人工智慧到底能幫我們做什麼？

隨著自動駕駛、機器戰勝圍棋高手、打敗德州撲克玩家、小度機器人戰勝最強大腦等等一個個生動實際的新聞報道，讓機器學習進入大眾眼裡。

細心的讀者可能注意到我們這裡使用的是機器學習，而不是人工智慧，為啥？

人工智慧和機器學習在概念上還是有區別的。我們這裡討論的主要是機器學習技術，算是人工智慧的一個重要分支（所謂聯結主義學派）。

但人工智慧還有其他重要學派如符號主義等等，這些暫且按下不表，以後有時間再和大家討論。此文主要討論現在熱門的機器學習。

一些朋友開始問我機器學習到底能做什麼？有哪些可能的商業機會？

要想回答這些問題，得先看看機器學習到底是啥。

具體高深的數學基礎我們就不講了，商業人士看了也基本是白看、跟天書一樣。我們就深入淺出地了解下。

機器學習說白了就是一個函數計算模型，對某些特定輸入得到一定的結果。

無論是自動駕駛，電腦圍棋，德撲還是小度機器人，背後都是試圖擬合一個代數函數，比如 f(x,y,z) = 2x + 3y - z，就是加減乘除加上一些簡單的求指數和取絕對值運算。

當然這個函數可能維度(可以理解為特徵)很高並相當複雜，所以在外行看起來莫測高深。

那麼如何得到這樣一個函數呢，機器學習的手段就是訓練了 - 就像小嬰兒開始認識世界一樣。

假如我們要教電腦如何識別一隻貓，我們不必告訴它貓有兩隻眼睛和耳朵，身上毛茸茸的，而只要給計算機出示成千上萬張貓和非貓的圖片，電腦就能照著給定的模型訓練出一個多維函數（這裡又叫分類器），以後再有新的貓圖片拿過來它就能夠正確識別了。

自動駕駛，小度機器人等等背後技術基本大同小異。

再打比方說電腦圍棋，我們同樣是在訓練若干函數，而訓練的過程形象說來就是『喂棋譜』，等電腦吃夠了前人棋譜並吸收後它就獲得了人類上百年的圍棋智慧。

然而電腦的可怕之處則是它從那以後還能自己跟自己下『雙手互搏』，並從模擬比賽結果中調整參數進而變得越來越厲害。

下棋人類以後是不可能跟電腦抗衡了，就像跑步跑不過汽車一個道理。

所以我們人類不是要和機器去賽跑，而是要利用機器為我們服務。

現在的人工智慧技術已經相當強大，能夠處理成千上萬個特徵，並把每個特徵的重要性指數找出來。

所以本質上說它就是個參數集合，如果理解了這一點就能很好的理解商業上的應用。那些簡單輸入確定的A然後能算出結果是B的都是容易商業化的。

比如我們上期談到的電力線路巡檢， 就可以讓機器大量觀察有故障的電路，然後它就會學習到怎麼去分析判斷了，其準確率可能還會高於人類，諸如此類的都是很好的商業應用方向。

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特別提示：

本文章由亮劍會提供，亮劍會是鄒洪亮和胡曾劍聯合創辦的AI商業應用社群，致力於人工智慧的商業化。

鄒洪亮，電子商務資深顧問，擁有15年豐富的互聯網一線操盤經驗，曾任500彩票網(紐交所: WBAI)副總裁。移居加拿大後，創辦Havlek諮詢公司，為加拿大著名企業MEC、JYSK、Saje、Uniserve等提供雲架構設計、大規模計算、商業智能分析等服務。

胡曾劍，Simon Fraser University 計算機博士，人工智慧科學家，專長演算法設計、運籌學、機器學習以及智能軟體開發。現在美國著名能源交易服務公司The Energy Authority 任職Research Scientist，2014年作為首席架構師項目獲得運籌學最高獎Edelman Prize 提名。