PROS 的 Michael Wu – AI 模仿人类,自动化决策,可以学习和改进,但不会取代你的位置

已发表: 2019-06-08

对于那些最近查看该系列的人来说,我知道过去几周我参加了许多行业活动,并与许多人交谈,其中大多数会议都在拉斯维加斯举行。

好吧,为此做好准备,我又在维加斯……再次参加另一个会议。 但这一次,我参加了由 PROS 举办的“超越大盘”会议。 一家人工智能解决方案提供商,可优化数字经济中的销售。

我不仅有机会与 PROS 的首席 AI 策略师 Michael Wu 博士在人工智能领域最重要的权威之一交谈,而且还与我的朋友和 CRM Playaz 的共同主持人 Paul Greenberg 进行了交谈。

由于我们都是好伙伴,并且迈克尔能够用大多数人都能理解的术语来解释 AI/机器学习/深度学习,因此我们能够在学习很多关于 AI 是什么和不是什么的同时获得一些乐趣。 以及它将取代什么以及不会取代什么。

以下是我们谈话的编辑记录。 要查看完整的对话,请观看视频或单击下面的嵌入式 SoundCloud 播放器。



那么到底什么是人工智能?

Paul Greenberg:对于普通人来说,什么是人工智能? 机器学习有什么区别? 实际上,与您一直听到的所有炒作相比,它的实际好处是什么?

Michael Wu:让我先谈谈机器学习。 因为这是它的基础。 实际上,一切都可以追溯到大数据。 因此,机器学习实际上只是一个过程。 有一个将数据转化为模型并转化为某种算法的过程,对吧? 所以你有一些数据,数据,我有一些模式,对吧

然后你使用机器学习和一堆算法,然后你使用这些算法从本质上挑选出这些模式,对吧? 然后你把它们变成一个模型,这就是机器学习的真正含义。 它实际上只是数据科学家使用的一堆算法。

人工智能的简单定义

但什么是人工智能? AI 是,实际上更难定义。 我会这么说是因为人工智能的定义一直在变化。 它实际上已经存在了很长一段时间,我想说,它已经存在了 40 50 年; 它的概念。 当然,它的建造时间要晚得多。 所以随着时间的推移,这个人工智能的概念实际上已经发生了很大的变化。 我喜欢在这个时候看待人工智能的方式,你知道,它实际上只是机器对一些人类行为和人类决策的模仿。

当机器可以模仿人类所做的事情时,这被认为是人工智能。 但是,这本身实际上是不够的。 我会说必须有另外两个标准。 一个是决策行动的自动化,另一个是很多人错过的,即学习和自我改进的能力。

这就是我喜欢定义人工智能的方式。 这是一种模仿人类决策和行为的机器。 具有一个特点,能够自动化决策、行动和学习能力,并随着时间的推移自我改进。

对人工智能最大的误解

Brent Leary:人们似乎总是对你一遍又一遍听到的这个领域感到困惑或困惑,最令人恼火的事情是什么,它只会让你为此发疯?

Michael Wu:这和网络上流传已久的一个形象有关。 就是这张图说深度学习是一种机器学习,机器学习是一种人工智能。 我经常听到人们说,哦,机器学习是人工智能的一个子集,反之则不然。 为了赞扬创建该图像的人,我会说这并非完全错误。

机器学习如何适应人工智能

机器学习实际上几乎用于所有现代人工智能,对吧? 因此,将机器学习正确地放入 AI 中是有道理的。 但如果你这样做,你就是在说深度学习是一种机器学习。 机器学习实际上不是一种人工智能,而是用于每个人工智能。 但是如果你看那幅图,最里面是深度学习的同心圆,外面是机器学习,外面是人工智能,对吧? 人们经常得出错误的结论,即机器学习实际上是一种人工智能,这实际上是不正确的。

我可以给你举的一个例子是,例如,V8 是一种引擎,对吧? 大家都知道V8是一种发动机。 所以,如果你犯了这样的错误,说 V8 是发动机,就在车里,每辆车里都有发动机,对吧? 然后,如果您有时查看该图像,您可能会得出错误的结论,即发动机实际上是一种汽车。 这很荒谬,对吧? 你知道发动机不是汽车。 所以,这就是经常让我发疯的一件事,人们说,啊,机器学习是一种人工智能,人工智能不是一种机器学习,这不太正确。

为什么人们应该停止担心机器接管

保罗格林伯格:让我再扔一件事,这真的让我发疯了。 我总是听到关于人工智能替代人类的持续恐慌故事,诸如此类的故事,天网的故事。

这就是交易,从我的角度来看,你说它是模仿,意思是它的近似值,它是有史以来最好的。 它永远不会成为人类的替代品,不可能。 它不会创造人类的方式。

Salesforce 的首席数据科学家 Richard Socher 实际上曾在他所说的地方发表过评论,我喜欢这个评论,“AI 什么都不想要”,这确实是一个很好的表达方式,这意味着,你必须告诉人工智能,去做那个,然后它会去做那个并学习。 但它不会说,“我要去做那件事”。 所以是第一个,是真的吗? 其次,我对此感到恼火是对的,还是应该让一些人工智能为我感到恼火?

人工智能为您的业务提供优化

迈克尔·吴:嗯,我的意思是,我认为在某种程度上是正确的,我会说机器学习 AI 算法在那里运行,我们称之为优化自我目标函数。

所以取决于你想优化什么? 然后它会找到优化它的方法。 它只是一种试图优化某些东西的数学算法。


所以如果你想优化销售,或者有人说,他们已经做过实验,看看机器在他们试图优化利润或其他东西时会做什么。 或者,如果您尝试优化赢得像国际象棋之类的游戏或类似的游戏,他们会做对什么? 所以很多时候,当机器实际上做某事时,我们期望他们做的事情。

这通常是因为我们没有指定边界,约束。 您需要对其进行优化,但我们没有告诉它在某些约束条件下对其进行优化。 机器可以学会作弊,但它们所做的只是优化。 他们说,“你没有告诉我我不能作弊。 我对作弊一无所知。” 但是如果你说没问题,你必须优化这个,在你不能做这个,这个,这个,这个,那个的约束下。 然后它会这样做,它会遵循它。

这是关于设置参数

但也许你忘记了一些事情,它几乎就像,想想孩子将如何学习,孩子如何学习。 我的意思是,如果你告诉他们,优化某事或做某事,他们会尽其所能尝试。 然后你说,也许他想给他的朋友买一个冰淇淋,然后他尝试,有一次他试图用力抓住它,就像,哦,你不能那样做。

然后下一次,我不能这样做,我可以偷它吗? 哦,不,你也不能那样做。 真的是一个学习的过程。 你必须教他们什么是界限,然后随着时间的推移你会知道,这些是可以接受的界限。 你会与我们人类的行为不谋而合,除了可接受的界限。

Brent Leary:所以昨天,我们与 [PROS 首席执行官] Andres Reiner 举行了一次分析师会议。 他说的其中一件事是,现代销售组织目前专注于交易优化。 他说现在他们真的应该过渡到优化客户体验。 那么,这两件事是如何结合在一起的呢? 现在有很多重点是使用数据来优化交易等事情。 但是,您如何使用所有这些真正专注于交易优化的数据来优化体验?

如何优化客户体验

迈克尔·吴:是的,我认为如果你只有数据,实际上专注于交易,这实际上非常困难。 您需要收集其他数据。 显然,很容易设想这样一个场景:您优化交易但人们的客户体验不佳——比如向他们出售他们不想要的东西,继续向他们发送他们已经拥有或拥有的东西的目录。

您可以这样做,但从长远来看,您最终会损害您的客户体验,这实际上可能会损害您的交易。 最终客户会离开你。 这是人们不得不看的时间尺度。 在短时间内,如果您针对交易进行优化,您可能会获得一些短期销售,但从长远来看,如果您实际上不关心客户体验,客户就会离开。

但是,如果您优化您的客户体验,也许在短期内,您不会给您带来您想要的收入提升。 但从长远来看,客户会意识到,嘿,这家公司很棒。 我实际上将与他们做生意,并在我的余生中继续与他们做生意。 或者我会鼓励我的孩子们、我的朋友们并倡导这家公司的服务。

这实际上是一个更长远的观点。 但正如我们所知,大多数企业有时可能会有点短板。

关于人工智能的最终想法

Brent Leary:好吧,我知道我们已经接近大关键了。 我知道你必须跑。 但是最后一句话,我们在哪里看到人工智能,或者我应该从机器学习开始,然后是人工智能? 五年后你在哪里看到我们这些东西?

Michael Wu:我认为,五年内会有更多的工作实现自动化。 我想说的是工作中最无聊、最重复的部分。 那应该是自动化的。 我觉得很多人担心计算机或机器会抢走我们的工作。 我认为我们从事重复性工作已经太久了。 (并且)我认为那些应该由机器完成。

人类应该专注于人类最擅长的事情。 例如,建立关系、善解人意以及解决问题。 因此,如果您解决一两次问题,那么您可以教机器,机器可以解决它。

如果出现相同问题的情况,并且您之前解决的方法不起作用,那么您尝试以不同的方式再次解决它。 一旦你解决了它,你就可以教机器,这样它们就可以自动化了。 人类总是可以专注于解决新问题,这当然更有趣也更令人兴奋。

这是与思想领袖的一对一访谈系列的一部分。 成绩单已编辑出版。 如果是音频或视频采访,请点击上面的嵌入式播放器,或通过 iTunes 或通过 Stitcher 订阅。