán)隊(duì)也裁員70%。所以很多人都在想這到底是怎么一回事呢?

　　1 登山者-雪巴人(向?qū)?模式

　　茲以珠峰登山者為例，首先我提出一個(gè)思考的問(wèn)題：為什么登山者需要雪巴人(向?qū)?呢? 如果沒(méi)有向?qū)?，又?huì)怎么樣呢? 我們可以從登山者與雪巴人來(lái)看他們的特性及組合；雪巴人在山上已經(jīng)住了幾十年以上，所以他們的閱歷很多，對(duì)那個(gè)場(chǎng)域、環(huán)境很熟悉。而登山者有他的夢(mèng)想、勇氣，到了一個(gè)陌生的環(huán)境中探索。所以雪巴人扮演一個(gè)角色，就是：降低風(fēng)險(xiǎn)。他會(huì)告訴登山者哪里有坑、有洞；而登山者就去探索和想象，追逐他的夢(mèng)想；就是這樣的組合。

　　所以，我們做AI醫(yī)療時(shí)，可以想一想AI在醫(yī)療領(lǐng)域里，到底該扮演雪巴人角色，還是登山者角色呢? 所以，當(dāng)我們想用AI來(lái)處理商業(yè)、生活等各方面時(shí)，如果該場(chǎng)域的不確定性很高時(shí)，若是偏向于雪巴人的角色，使用AI會(huì)很成功，反之如果偏向于登山者的角色，就可能會(huì)失敗。

　　在某些場(chǎng)域，這兩者的組合卻常常是最成功的。這就是不確定性高、變化度很大的場(chǎng)域，最典型的是戰(zhàn)爭(zhēng)，諸如政治/戰(zhàn)爭(zhēng)。所以劉邦旁邊需要張良，劉備旁邊需要孔明等，都是這樣的搭配。至于現(xiàn)在的不確定性場(chǎng)域，就是股票、基金等金融，以及醫(yī)療手術(shù)等，其不確定性很高。所以我們常常發(fā)現(xiàn)，如果拿AI來(lái)選股，或拿AI來(lái)代替醫(yī)生，似乎都不太會(huì)成功。

　　茲舉一個(gè)例子(此為假設(shè)情境)，有一位登山者，他準(zhǔn)備(半年后)在冬季12月登上最高峰，他就選擇珠峰的南邊，經(jīng)由南邊而爬上珠峰的最頂端。這時(shí)，雪巴人(向?qū)?很可能會(huì)告訴他說(shuō)：那一條路不能走。登山者就問(wèn)：為什么不能走? 雪巴人反問(wèn)登山者：請(qǐng)先說(shuō)說(shuō)，您為什么選擇那一條? 此時(shí)登山者回答說(shuō)，因?yàn)榈搅耸路?，是秋天，南邊的?yáng)光比較充足；而北邊黑暗，比較不好爬。然后，雪巴人就說(shuō)那一條路不能走的原因是：到了10月份，會(huì)刮東北風(fēng)，所以南邊會(huì)有大規(guī)模的雪崩。這時(shí)候他就告訴登山者說(shuō)：那里有一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)，非常高，不應(yīng)該往那邊走。這是要降低風(fēng)險(xiǎn)，讓他不要失敗。所以像孫子兵法等都有一句話：不打“沒(méi)有把握的仗”。就是由雪巴人來(lái)告訴他哪些部分是沒(méi)把握的仗。

　　2 AI精于“歸納性推理”

　　從認(rèn)知學(xué)的角度看，人類有3種邏輯推理，①歸納性推理，②演繹性推理。歸納性推理，就例如我到深圳時(shí)，看到很多人做電子業(yè)賺大錢，所以我就得出一個(gè)結(jié)論：深圳的年輕人應(yīng)該大多數(shù)人都在做電子業(yè)(但不一定正確)，這叫做歸納性推理。第二種是演繹性推理，其中數(shù)學(xué)是最典型了，例如兩條直線在同一平面上，又沒(méi)有交叉，則它們必然是并行線。這叫做演繹性推理。③溯因性推理。像醫(yī)生就是最典型的，當(dāng)您去看醫(yī)生的時(shí)候，醫(yī)生看到您滿頭大汗、而且有一點(diǎn)發(fā)燒、流鼻水，他看到這個(gè)“果”，然后倒過(guò)來(lái)追溯其“因”，他猜您可能是傷風(fēng)感冒了，所以他就給您開(kāi)相應(yīng)的藥。下次再遇到您的時(shí)候，他馬上會(huì)問(wèn)您：身體有沒(méi)有好些了呢? 這叫做溯因性推理。其中，前兩者是從因推到果；而溯因推理是從果推到因。

　　這樣就很清楚了，雪巴人擔(dān)任的事情就是從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)，推論出來(lái)10月份南邊會(huì)有雪崩，因?yàn)槭腔谒慕?jīng)驗(yàn)及事實(shí)，所以他的否證能力是超強(qiáng)的。于是現(xiàn)在，您就可以非常理解了：AI因?yàn)榛诖髷?shù)據(jù)，所以它從歸納性推理(從因推到果)的能力特別強(qiáng)，而且已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越人類的能力了。

　　這樣可以更了解到AI的本質(zhì)，就是通過(guò)大數(shù)據(jù)的相關(guān)性，然后進(jìn)一步做歸納性推理。這種歸納性推理的特質(zhì)是，在愈窄的范圍，它的歸納精準(zhǔn)度愈高。這樣就給我們一個(gè)啟示：當(dāng)您要做AI的時(shí)候，如果想要做得很棒、想要取代人類，其窄度要夠，例如想下圍棋，就只做下圍棋的AI；想下象棋，就專做下象棋的AI。反之，如果你做了一個(gè)既會(huì)下圍棋又能下象棋的AI，其精準(zhǔn)度就會(huì)下降，效果也就下降了。這就是當(dāng)今AI的特性。

　　3 AI神鷹與AI獵狗

　　在一些不確定性高、變化度很大的場(chǎng)域，AI扮演雪巴人(向?qū)?的角色，將會(huì)表現(xiàn)得很亮麗。同樣地，在商業(yè)上的高層決策上，也一樣屬于不確定性高、變化度很大的場(chǎng)域。

　　茲舉一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明：成吉思汗與神鷹的故事。據(jù)說(shuō)有一天成吉思汗自己一個(gè)人去打獵，卻迷路了，眼前一片沙漠，又口干舌燥，突然看到峭壁上滴下了水滴，成吉思汗就拿著水杯去裝水，正要拿來(lái)喝的時(shí)候，他常常攜帶的一只神鷹，在空中飛翔，就飛下來(lái)，唰一聲，把杯子踢翻了，連續(xù)踢了四次。成吉思汗想要嚇嚇?biāo)?，叫它不要搗蛋，就拿起弓箭來(lái)嚇?biāo)涑黾?，神鷹慘叫一聲，掉落到峭壁上。成吉思汗爬到峭壁上發(fā)現(xiàn)神鷹被他射死了。神鷹旁邊的水池(水源)里面有一條毒蛇，而且是死的。因?yàn)樯呤撬赖?，所以水是有毒的。成吉思汗發(fā)現(xiàn)了神鷹救了他的命。

　　于是我們就可以思考一個(gè)問(wèn)題：如果今天我們做出了兩個(gè)AI，一個(gè)叫AI神鷹，另一個(gè)叫AI獵狗。那么我們就來(lái)想一想，成吉思汗會(huì)攜帶AI神鷹，還是AI獵狗呢?很容易推論，他會(huì)選擇AI神鷹。為什么呢? 因?yàn)樯聱棔?huì)看到危險(xiǎn)，看到危機(jī)、看到風(fēng)險(xiǎn)。這意味著，決策性比較高的場(chǎng)域，AI很適合做神鷹這個(gè)角色。如果是這樣做，AI就會(huì)很成功。反之，如果AI做到成吉思汗的角色，效果可能不太好。

　　綜上所述，把 AI做在決策點(diǎn)與行動(dòng)點(diǎn)之間，是最具價(jià)值性的。從成吉思汗與神鷹的故事，可以領(lǐng)會(huì)到，AI扮演神鷹的角色，既符合AI的特性，又非常具有價(jià)值。

　　當(dāng)AI(神鷹)發(fā)現(xiàn)決策者思緒不夠完美時(shí)，可以給予畫龍點(diǎn)睛的效果。更具價(jià)值的地方在于：當(dāng)AI(神鷹)發(fā)現(xiàn)決策者的決定是錯(cuò)的，而且行動(dòng)是災(zāi)難性的，AI立即提出嚴(yán)重警告。換句話說(shuō)，AI必須在決策者的“決策時(shí)間點(diǎn)”與“行動(dòng)時(shí)間點(diǎn)”之間的數(shù)秒鐘內(nèi)，必須實(shí)時(shí)納入當(dāng)下的決策，做出智慧的推論，采取保護(hù)主人的行動(dòng)，而且刻不容緩。

　　4 結(jié)束語(yǔ)

　　如果你做的AI只是依據(jù)過(guò)去和現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)，來(lái)做歸納性推理，讓它只憑過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)來(lái)做決策，一般都不會(huì)成功。所以微軟公司創(chuàng)始人Bill Gates（比爾·蓋茨）說(shuō)過(guò)一句話：過(guò)去的成功經(jīng)驗(yàn)常常是最糟糕的導(dǎo)師。

　　然而，讓這種AI來(lái)扮演雪巴人的角色，或是神鷹的角色，其在電光石火的瞬間洞察出那些是“不打沒(méi)把握的仗”，就能有效降低高階商業(yè)決策的風(fēng)險(xiǎn)，立于不敗之地，并提高勝率。

　　參考文獻(xiàn)

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　　本文來(lái)源于科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2019年第9期第77頁(yè)，歡迎您寫論文時(shí)引用，并注明出處。