好像突然之間,每一個應用程序都云服務都被人工智能或機器學習強化了,新增的各種各樣的特性功能,都像魔法一樣神奇。
但是市場上很多關于AI和機器學習的營銷都是有誤導性的,他們做出的承諾是不現實的,而且經常會在不適用的情況下使用。換句話說,有很多宣傳語都是在胡說,千萬不要“拜倒在它們的石榴裙下”。
在解釋如何判斷軟件或服務是否真正使用機器學習或AI之前,先來說明一下這些術語的真正含義:
人工智能是一種廣泛的認知技術,可以使特定的或情境推理、計劃、學習、交流、感知,以及能夠處理對象達到預定目標的能力。這些技術以不同的組合方式,創造機器或軟件實體,或至少表現得像人類和其他動物物種所擁有的自然智能。正如自然生命的智慧在不同物種間的變化一樣,人工智能的智能也同樣如此。
機器學習是人工智能的一個子集。它指的是專門用于檢測模式和觀察結果的技術,然后利用這種分析來調整自己的行為或引導人們做出更好的結果。機器學習不需要我們與智力相關聯的那種感知和認知;它只需要非常好的、非常快速的模式匹配,以及將這些模式應用于它的行為和建議的能力。這與人類和其他動物的學習方式是一樣的:知道什么是有效的,什么時候該做的更頻繁,知道去避免那些不好的東西。相比之下,一臺普通的機器只做它被告知或被編程的事情。
真偽AI/機器學習的判斷依據:
1、將邏輯與學習兩個概念混淆
近年來,機器學習取得了很大的進步,所以并非所有機器學習都是“南郭先生”。快速的方法是向供應商詢問軟件或機器人是否可以在不進行軟件更新的情況下自動學習和調整。另外,問清楚對方如何訓練它;訓練如何幫助它學習你的環境并得到期望的結果。
大多數營銷人員所謂的機器學習只是邏輯上的。從第一天開始,程序員就一直在使用軟件中的邏輯來告訴程序和機器人該做什么。復雜的邏輯可以為軟件或機器人提供多種路徑,根據邏輯設計的參數來進行處理。
今天的硬件可以運行非常復雜的邏輯,因此應用程序和設備看起來是智能的,能夠自己進行調整。但大多數人并沒有真正認識到,如果他們的開發人員沒有預料到這種情況,他們就不能像一個真正的機器學習系統一樣自己調整,通過基于模式分析的試驗和錯誤處理。
即使真正的機器學習已經到位,機器學習系統也會被它的邏輯所設定的任何參數所約束——不像真正的人工智能,它不能在編程的世界之外發現新的事實,只能學會理解和與編程的世界互動。
2、物聯網或云技術的使用讓它變得智能
營銷人員喜歡采用熱門的技術術語,并將它們灑在已有的產品上。許多人并不真正理解這些術語的含義,或者他們不關心。他們只需要你的關注。如果你看到的是流行語,而缺乏技術細節,就應該清楚這是一個偽人工智能了,這是一項適應新市場應用的老技術。
如今,物聯網和云計算都很熱門,所以它們往往是營銷的核心。兩者確實都可以在機器學習或人工智能系統(真正的人工智能系統)中發揮作用,但并不是非常重要的角色,如果它們被隨便拿來用的話,你就要小心了。
物聯網依賴于本地和網絡傳感器,同時依靠本地和服務器(云)邏輯分析和執行器來做一些分析工作。總之,這讓設備看起來很智能,因為它們被編程,可以自動調節它們所感知到的各種事件。對于機器學習來說,它們是學習部分的重要輸入,也是調整后的操作的輸出。
云計算帶來了過去無法想象的處理和數據存儲功能。設備不必承擔所有的開銷;相反,他們可以將所有的工作和硬件都轉移到云上,以支持應用。這就是蘋果的Siri、微軟的Cortana和谷歌現在的工作方式:他們把你的演講發送到云端,然后把它轉化為響應,然后再把它發送回你的手機。這樣,你就不必在你的口袋里裝一個主機或數據中心,或者把它放在你的桌子上。因此對于機器學習來說,云計算可以說是一種分析處理能力上的支持。
3、機器學習就意味著智能
Siri、Cortana和Google Now這樣的服務真的讓人印象深刻。但是,我們很快就能看到他們在編程之外的領域是讓人崩潰的,他們用簡單的網絡搜索來尋找他們沒有事先編好的東西。不過現在,毫無疑問,蘋果、微軟和谷歌都在使用機器學習,讓它們看起來更聰明。
如果有人聲稱應用程序、服務或機器是智能的,那幾乎就是一個偽機器學習了。當然,人們會用“智能”這個詞作為一種“更有力的邏輯”的捷徑,但如果他們不解釋“智能”是什么意思,你就應該知道,他們把你當成傻子了。
事實是,大多數被貼上“智能”標簽的技術并不智能,僅僅是“能”。區別在于,智能需要智慧和認知,而“能”只需要信息和利用信息的能力。
就連IBM大肆宣傳的Watson也不是真正意義上的智能。它很有能力,它非常快,它可以學習。但如果Watson真的足夠智能,IBM現在就能統治商業世界。沃森不會治愈疾病,無法幫助中東地區實現和平,也不能創造新的稅收優惠或者解決世界饑餓問題。不過如果價格合適,它可以幫助人們更好地處理各種各樣的行為,做出決策。
不要相信那些不提供依據而大肆吹噓自家產品的供應商,他們只想把東西賣給你然后賺錢。
(審核編輯: 林靜)
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