從農業到藝術，預測決策可能才是人工智慧最大的優勢
智造觀點
網際網路和人工智慧有什麼不同？從技術來看，網際網路是一種低成本的通訊和連線技術，從電子郵件到電商再到社交網路，都是網際網路在改變通訊經濟方面起到的變革作用。也就是說，網際網路的存在讓所有這些聯絡突然變得既可能又便宜。而人工智慧是一種低成本的預測和發現技術，它利用大資料來識別行為模式並進行預測。比如購物平臺要向消費者推薦什麼產品，網站上要向用戶展示什麼廣告，在一些資訊APP上要閱讀哪些文章內容，這些都是自動預測的行為。
儘管現在的人工智慧多被認為是預測決策引擎的概念，但它在這方面優勢幾乎可以改變每個行業。
文/未末末
來源/人工智慧觀察（ID：Aiobservation）
近幾年，人工智慧的出現，不僅讓出行、醫療等領域廣泛受益，連購物都成了人工智慧發力的重要領域。以亞馬遜為例，這家線上零售巨頭不斷學習其客戶的購買習慣和品位，其收集的資料正在穩步提高其AI演算法的預測能力。
我們可以想象一下未來亞馬遜的人工智慧到底能有多好。在小智君（ID：Aiobservation）看來，最優的結果是在使用者下單之前，亞馬遜的演算法就能判斷出使用者某樣產品已缺貨，進而提前進入配送階段。到達這種程度雖然有風險，比如使用者想要換品牌或是其他，但也有一定的好處，即在保持成本支出的情況下，讓亞馬遜的效率最大化。
此外，這種人工智慧的出現還將顛覆人們的消費模式，即從選擇加入到選擇退出。很多人可能會認為，這就是一個異想天開的想法而已，但小智君要提醒一下，早在2013年的時候，亞馬遜就獲得了“預購運輸”（anticipatory shipping）的專利。
那麼，在人工智慧技術發展的情況下，它究竟會沿著什麼樣的軌跡，以什麼樣的速度將我們帶去何方呢？目前這些都是未知數。當然，可以肯定的是，在其發展過程中這項技術為我們的就業、隱私和政治的潛在意向帶來了嚴峻的考驗。與此同時，人工智慧也在向生活中幾乎所有的領域進軍，從農業到藝術，無一例外。
醫學中的人工智慧
Brendan Frey師從Geoffrey Hinton。眾所周知，Geoffrey Hinton是一位偉大的科學家，也是深度學習的先驅。而深度學習作為人工智慧技術的一種，近年來在影象識別和語言翻譯等任務方面取得了顯著進步。多年來，Brendan Frey跟隨著老師的腳步，一直致力於深度學習與細胞生物學的研究。
Deep Genomics雖然成立於2015年，還是一個科技領域的新秀，但與大企業或其他創業公司相比，已經處於了藥物研究的最前沿。為什麼會這樣呢？答案很明顯。一般來說，製藥公司將新葯推向市場通常需要數年時間，同時還伴隨著數十億美元的花銷成本，且大部分資金都和時間都用在了臨床試驗上。
而人工智慧的出現，有望大幅減少傳統藥物開發和測試中昂貴且冗長的試驗與失誤。這就是總部位於多倫多的Deep Genomics公司的優勢。據瞭解，該公司不僅利用人工智慧技術來篩選攻擊特定疾病的目標化合物的數量，還藉助AI預測人類的生物學結果。在Frey看來，在基因組學領域運用當前最熱門的深度學習技術，可以改變現在的醫學。他表示，“藉助人工智慧，預測工作大大減少了。”
不過，Deep Genomics及相關方法仍處於早期階段。其首批化合物將於2020年開始進行臨床試驗。
農業中的人工智慧
農業公司們正在部署了一系列高科技工具，包括複雜的天氣模擬器，土壤感測器，基因種子繁殖以及無人機等。在農業領域還有一個問題存在，即一些國家的小型農場正在為發展中國家生產大部分糧食。所以，為了讓小型農場有更好的發展，人工智慧技術出現了。
舉個例子，賓州州立大學正在進行一項名為PlantVillage的研究和開發專案，旨在為小型農場提供人工智慧技術，促進其發展。據悉，PlantVillage的科學家正在與谷歌工程師、其他國際組織以及當地的農場推廣計劃進行合作，為坦尚尼亞的農民“量身定製”人工智慧技術。最初的重點是木薯（cassava，一種可在乾旱和貧瘠的土壤裡生產的營養豐富的作物）。但植物病蟲害的存在會使作物產量減少40%或更多。
對此，PlantVillage和國際熱帶農業研究所開發了一個簡單的AI助手，叫做Nuru（斯瓦希里語中的“光”）。將手機放到一片作物葉子上後，軟體就能診斷出所遇到的疾病或害蟲，並對此提出低技術含量的治療方法。另外，下載該軟體後，這個應用程式不需要無線訪問蜂窩資料或遠端計算能力，也就是說在農村使用是沒問題的。
與此同時，肯亞和印度的專案也在進行中。在發達國家，人們擔心AI會成為工作殺手，但在農業科學等領域缺乏人力資本的低收入國家，人工智慧技術的使用有機會幫助他們打破貧困迴圈的困境。
重型裝置中的人工智慧
有資料顯示，每天60多個國家的超過10億人都會使用通力電梯。而這家總部位於芬蘭的跨國公司，正在使用IBM的Watson軟體來持續監控其機器的效能。低成本感測器、無線通訊、雲端計算和人工智慧軟體是使這一改變成為可能的關鍵技術因素。
具體而言，KONG（通力）的新裝置採用感測器和無線鏈路製造，舊款也正在進行改裝。在新裝置中，每秒都有資料從每臺裝置中輸出，給人工智慧提供測量資料，包括振動、調平、制動、溫度、門開啟狀態以及貨物重量等。
這些資料會被輸入AI軟體中，幫助該軟體在故障發生之前就發出對機器需要維護或更換新部件的警告訊號。對此，KONG的執行副總裁 Larry Wash表示：“人們從被動反應變為了主動並可以進行預測。”
到目前為止，採用了新技術的電梯效果驚人，與傳統維修計劃服務的電梯相比，故障減少了25%，來自客戶的問題報告也減少了60%。
保險中的人工智慧
美國俄亥俄州哥倫布市的創業公司Root Insurance正在使用AI來更準確地為汽車保險定價。該公司執行長Alex Timm表示，很多司機支付的費用超出了本應支付的水平，這樣一來實際上是在為開車技術差的司機們作出了補償，因為有資料顯示，大約三分之一的司機要為大多數事故負責。
向司機提供汽車保險服務，這並不是什麼新鮮的概念，但Root Insurance所提供保險服務的新鮮之處在於它會根據司機個人的駕駛習慣還有其他的相關因素來培養優質客戶。司機們需要下載指定的App，並在接下來的二到三週內參與駕駛測試。之後Root Insurance會向那些擁有良好駕駛習慣的司機提供一個優惠的報價，同時允許使用者更換他們原有的保單。
Root Insurance表示，與傳統的保險公司相比，他們所使用的方法能夠讓那些駕駛習慣良好的司機節省50%以上的保險開銷。另外，該公司還利用AI演算法來預估保險的風險，有時還會為使用者提供折扣。例如，裝備了高階駕駛輔助系統（ADAS）的車輛往往安全係數較高，因而使用這種汽車的使用者可以獲得一定的優惠。
據悉，僅在過去兩年中，這家公司的業務就已經從俄亥俄州擴充套件至20多個州。公司計劃在2019年底前將其業務擴充套件至全美50個州以及華盛頓特區。與此同時，Root Insurance堅持認為它只收集資料用於自己的風險分析，“我們從未出售過資料，也絕不會出售。”
藝術中的人工智慧
2015年，YouTube視訊中出現了一些奇怪的變形小狗和名人頭像。它們立即在數字藝術界引起了轟動。而這令人感到驚歎的夢幻意象，是谷歌Deep Dream的傑作——這是一個人工智慧應用程式。詳細來說，Deep Dream使用所謂的神經網路“消化”了數百萬個影象，學習了識別視覺模式，然後創造出新的東西，這被認為是一種美學預測。
值得一提的是，在2016年3月，谷歌還在舊金山舉行一場畫展和拍賣會，展示電腦在人類的指導下創作的畫作。而拍賣的藝術品都是由Deep Dream完成的。Deep Dream原本是用來將圖片分類的AI，卻讓人們看到了不一樣的世界——輸入一張圖片之後，選擇某一層神經網路進行重複處理的次數和變形的程度，就能獲得一張非常後現代的畫作。
現在，很多計算機藝術家正在使用AI工具來建立新的影象，設計互動式視覺體驗並探測機器智慧。他們的工作得益於電腦科學家和藝術家之間免費共享的大量人工智慧軟體。
當然，藝術領域的人工智慧應用遠不止於此。比如，2016年，IBM的人工智慧Watson完成了電影《摩根》的預告片的剪輯；索尼的人工智慧FlowMachines創作了一首具有披頭士樂隊風格的流行歌曲；日本研發的人工智慧創作的科幻小說《電腦寫小說的那一天》，騙過了所有人類評審，成功入圍日本微小說文學獎。2017年，MIT打造出能夠創作恐怖小說的AI系統Shelley。今年年初，亞馬遜語音助手Alexa推出了DeepMusic，為使用者提供人工智慧創作的歌曲。
雖然計算機藝術已經存在了幾十年，像好萊塢的數字動畫電影與特效等都是其代表作。但人工智慧與計算機輔助設計更具可比性，也更受人類藝術家的青睞。現代的AI軟體是不同的。卡內基梅隆大學電子藝術教授Golan Levin表示：“我們現在所使用的工具可能更類似於人類的感知和智慧。”
（文中圖片來自網路）
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