我们正在努力建立一个人类和机器人可以共存的社会：Emotix 创始人兼首席执行官Sneh Vaswani
已发表: 2017-03-22“对于所有相信‘好技术’并运行人工智能平台的人来说，这里有一个问题要问你——人工智能可以用来执行完美的犯罪吗？” ——Arun Gupta，FortyTwo42 技术创新中心创始人
这个相当令人不安的问题是由一个名为“距离审判日还有多久？ ”的小组的主持人Arun Gupta提出的。 2017 年 TiECon Mumbai 第 2 天的 AI 的未来。演讲围绕 AI 在不同行业和垂直领域的应用，如营销、银行、医疗保健等。 还有一个更相关的问题：我们认为未来五年人工智能将走向何方。
小组成员包括 Fluid.ai 创始人 Abhinav Agarwal、Gupshup 产品主管 Anindita Guha、Emotix 联合创始人兼首席执行官 Sneh Vaswani、Kotak Mahindra Bank 首席数字官 Deepak Sharma 和 Kotak Mahindra Bank 执行董事KRS Jamwal塔塔工业。
小组讨论首先对当前场景中的人工智能进行了非常基本的区分——深度学习、机器学习和特定的人工智能，例如谷歌的 AlphaGo，这是一款在韩国围棋游戏（比国际象棋难）中击败大师的计算机。 当通用人工智能——可以从自身学习并将自身应用于不同项目的智能——成为常态时，真正的人工智能集成就会出现。
但正是Abhinav Agarwal为我们今天所知的特定 AI 提供了恰当的定义。
“我将 AI 定义为一种算法，它可以自行学习，从它所做的决策中获取反馈，并实时重新应用它以发展并继续学习更多。”
然后，他提供了 Fluid.ai 自己的算法示例，该算法实时使用预测学习来找出在不同情况下与客户联系的最佳时间——从互联网连接率低的暴风雪到 CEO 一天中最繁忙的时间和企业家，增加转换为 CTA 的可能性。 他进一步补充说，第二层语音和手势识别以及位于大量数据之上的 API以及从这些数据中学习决策构成了现有自动化的一层。
银行业中的人工智能：更好地了解消费者和员工
Deepak Sharma承担了解构自动化（特定人工智能）接管某些平凡流程的方式的职责，让员工可以自由地完成更智能的任务。 他提到，由于 Kotak 从事金融服务行业，他们的大部分流程都是面向客户的，所以他们的挑战都是关于您将构建什么来简化客户的生活——解决方案、对话机器人。
他将人力资源列为另一个利用人工智能和自动化来帮助简化流程的例子。 根据 Deepak 的说法，该组织的 45,000 名员工拥有一个庞大的人力资源团队来与员工联系，但诸如入职新员工、分散职责和增加职责等任务都是可以自动化的破碎流程。
电子商务和定向广告是该银行的下一个核心人工智能重点。 “我们试图使用客户交易数据来预测购物行为，并与一个电子商务网站和一个电子商务网站合作，以便为我们的用户使用这些平台获得折扣。 除了交易流程，我们还尝试将产品捆绑在一起——如果客户飞往特定目的地，他们的用户数据可能会帮助我们了解他们是否也可能预订酒店。”
避开传统形式的主动广告，他们计划使用深度学习来挖掘现有的客户数据，以制定更多基于决策/影响力的有针对性的活动来吸引客户。
使用数字面包屑与千禧一代互动
然后，Arun 将谈话转向千禧一代的营销，他说：“我们的数据现在就像留在互联网上的数字面包屑。 营销人员总是在寻找新的方法来深入我们的头脑，以新的方式与我们接触客户或如何获得新客户。 人工智能旁边的一个自然因素是 IA——使用人工智能进行智能增强。”
聊天机器人是挖掘这些信息的一种演变，而Anindita Guha正是这种演变。
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“用户，其中大多数是千禧一代，不再根据品牌进行差异化。 他们根据信息进行区分——我从哪里获取信息，获取信息的速度，以及谁始终如一地向我提供这些信息。 这些是他们的优先事项。 这就是为什么这十年来营销人员终于意识到吸引客户的最佳方式是通过他们的消息传递渠道。”
Anindita 认为应用程序带宽正在减少，人们不再喜欢阅读，文本内容已降至 140 个字符。 因此，当涉及到用户关注时，品牌需要利用这 140 个字符。 这是企业转向消息传递应用程序的关键原因，称为“社会企业消息传递”。 这种广告是非正式的和随意的，并且考虑到用户的喜欢/不喜欢/兴趣，并通过机器人实时响应。 这也是 Facebook、KakaoTalk、WeChat 等全球消息平台向品牌开放 API 的原因。
她进一步补充说，TechCrunch、NDTV 等已经部署机器人的媒体公司可以通过深度链接和解析用户数据来实现个性化。
使用现有的患者数据，我们可以将预测周期更改为 1-2 年
谈话随后转移到医疗保健领域，阿伦指出，到目前为止，一般而言，技术已被用于医疗保健领域的反制措施——无论是健身、胆固醇、糖尿病、中风等生活方式疾病，以及检测更多生命。 - 威胁疾病，如癌症。 “人工智能如何在提供预防措施方面发挥作用？” 他问。
Abhinav 回答说：“医疗保健是 AI 开始有效工作的理想场所，因为已经有大量历史数据可供算法从中获得洞察力。 到目前为止，我们已经能够在基于图像的预测方面取得重大进展，以检测患者、潜在癌症患者等的失明情况。但借助来自可穿戴设备和云的数据，人工智能可用于更准确地预测更长的周期。”
根据 Abhinav 的说法，我们收集的数据越多，就越容易改变预测周期和整理见解/趋势——从 1-2 周到 6 个月到更长的时间段，从而减少对药物的依赖并更多地关注生活方式从一开始就改变。
但KRS Jamwal对医疗保健领域的人工智能有不同的看法。 他引用了 TISS 中的一个例子，放射科医生和人工智能都被要求诊断一定数量的癌症患者。 人工智能在诊断时有 20% 的错误率，而人类医生的错误率相对较低，为 12%。 “但在合作时，错误率降至 3% 。 这就是医疗保健所需要的——人类和人工智能一起工作，把每一种技能都摆在桌面上，”他认为。
人工智能的未来：审判日或拯救
小组讨论的最后一个主题是他们认为人工智能在未来几年的发展方向，并且考虑到越来越多的依赖技术——机器人有一天会取代人类吗？
Sneh Vaswani领导了这一轮，他指出机器人技术是一个独立的领域，并不完全属于人工智能的范畴。 他提到了他的公司制造的机器人 MIKO，该界面“旨在填补幼儿教育中的空白，可用于参与、互动并最终教育孩子，而不会脱离人类体验。” 他还坚持要澄清 MIKO 和其他同类的角色纯粹是为了增加知识和促进信息。
“从哲学消费的角度来看，绝对没有必要替代人类、老师和父母等。这样做的目的是确保孩子在常规课堂之外接受教育，而不是仅仅为了玩游戏而使用科技或观看在线内容，”他补充道。
Jamwal 和 Deepak 都同意这样一个事实，即在不久的将来结合人类智能和人工智能将显着降低跨行业垂直服务的成本，特别是如果历史数据可用于降低误差幅度。
以资产管理为例，Deepak 推断人工智能可以通过为人类提供原本无法实时访问的洞察力，从而使人类更加智能。 然后，这种智能可以让员工腾出更多的精力进行创新，甚至导致客户承保的支票比一年前多 2 到 5 倍。
Abhinav 表示，归根结底，在决策方面，人类仍然处于金字塔的顶端。 人工智能只是遵循已经为他们设定的决策目标并执行它们，同时向它们学习。 因此，前进的道路仍然是人类与人工智能的结合，以提高自动化效率。
斯内 (Sneh) 恰当地总结了该小组倡导的人工智能与人类之间真正和谐的未来。
“我们的目标从来都不是用机器人取代人类，而是变得更聪明，向他们学习，并将其应用于更好的自己。 理想情况下，我们正在努力建立一个人类和机器人可以共存的社会。”