人工智能不再僅存在于科幻電影和書籍中?，F(xiàn)在人工智能不斷改變著我們的生活和工作方式。我們中的許多人每天都與AI互動，我們呼吁Siri向我們提供前往附近咖啡店的路線，或要求Alexa訂購商品等等。人工智能還增強了各個行業(yè)的運營，并日益改變了公司的內(nèi)部職能。但是，AI仍然存在限制。就是其無法完全復(fù)制人類行為的局限性，這一點也變得越來越明顯。本文討論了人工智能在現(xiàn)實世界潛力和局限性。

　　人工智能如何影響不同行業(yè)？

人工智能的進步取決于基礎(chǔ)流程和活動的性質(zhì)，以不同的方式影響行業(yè)。由于現(xiàn)代AI可以學(xué)會識別模式并在可預(yù)測的環(huán)境中做出明智的判斷，因此那些嚴(yán)重依賴重復(fù)性任務(wù)和數(shù)據(jù)分析的人已經(jīng)為破壞成熟了。

從庫存管理到銷售，零售公司如今都在使用AI來支持在線和實體運營。例如，IBM的Watson為在線零售商提供了AI促進的訂單管理和客戶參與功能。在日本，軟銀于2016年開設(shè)了一家零售店，主要由可聽和回應(yīng)人類語音的類人機器人組成。

在銀行界，人工智能正在增強前臺和后臺的流程。從承保和收集到網(wǎng)絡(luò)安全和身份驗證，人工智能已經(jīng)在許多領(lǐng)域得到使用，并且有望持續(xù)超越該領(lǐng)域的功能。

就潛在的絕對價值創(chuàng)造而言，第二是運輸和物流部門，在此過程中花費了大量時間來處理發(fā)票，合并數(shù)據(jù)以及在各個利益相關(guān)者之間進行調(diào)度。通過機器學(xué)習(xí)和自然語言處理，人工智能將比人類在更短的時間內(nèi)更準(zhǔn)確地自動化所有這些活動。

同樣相關(guān)預(yù)測，旅游業(yè)可能會在價值創(chuàng)造中看到近$ 400B，它在很大程度上還取決于物流協(xié)調(diào)和數(shù)據(jù)分析。隨著chatbot技術(shù)的改進，不久之后，這個領(lǐng)域的客戶服務(wù)主要由數(shù)字AI和類人機器人來執(zhí)行。

汽車行業(yè)也位居榜首，隨著人工智能驅(qū)動的自動駕駛汽車將發(fā)生巨大變化。像Google和Uber這樣的公司正在向自動駕駛汽車技術(shù)投入資金，該技術(shù)將能夠?qū)崟r評估駕駛條件并做出一致的安全決策。如果人類駕駛員不在考慮范圍之內(nèi)，道路將變得更加安全，交通將會消失，上下班時間的生產(chǎn)力將大大提高。

總體而言，不乏用例來描述AI如何改變各個部門和行業(yè)。現(xiàn)在，我們深入探討AI如何影響公司內(nèi)部功能。

　　人工智能如何影響公司的各種職能？

從人才獲取到財務(wù)和會計，普通公司內(nèi)部的許多核心流程也將在人工智能方面發(fā)生重大變化。

許多人沒有意識到當(dāng)今大多數(shù)大公司都使用申請人跟蹤系統(tǒng)來管理職位發(fā)布，安排面試和屏幕簡歷。這些系統(tǒng)每天可以篩選成千上萬的簡歷，并根據(jù)預(yù)先設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)篩選出不合格的候選人。

公司還用聊天機器人代替了人類客戶服務(wù)代表，該聊天機器人可以適當(dāng)?shù)鼗卮饐栴}并解決問題。此外，市場營銷自動化近來迅猛發(fā)展，其中AI負(fù)責(zé)根據(jù)客戶在互聯(lián)網(wǎng)上的行為在何時何地分發(fā)在線廣告。

人工智能還可以擴展全國各地的財務(wù)和會計部門，使他們能夠在花費人工的一小部分時間內(nèi)消化大量數(shù)據(jù)集。一些審計公司甚至使用AI來評估合同和進行風(fēng)險評估。

通過AI當(dāng)前正在改變我們世界的所有方式，很容易忘記現(xiàn)代AI仍然存在我們需要克服的局限性。下面，我們討論人工智能開發(fā)人員面臨的一些更大挑戰(zhàn)。

　　現(xiàn)代AI有哪些局限性？

首先，人工智能需要大量的數(shù)據(jù)，以便對其進行適當(dāng)?shù)挠?xùn)練以按照其設(shè)計執(zhí)行。在很多情況下，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集不夠大，并且沒有包含足夠的信息以供AI學(xué)習(xí)如何正確運行。發(fā)生這種情況時，人類必須花費數(shù)千小時來標(biāo)記物體，然后將它們饋送到AI，以便它可以開始建立知識庫。

另一個限制是，人工智能反映了其程序員的偏見以及數(shù)據(jù)集中嵌入的任何偏見。由于AI功能非常依賴人工干預(yù)，因此很難將兩者完全分開并確保AI不會因核心偏見而創(chuàng)建。

還有一個“黑匣子”挑戰(zhàn)，這是指我們破譯和理解AI如何做出決定和判斷的能力有限。隨著模型和算法變得越來越復(fù)雜，查明導(dǎo)致具體動作的原因變得越來越困難。結(jié)果，在某些情況下很難分配責(zé)任。

人工智能也很難將學(xué)習(xí)從一種經(jīng)驗轉(zhuǎn)移到另一種經(jīng)驗，這是人類相當(dāng)擅長的事情。由于當(dāng)今的AI嚴(yán)重依賴可預(yù)測的情況和可識別的模式，因此，除非經(jīng)過重新培訓(xùn)，否則AI只能以一種能力真正發(fā)揮良好的功能。

　　公共AI失敗的示例

由于上述局限性，我們目睹了人工智能無法執(zhí)行的多種方式，其中有些幽默，而另一些更為嚴(yán)重。

對于大多數(shù)人來說，人工智能的進步令人興奮，因為該技術(shù)具有真正影響我們的世界的潛力。對于其他人來說，很難相信一個像我們一樣生活和思考的非人類。想了解更多關(guān)于人工智能的信息，請繼續(xù)關(guān)注中培偉業(yè)。