我們正在努力建立一個人類和機器人可以共存的社會：Emotix 創始人兼首席執行官Sneh Vaswani
已發表: 2017-03-22“對於所有相信‘好技術’並運行人工智能平台的人來說，這裡有一個問題要問你——人工智能可以用來執行完美的犯罪嗎？” ——Arun Gupta，FortyTwo42 技術創新中心創始人
這個相當令人不安的問題是由一個名為“距離審判日還有多久？ ”的小組的主持人Arun Gupta提出的。 2017 年 TiECon Mumbai 第 2 天的 AI 的未來。演講圍繞 AI 在不同行業和垂直領域的應用，如營銷、銀行、醫療保健等。 還有一個更相關的問題：我們認為未來五年人工智能將走向何方。
小組成員包括 Fluid.ai 創始人 Abhinav Agarwal、Gupshup 產品主管 Anindita Guha、Emotix 聯合創始人兼首席執行官 Sneh Vaswani、Kotak Mahindra Bank 首席數字官 Deepak Sharma 和 Kotak Mahindra Bank 執行董事KRS Jamwal塔塔工業。
小組討論首先對當前場景中的人工智能進行了非常基本的區分——深度學習、機器學習和特定的人工智能，例如穀歌的 AlphaGo，這是一款在韓國圍棋遊戲（比國際象棋難）中擊敗大師的計算機。 當通用人工智能——可以從自身學習並將自身應用於不同項目的智能——成為常態時，真正的人工智能集成就會出現。
但正是Abhinav Agarwal為我們今天所知的特定 AI 提供了恰當的定義。
“我將 AI 定義為一種算法，它可以自行學習，從它所做的決策中獲取反饋，並實時重新應用它以發展並繼續學習更多。”
然後，他提供了 Fluid.ai 自己的算法示例，該算法實時使用預測學習來找出在不同情況下與客戶聯繫的最佳時間——從互聯網連接率低的暴風雪到 CEO 一天中最繁忙的時間和企業家，增加轉換為 CTA 的可能性。 他進一步補充說，第二層語音和手勢識別以及位於大量數據之上的 API以及從這些數據中學習決策構成了現有自動化的一層。
銀行業中的人工智能：更好地了解消費者和員工
Deepak Sharma承擔了解構自動化（特定人工智能）接管某些平凡流程的方式的職責，讓員工可以自由地完成更智能的任務。 他提到，由於 Kotak 從事金融服務行業，他們的大部分流程都是面向客戶的，所以他們的挑戰都是關於您將構建什麼來簡化客戶的生活——解決方案、對話機器人。
他將人力資源列為另一個利用人工智能和自動化來幫助簡化流程的例子。 根據 Deepak 的說法，該組織的 45,000 名員工擁有一個龐大的人力資源團隊來與員工聯繫，但諸如入職新員工、分散職責和增加職責等任務都是可以自動化的破碎流程。
電子商務和定向廣告是該銀行的下一個核心人工智能重點。 “我們試圖使用客戶交易數據來預測購物行為，並與一個電子商務網站和一個電子商務網站合作，以便為我們的用戶使用這些平台獲得折扣。 除了交易流程，我們還嘗試將產品捆綁在一起——如果客戶飛往特定目的地，他們的用戶數據可能會幫助我們了解他們是否也可能預訂酒店。”
避開傳統形式的主動廣告，他們計劃使用深度學習來挖掘現有的客戶數據，以製定更多基於決策/影響力的有針對性的活動來吸引客戶。
使用數字麵包屑與千禧一代互動
然後，Arun 將談話轉向千禧一代的營銷，他說：“我們的數據現在就像留在互聯網上的數字麵包屑。 營銷人員總是在尋找新的方法來深入我們的頭腦，以新的方式與我們接觸客戶或如何獲得新客戶。 人工智能旁邊的一個自然因素是 IA——使用人工智能進行智能增強。”
聊天機器人是挖掘這些信息的一種演變，而Anindita Guha正是這種演變。
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“用戶，其中大多數是千禧一代，不再根據品牌進行差異化。 他們根據信息進行區分——我從哪裡獲取信息，獲取信息的速度，以及誰始終如一地向我提供這些信息。 這些是他們的優先事項。 這就是為什麼這十年來營銷人員終於意識到吸引客戶的最佳方式是通過他們的消息傳遞渠道。”
Anindita 認為應用程序帶寬正在減少，人們不再喜歡閱讀，文本內容已降至 140 個字符。 因此，當涉及到用戶關注時，品牌需要利用這 140 個字符。 這是企業轉向消息傳遞應用程序的關鍵原因，稱為“社會企業消息傳遞”。 這種廣告是非正式的和隨意的，並且考慮到用戶的喜歡/不喜歡/興趣，並通過機器人實時響應。 這也是 Facebook、KakaoTalk、WeChat 等全球消息平台向品牌開放 API 的原因。
她進一步補充說，TechCrunch、NDTV 等已經部署機器人的媒體公司可以通過深度鏈接和解析用戶數據來實現個性化。
使用現有的患者數據，我們可以將預測週期更改為 1-2 年
談話隨後轉移到醫療保健領域，阿倫指出，到目前為止，一般而言，技術已被用於醫療保健領域的反制措施——無論是健身、膽固醇、糖尿病、中風等生活方式疾病，以及檢測更多生命。 - 威脅疾病，如癌症。 “人工智能如何在提供預防措施方面發揮作用？” 他問。
Abhinav 回答說：“醫療保健是 AI 開始有效工作的理想場所，因為已經有大量歷史數據可供算法從中獲得洞察力。 到目前為止，我們已經能夠在基於圖像的預測方面取得重大進展，以檢測患者、潛在癌症患者等的失明情況。但藉助來自可穿戴設備和雲的數據，人工智能可用於更準確地預測更長的周期。”
根據 Abhinav 的說法，我們收集的數據越多，就越容易改變預測週期和整理見解/趨勢——從 1-2 周到 6 個月到更長的時間段，從而減少對藥物的依賴並更多地關注生活方式從一開始就改變。
但KRS Jamwal對醫療保健領域的人工智能有不同的看法。 他引用了 TISS 中的一個例子，放射科醫生和人工智能都被要求診斷一定數量的癌症患者。 人工智能在診斷時有 20% 的錯誤率，而人類醫生的錯誤率相對較低，為 12%。 “但在合作時，錯誤率降至 3% 。 這就是醫療保健所需要的——人類和人工智能一起工作，把每一種技能都擺在桌面上，”他認為。
人工智能的未來：審判日或拯救
小組討論的最後一個主題是他們認為人工智能在未來幾年的發展方向，並且考慮到越來越多的依賴技術——機器人有一天會取代人類嗎？
Sneh Vaswani領導了這一輪，他指出機器人技術是一個獨立的領域，並不完全屬於人工智能的範疇。 他提到了他的公司製造的機器人 MIKO，該界面“旨在填補幼兒教育中的空白，可用於參與、互動並最終教育孩子，而不會脫離人類體驗。” 他還堅持要澄清 MIKO 和其他同類的角色純粹是為了增加知識和促進信息。
“從哲學消費的角度來看，絕對沒有必要替代人類、老師和父母等。這樣做的目的是確保孩子在常規課堂之外接受教育，而不是僅僅為了玩遊戲而使用科技或觀看在線內容，”他補充道。
Jamwal 和 Deepak 都同意這樣一個事實，即在不久的將來結合人類智能和人工智能將顯著降低跨行業垂直服務的成本，特別是如果歷史數據可用於降低誤差幅度。
以資產管理為例，Deepak 推斷人工智能可以通過為人類提供原本無法實時訪問的洞察力，從而使人類更加智能。 然後，這種智能可以讓員工騰出更多的精力進行創新，甚至導致客戶承保的支票比一年前多 2 到 5 倍。
Abhinav 表示，歸根結底，在決策方面，人類仍然處於金字塔的頂端。 人工智能只是遵循已經為他們設定的決策目標並執行它們，同時向它們學習。 因此，前進的道路仍然是人類與人工智能的結合，以提高自動化效率。
斯內 (Sneh) 恰當地總結了該小組倡導的人工智能與人類之間真正和諧的未來。
“我們的目標從來都不是用機器人取代人類，而是變得更聰明，向他們學習，並將其應用於更好的自己。 理想情況下，我們正在努力建立一個人類和機器人可以共存的社會。”