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盡管人工智能已經進步了20年，但感覺大部分的辦公室工作都是由瑣碎的腦力勞動組成。我們應該期望人工智能會像過去的機器自動化體力勞動一樣，将這些工作自動化。然而，實踐中仍然看到很多人在做着計算機應該能做、卻實際上根本做不了的工作。為什麼會這樣呢？作者試圖解答這個疑問。
我們聽了這麼久有關「AI取代設計師」、「AI取代寫作者」、「AI取代畫家」、「AI取代司機」……的論調。然而時至今日，我們發現實際上，目前還沒有一個職業「真正」被取代。
AI并沒有被廣泛的應用于企業中，很多我們覺得計算機能夠輕松搞定的工作，仍然需要人工去完成。例如翻閱一棟辦公樓的PDF文檔，并記下其中所包含的可出租機關的大小。
AI可以實作自動駕駛、可以處理海量資料、可以在最複雜的遊戲中擊敗最厲害的職業選手，卻連這麼一個簡單的事情都做不了？
資料科學家：缺乏資料和業務認知導緻AI無法做到「真正的」智能
住在倫敦的數學家、資料科學家Matthew Eric Bassett最近一直在思考一個問題：人工智能為何對企業無用？
他認為，部分原因可能在于我們與計算機的互動方式。
計算機是基于一個需要明确、精确的指令來操作資料的架構。即使我們的智能手機上有語音控制的虛拟助理，我們仍然通過給它們發出明确、精确（盡管是更進階别的）指令來與它們互動。人工智能算法可能看做是隐含地推斷出其中的許多指令。
也許在有了更進階别的程式設計語言之後，使用Excel來完成現代商業任務就像用機器代碼編寫軟體一樣。但他認為目前面臨着兩個更直接的問題：一是缺乏資料，二是缺乏認知。
今天的人工智能是由資料驅動的。而今天的大部分資料都來自于網際網路：文字、圖檔、視訊，以及我們與它們的互動。
如果一群軟體工程師想要建立一個模型，比如說可以識别圖檔中的汽車的品牌和型号，他們可以從其他研究人員檢測圖檔中的物體的預訓練模型開始，然後通過訓練一個僅包含汽車的較小的例子集來「頂上」，這就是所謂的遷移學習。
但目前還沒有一個現有的「文檔了解」模型，讓我們可以通過轉移學習來适應我們的具體業務流程。構成商業世界的excel電子表格、營銷手冊、法律合同等文檔，都隐藏在各個公司内部的郵件收件箱和其他孤島中。開發者無法接觸到相關的文檔，也無法為其貼上合适的訓練标簽。
更重要的是，人工研究團隊缺乏對具體的業務流程和任務的認知。研究人員需要對所涉及的業務流程形成一種直覺。
我們還沒有在太多領域看到這種情況發生。大的成功案例發生在那些問題很容易被了解并且有很多公開的例子（機器翻譯），或者是有巨大投資回報率的承諾（自駕車汽車），或者是一家大公司任意決定向這個問題抛出足夠多的資源，直到他們能夠破解這個問題（AlphaGo）。
這意味着，當研究人員能夠專注于一個特定的問題，并且能夠積累足夠的資料來訓練一個可行的模型時，我們就可以期待人工智能在自動化業務流程方面取得成功。
成功的另一個标準是，人工智能的目标應該是增強參與流程的人的能力，而不是取代他們。
如果他們成功了，那麼在這些行業工作的人就可以期望他們把更多的時間花在做有趣的、有創意的工作上，而不是把更多的時間花在做枯燥的、耗時的任務上。
目前企業所謂的「AI」隻不過是一堆數學模型
在HackerNews上，一位在印度最大的科技型物流公司工作過的網友說，自己的公司确實依靠優化以及解決問題，但都沒有涉及到AI，都是數學模型而不是黑匣子。
另一位曾在寶馬和大衆汽車公司工作過網友也提到同樣的問題。
他與企業合作夥伴一起上司了幾個項目，這些項目更多的是通過數學模型或者資料集進行優化。在她看來，這需要大量的資料分析和一些試錯，最終我們得到了一個有利的結果，而不是AI。
他在2017年負責寶馬最後一個項目，他送出的供應鍊分析課程的提案得到了99.7%的高分。沒有任何AI能夠達到如此高的分數，這完全依賴于他對整個業務的熟悉程度，以及基于人類的直覺。
他坦言AI總歸有一天能夠發揮作用，但目前并非如此，供應鍊分析和物流領域這些年似乎也沒有什麼變化。
企業沒有加入更多的「AI」成分，AI也沒有讓更多的人失業，讓人失業的是目前的疫情。
親愛的網友，您怎麼看？
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原文釋出時間：2020-05-28
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