文/吳晨
《經(jīng)濟學人》去年出了一期很經(jīng)典的封面，封面里將全球各大高科技平臺企業(yè)如谷歌、亞馬遜之許描繪成正在采油的鉆井，寓意很明顯，在數(shù)字經(jīng)濟時代，大平臺正在開采數(shù)字化的石油——大數(shù)據(jù)，而開采出來的大數(shù)據(jù)則用于人工智能（AI），因為AI會是數(shù)字化時代的電。
也有人用狂歌熱舞（DANCE）這個詞來形容AI主導的數(shù)字經(jīng)濟時代。DANCE是五個英文詞的縮略語，分別是大數(shù)據(jù)（data）、算法/人工智能（al-gorithms/AI）、網(wǎng)絡（networks）、云（cloud）以及硬件呈指數(shù)級的性能改善（exponentialimprovementsinhard-ware）。其實DANCE的五點缺一不可，恰恰是大量數(shù)據(jù)產(chǎn)生，算法不斷更新，移動互聯(lián)和未來的物聯(lián)網(wǎng)讓連接無所不在，云端讓數(shù)據(jù)的存儲和使用更方便，再加上硬件的不斷更新升級，推動了這樣一個科技以幾何級數(shù)增長變化的時代。而數(shù)字經(jīng)濟時代的五點要素中，AI是貫穿始終的應用技術，也成為當下各個領域跨界研究的顯學。
要理解AI，除了從技術角度出發(fā)，了解機器學習神經(jīng)網(wǎng)絡等前沿技術的發(fā)展之外，也需要站在更廣闊領域從多種不同視角去觀察和分析，最近有四本書從不同的角度剖析了AI的特點，聯(lián)系起來勾勒出清晰的AI發(fā)展與應用的圖譜。這四本書分別是從數(shù)字工程師的視角看待AI發(fā)展的《AIQ》、經(jīng)濟學家分析AI作為一項通用技術將給商業(yè)帶來改變的《預測機器》（PredictionMachine）、咨詢師眼中AI當下的應用場景《人+機器》（Human+Machine），以及目前在國內(nèi)很暢銷的麻省理工學院物理學教授泰格馬克暢想AI未來的《生命3.0》。
把商業(yè)問題變成預測問題
之所以說AI是未來的電，因為AI和電力一樣，將是改變工作和生活方方面面的一項通用技術。如果用簡單的供求關系來分析，當一項技術變得夠便宜，就會帶來足夠多的新應用；此外當一項技術變得夠便宜之后，跨界的應用也會不斷興起。電力作為工業(yè)經(jīng)濟時代的通用技術就是如此。
1800年，退休的美國首任總統(tǒng)華盛頓的別墅一年需花費一萬多美元購買蠟燭照明。100年之后，同樣一棟別墅一年的照明費用只有100年前的四百分之一。這是新技術變得日益便宜之后帶來的普及效果。華盛頓時代只有富人才能晚上點得起蠟燭夜讀，電力普及時代任何一個大都市的家庭都不會為電費而煩惱。
《預測機器》的三位作者都是來自多倫多大學管理學院的教授，他們認為AI就是下一個通用技術，而AI越來越便宜，帶來最直接的效果就是“預測”的成本將越來越低，從而給商業(yè)流程和商業(yè)模式帶來全新的變化，就好像100多年前電的普及一樣。
如果說AI的最大特點是更好地解決預測問題，思考商業(yè)模式創(chuàng)新就需要把商業(yè)面臨的各種實際問題轉(zhuǎn)變成預測問題來思考。比如說，無人駕駛是不是可以看做預測問題？又比如說，翻譯是不是預測問題？
回答都是肯定的。在AI看來，無人駕駛就是怎樣去培養(yǎng)機器能夠更好地去預測一個經(jīng)驗豐富的老司機如何應對各種復雜多變的道路環(huán)境。換言之，如果機器能夠很好地學會老司機適應各種不同環(huán)境應對道路上各種突發(fā)情況的能力，那么就能很好地解決無人駕駛問題。這也是為什么共享出行企業(yè)能在自動駕駛領域有所作為的原因，因為可以捕捉大量司機的駕駛行為，并以此培養(yǎng)無人駕駛AI。
翻譯也可以看做一種預測問題。AI出現(xiàn)之前的機器翻譯，強調(diào)的是如何自上而下，從規(guī)則的角度去讓機器理解語法，也是逐詞對應的翻譯。AI處理翻譯問題，同樣可以轉(zhuǎn)化成預測問題：預測一個資深的翻譯，會怎么翻譯處理一個詞、一段話、一篇文章。從詞上