PROS 的 Michael Wu – AI 模仿人類，自動化決策，可以學習和改進，但不會取代你的位置
已發表: 2019-06-08對於那些最近查看該系列的人來說，我知道過去幾週我參加了許多行業活動，並與許多人交談，其中大多數會議都在拉斯維加斯舉行。
好吧，為此做好準備，我又在維加斯……再次參加另一個會議。 但這一次，我參加了由 PROS 舉辦的“超越大盤”會議。 一家人工智能解決方案提供商，可優化數字經濟中的銷售。
我不僅有機會與 PROS 的首席 AI 策略師 Michael Wu 博士在人工智能領域最重要的權威之一交談，而且還與我的朋友和 CRM Playaz 的共同主持人 Paul Greenberg 進行了交談。
由於我們都是好夥伴，並且邁克爾能夠用大多數人都能理解的術語來解釋 AI/機器學習/深度學習，因此我們能夠在學習很多關於 AI 是什麼和不是什麼的同時獲得一些樂趣。 以及它將取代什麼以及不會取代什麼。
以下是我們談話的編輯記錄。 要查看完整的對話，請觀看視頻或單擊下面的嵌入式 SoundCloud 播放器。
那麼到底什麼是人工智能？
Paul Greenberg：對於普通人來說，什麼是人工智能？ 機器學習有什麼區別？ 實際上，與您一直聽到的所有炒作相比，它的實際好處是什麼？
Michael Wu：讓我先談談機器學習。 因為這是它的基礎。 實際上，一切都可以追溯到大數據。 因此，機器學習實際上只是一個過程。 有一個將數據轉化為模型並轉化為某種算法的過程，對吧？ 所以你有一些數據，數據，我有一些模式，對吧
然後你使用機器學習和一堆算法，然後你使用這些算法從本質上挑選出這些模式，對吧？ 然後你把它們變成一個模型，這就是機器學習的真正含義。 它實際上只是數據科學家使用的一堆算法。
人工智能的簡單定義
但什麼是人工智能？ AI 是，實際上更難定義。 我會這麼說是因為人工智能的定義一直在變化。 它實際上已經存在了很長一段時間，我想說，它已經存在了 40 50 年； 它的概念。 當然，它的建造時間要晚得多。 所以隨著時間的推移，這個人工智能的概念實際上已經發生了很大的變化。 我喜歡在這個時候看待人工智能的方式，你知道，它實際上只是機器對一些人類行為和人類決策的模仿。
當機器可以模仿人類所做的事情時，這被認為是人工智能。 但是，這本身實際上是不夠的。 我會說必須有另外兩個標準。 一個是決策行動的自動化，另一個是很多人錯過的，即學習和自我改進的能力。
這就是我喜歡定義人工智能的方式。 這是一種模仿人類決策和行為的機器。 具有一個特點，能夠自動化決策、行動和學習能力，並隨著時間的推移自我改進。
對人工智能最大的誤解
Brent Leary：人們似乎總是對你一遍又一遍聽到的這個領域感到困惑或困惑，最令人惱火的事情是什麼，它只會讓你為此發瘋？
Michael Wu：這和網絡上流傳已久的一個形像有關。 就是這張圖說深度學習是一種機器學習，機器學習是一種人工智能。 我經常聽到人們說，哦，機器學習是人工智能的一個子集，反之則不然。 為了讚揚創建該圖像的人，我會說這並非完全錯誤。
機器學習如何適應人工智能
機器學習實際上幾乎用於所有現代人工智能，對吧？ 因此，將機器學習正確地放入 AI 中是有道理的。 但如果你這樣做，你就是在說深度學習是一種機器學習。 機器學習實際上不是一種人工智能，而是用於每個人工智能。 但是如果你看那幅圖，最裡面是深度學習的同心圓，外面是機器學習，外面是人工智能，對吧？ 人們經常得出錯誤的結論，即機器學習實際上是一種人工智能，這實際上是不正確的。
我可以給你舉的一個例子是，例如，V8 是一種引擎，對吧？ 大家都知道V8是一種發動機。 所以，如果你犯了這樣的錯誤，說 V8 是發動機，就在車裡，每輛車裡都有發動機，對吧？ 然後，如果您有時查看該圖像，您可能會得出錯誤的結論，即發動機實際上是一種汽車。 這很荒謬，對吧？ 你知道發動機不是汽車。 所以，這就是經常讓我發瘋的一件事，人們說，啊，機器學習是一種人工智能，人工智能不是一種機器學習，這不太正確。
為什麼人們應該停止擔心機器接管
保羅格林伯格：讓我再扔一件事，這真的讓我發瘋了。 我總是聽到關於人工智能替代人類的持續恐慌故事，諸如此類的故事，天網的故事。
這就是交易，從我的角度來看，你說它是模仿，意思是它的近似值，它是有史以來最好的。 它永遠不會成為人類的替代品，不可能。 它不會創造人類的方式。
Salesforce 的首席數據科學家 Richard Socher 實際上曾在他所說的地方發表過評論，我喜歡這個評論，“AI 什麼都不想要”，這確實是一個很好的表達方式，這意味著，你必須告訴人工智能，去做那個，然後它會去做那個並學習。 但它不會說，“我要去做那件事”。 所以是第一個，是真的嗎？ 其次，我對此感到惱火是對的，還是應該讓一些人工智能為我感到惱火？
人工智能為您的業務提供優化
邁克爾·吳：嗯，我的意思是，我認為在某種程度上是正確的，我會說機器學習 AI 算法在那裡運行，我們稱之為優化自我目標函數。
所以取決於你想優化什麼？ 然後它會找到優化它的方法。 它只是一種試圖優化某些東西的數學算法。
