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吳恩達寫給產業界的一份信：《你要弄明白人工智能能做什么，不能做什么》

許多高管問我人工智能能夠做什么？

這些人想知道 AI 是如何顛覆他們從處的行業，以及他們該如何利用 AI 重塑自己的公司。這段日子，有媒體在描述人工智能時總是夾雜著一些不切實際的觀點：如人工智能很快就會接管全世界！

是的，人工智能確實在改變著搜索、廣告、電商、金融、物流、媒體等行業，但作為曾經 Google Brain 的負責人、斯坦福大學人工智能實驗室前主任以及百度 1200 多人的 AI 團隊領導者；以及培育出許多世界領先的人工智能小組，并創造出許多服務上億用戶的人工智能產品的人，在談及人工智能對世界的影響，我想表達這樣一個觀點：

AI 確實將改變許多行業，但它不是魔法。要真正了解人工智能為你的企業和你所處的行業產生哪些影響，我們必須得扒開被炒作背后的面紗，看清楚它的本質，去了解人工智能在今天究竟能做些什么。

盡管人工智能已滲透到各行各業，但它的應用和落地方式還極其有限。幾乎所有 AI 的最新進展均是通過一種類型來完成：輸入數據（A）快速生成簡單的回應（B），舉個例子：

就這么一個簡單的輸入 A 和輸出 B 將改變許多行業，而構建由 A→B 的技術被稱為監督學習。A→B 這種系統距離科幻片中存在情感的機器人還差得很遠，人類的智能也遠遠比 A→B 系統高級得多。

A→B 系統發展速度很快，這其中深度學習很大程度上受大腦的工作原理啟發。即便是受大腦原理啟發，但是這些系統的智能程度仍舊遠遠達不到科幻小說里的那樣。許多研究員正在探索其他形式的人工智能，其中一些已被證明在特定環境下有效，也許還有更好的突破方式，讓更高級的人工智能誕生成為可能，但我們仍然沒有清晰的路徑去實現這一目標。

不過，目前監督學習有一個致命的弱點：它需要龐大的數據。

研究者需要給系統輸入大量 A 和 B 的樣本：搭建一個圖片標注器就需要十幾萬的圖片（A）和可以證明圖中是否有人存在的標簽（B）。同樣，建立一個語音識別系統需要數萬小時的輸入語音（A）和語音轉錄文本（B）。

那么 A→B 這個系統能做什么？關于其顛覆性影響，這里列一個法則：

如果人類進行一項思考時間少于 1 秒的任務，那么不遠的將來或許我們能用人工智能自動化完成這項任務。

人們在人工智能應用方面已經做了很多有價值的研究：在監控視頻中檢測可疑行為、汽車即將撞到行人時自動急剎車、自動刪除網上的黃暴內容，上述任務均可在一秒之內完成。

當然，上述提到的更適合大的業務方向，搞清楚人工智能技術與你的業務的聯系很重要。

運行人工智能需要仔細選擇 A 和 B，并提有效數據以幫助 AI 找出 A→B 的關系。選擇 A 和 B 就已經改變了許多行業，此外，它還有望帶來更多新的顛覆。

在明白了人工智能能夠做什么和不能做什么之后，高層管理員們下一步應該把它人工智能納入自己的戰略。這意味著需要理解價值是怎么創造出來的？以及什么是難以復制的？人工智能社區非常開放，與大多數頂尖的研究人員發布和共享觀點、甚至開源代碼。這個開源的世界，有兩種東西是稀缺資源：

• 數據：在我領導過的 AI 團隊中，很多團隊最多一兩年的時間就能把其他團隊軟件寫出來，但是要獲得其他團隊的數據是極其困難的。相比于軟件，數據在商業競爭中是更好的壁壘。

• 人才：簡單地下載和應用開源軟件作用有限，更多需要你根據實際的商業模式和數據定制人工智能。而能勝任這項工作的人才是絕對的“搶手貨”。

很多人通過寫人工智能對人類的利弊來闡述 AI 的潛力。例如，我們已經看到有人用聊天機器人進行對話來緩解寂寞；我們也看到了人工智能涉及到種族歧視等問題。然而，人工智能在短期內對我們造成的最大危害是：我們利用人工智能處理任務的頻率遠遠超過了以前，這有可能會造成失業問題。作為領導者，確保我們正在建設中世界的每一個個體都能自由成長是我們所有人的責任，這個過程中，了解人工智能能夠做什么以及如何讓它滲入到你們企業的策略中只是一個開始，而不是結束。

吳恩達寫給產業界的第二封信：《是時候為你們公司招聘首席人工智能官了》

編者按：面對外界對人工智能的過度解讀，吳恩達在四天前特意為產業界人士撰文《“What?Artificial?Intelligence?Can?and?Can't?Do?Right?Now”》，意在讓各行各業的人們認清 AI，不要過分迷信。而在昨日，吳恩達再度刊文《Hiring Your First Chief AI Officer》，對企業如何把握人工智能時代建言獻策——招募首席人工智能官，并從四個方面定義何為優秀的首席人工智能官。

人工智能如同電力和互聯網

一百多年前，電力的出現改變了無數產業，20 年前出現的互聯網亦是如此。而當下，人工智能將會對產業產生同樣的影響。

為了更好地借助 AI 的力量，企業需要了解 AI 可以做什么以及它與你們公司當前戰略的關系。在這個即將到來的人工智能時代，公司應該如何組織領導團隊為這次大潮來臨之際做好準備？答案，在歷史中就可以找到。

回到一百年前，我們會發現電力系統真的很復雜。你必須在交流電、直流電、不同電壓，不同可靠性水平以及價格之間做出合理選擇。而且人們也很難弄清楚該把電應用在哪些場景：你應該專注于制造電燈？還是注重用電動機以替代燃氣輪機？因此，許多公司聘請了電力副總裁幫助他們組織工作，確保公司內的每個職能在自己的工作目標或產品上考慮到電的應用。隨著電力系統成熟，這一角色才逐漸消失。

制定 AI 策略、招聘首席人工智能官的作用

而在近期，隨著 IT 和互聯網的發展，我們看到 CIO（首席信息官）這一職位也悄然興起并正在幫助公司完成信息組織的職能。隨著 IT 的逐步成熟，與互聯網信息相關的工作越來越成為 CEO 的戰略任務。事實上，多個標準普爾 500 的公司也均希望他們能更早些制定互聯網發展戰略，而現如今，之前這樣做的公司確實在當下占據一定優勢。而在今后的 5 年內，人工智能在公司中扮演的地位與上述相類似。

AI 盡管發展迅速，但仍不成熟，所以期望每個人能完全理解人工智能并不現實。但是如果你所處的行業能產生大量數據，AI 將很有可能將這些數據轉化為價值和經濟效益。對于大多數有數據但缺乏深入了解和應用 AI 的公司，我建議你們聘請首席人工智能官（chief AI officer）或人工智能副總裁（VP of AI）。（一些首席數據官和有超前思維的 CIO 實際上在扮演這一角色。）

首席人工智能官的好處是可以消除數據孤島，實現行業的專業化和高效化。假如你的公司設有禮物卡部門，人工智能很有可能使得禮物卡的銷售與處理過程變得更好。如果公司有專業技術能吸引到并部署人工智能人才，務必要執行！然而，在大多數情況下，這同樣不現實，因為人工智能人才如今還很匱乏，吸引這樣的人才在高級部門做禮物卡方面的工作還不太可能。

一個專業的 AI 團隊比一個禮物卡部門有更高的機會吸引 AI 人才，新的人才可以融入其他業務部門，進行業務支持。但是專業團隊需要領導，我也看到很多公司聘請高級人工智能高管幫其建立跨越全職能的人工智能團隊。

招聘首席人工職能官的建議

招聘到合適的 AI 高管可以大大提高你們公司的成功幾率。鑒于我在谷歌、斯坦福、百度帶領過一批批成功的人工智能團隊，以下是我給出在尋找首席人工智能官或人工智能副總裁時的一些建議：

• 對人工智能和數據基礎設施有著一定的理解和技術嗅覺。比如他此前曾建立過重要的機器學習系統就是加分項。人工智能時代，數據基礎設施（如何組織公司的數據庫并保證所有相關數據都被安全、可訪問的存儲）非常重要，盡管數據基礎設施技能相對普通。

• 具備夠跨職能、跨部門工作的協作力。人工智能本身不是產品或業務，相反，它是一種基礎技術，可幫助現有的業務線和創新產品線的基礎技術。因此，了解并與不同業務部門和職能團隊合作的能力至關重要。

• 強大的企業領導者技能。人工智能為開發新產品創造了機會，從自動駕駛到會話機器人。一個優秀領導者將會增加公司成功創造出這種創新型產品的幾率。

• 吸引和留住人才的凝聚力。人工智能人才很受青睞。在剛畢業的大學生中，我觀察到該領域內的學生與其他領域的學生有著完全不同水平的薪水。優秀的首席人工智能官要知道如何留住人才，這需要了解員工注重哪些感興趣的項目、以及多創造為團隊成員培養技能的機會等。

優秀的首席人工智能官應該具有管理 AI 團隊的經驗。隨著 AI 的快速發展，他們需要跟得上變化，但也不是要求他們永遠處于最前沿的戰線（雖然這有助于吸引人才）。更重要的是，首席人工智能官可從容地完成跨職能、跨部門協作，了解如何將現有的 AI 工具應用在企業當中。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的吴恩达关于人工智能的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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