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AI的本質及其商業的康莊大道

作者:高煥堂時間:2019-08-28來源:電子產品世界收藏

  高煥堂?(臺灣VR產業聯盟主席,廈門VR/AR協會榮譽會長兼顧問)

本文引用地址:http://www.sncsn.tw/article/201908/404233.htm

  很多人會發現在某些場合應用得很好,但在某些場合應用得并不是很理想。像IBM公司應用在醫療上,從30年前的,當時是屬于Rule-based模型,就做了的醫療專家系統,也沒成功。最近IBM的Watson團隊也裁員70%。所以很多人都在想這到底是怎么一回事呢?

  1 登山者-雪巴人(向導)模式

  茲以珠峰登山者為例,首先我提出一個思考的問題:為什么登山者需要雪巴人(向導)呢? 如果沒有向導,又會怎么樣呢? 我們可以從登山者與雪巴人來看他們的特性及組合;雪巴人在山上已經住了幾十年以上,所以他們的閱歷很多,對那個場域、環境很熟悉。而登山者有他的夢想、勇氣,到了一個陌生的環境中探索。所以雪巴人扮演一個角色,就是:降低風險。他會告訴登山者哪里有坑、有洞;而登山者就去探索和想象,追逐他的夢想;就是這樣的組合。

  所以,我們做AI醫療時,可以想一想AI在醫療領域里,到底該扮演雪巴人角色,還是登山者角色呢? 所以,當我們想用AI來處理商業、生活等各方面時,如果該場域的不確定性很高時,若是偏向于雪巴人的角色,使用AI會很成功,反之如果偏向于登山者的角色,就可能會失敗。

  在某些場域,這兩者的組合卻常常是最成功的。這就是不確定性高、變化度很大的場域,最典型的是戰爭,諸如政治/戰爭。所以劉邦旁邊需要張良,劉備旁邊需要孔明等,都是這樣的搭配。至于現在的不確定性場域,就是股票、基金等金融,以及醫療手術等,其不確定性很高。所以我們常常發現,如果拿AI來選股,或拿AI來代替醫生,似乎都不太會成功。

  茲舉一個例子(此為假設情境),有一位登山者,他準備(半年后)在冬季12月登上最高峰,他就選擇珠峰的南邊,經由南邊而爬上珠峰的最頂端。這時,雪巴人(向導)很可能會告訴他說:那一條路不能走。登山者就問:為什么不能走? 雪巴人反問登山者:請先說說,您為什么選擇那一條? 此時登山者回答說,因為到了十月份,是秋天,南邊的陽光比較充足;而北邊黑暗,比較不好爬。然后,雪巴人就說那一條路不能走的原因是:到了10月份,會刮東北風,所以南邊會有大規模的雪崩。這時候他就告訴登山者說:那里有一個風險,非常高,不應該往那邊走。這是要降低風險,讓他不要失敗。所以像孫子兵法等都有一句話:不打“沒有把握的仗”。就是由雪巴人來告訴他哪些部分是沒把握的仗。

  2 AI精于“

  從認知學的角度看,人類有3種邏輯推理,①,②演繹性推理。,就例如我到深圳時,看到很多人做電子業賺大錢,所以我就得出一個結論:深圳的年輕人應該大多數人都在做電子業(但不一定正確),這叫做歸納性推理。第二種是演繹性推理,其中數學是最典型了,例如兩條直線在同一平面上,又沒有交叉,則它們必然是并行線。這叫做演繹性推理。③溯因性推理。像醫生就是最典型的,當您去看醫生的時候,醫生看到您滿頭大汗、而且有一點發燒、流鼻水,他看到這個“果”,然后倒過來追溯其“因”,他猜您可能是傷風感冒了,所以他就給您開相應的藥。下次再遇到您的時候,他馬上會問您:身體有沒有好些了呢? 這叫做溯因性推理。其中,前兩者是從因推到果;而溯因推理是從果推到因。

  這樣就很清楚了,雪巴人擔任的事情就是從過去的經驗,推論出來10月份南邊會有雪崩,因為是基于他的經驗及事實,所以他的否證能力是超強的。于是現在,您就可以非常理解了:AI因為基于大數據,所以它從歸納性推理(從因推到果)的能力特別強,而且已經遠遠超越人類的能力了。

  這樣可以更了解到AI的本質,就是通過大數據的相關性,然后進一步做歸納性推理。這種歸納性推理的特質是,在愈窄的范圍,它的歸納精準度愈高。這樣就給我們一個啟示:當您要做AI的時候,如果想要做得很棒、想要取代人類,其窄度要夠,例如想下圍棋,就只做下圍棋的AI;想下象棋,就專做下象棋的AI。反之,如果你做了一個既會下圍棋又能下象棋的AI,其精準度就會下降,效果也就下降了。這就是當今AI的特性。

  3 AI神鷹與AI獵狗

  在一些不確定性高、變化度很大的場域,AI扮演雪巴人(向導)的角色,將會表現得很亮麗。同樣地,在商業上的高層決策上,也一樣屬于不確定性高、變化度很大的場域。

  茲舉一個例子來說明:成吉思汗與神鷹的故事。據說有一天成吉思汗自己一個人去打獵,卻迷路了,眼前一片沙漠,又口干舌燥,突然看到峭壁上滴下了水滴,成吉思汗就拿著水杯去裝水,正要拿來喝的時候,他常常攜帶的一只神鷹,在空中飛翔,就飛下來,唰一聲,把杯子踢翻了,連續踢了四次。成吉思汗想要嚇嚇它,叫它不要搗蛋,就拿起弓箭來嚇它,射出箭之后,神鷹慘叫一聲,掉落到峭壁上。成吉思汗爬到峭壁上發現神鷹被他射死了。神鷹旁邊的水池(水源)里面有一條毒蛇,而且是死的。因為蛇是死的,所以水是有毒的。成吉思汗發現了神鷹救了他的命。

  于是我們就可以思考一個問題:如果今天我們做出了兩個AI,一個叫AI神鷹,另一個叫AI獵狗。那么我們就來想一想,成吉思汗會攜帶AI神鷹,還是AI獵狗呢?很容易推論,他會選擇AI神鷹。為什么呢? 因為神鷹會看到危險,看到危機、看到風險。這意味著,決策性比較高的場域,AI很適合做神鷹這個角色。如果是這樣做,AI就會很成功。反之,如果AI做到成吉思汗的角色,效果可能不太好。

  綜上所述,把 AI做在決策點與行動點之間,是最具價值性的。從成吉思汗與神鷹的故事,可以領會到,AI扮演神鷹的角色,既符合AI的特性,又非常具有價值。

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  當AI(神鷹)發現決策者思緒不夠完美時,可以給予畫龍點睛的效果。更具價值的地方在于:當AI(神鷹)發現決策者的決定是錯的,而且行動是災難性的,AI立即提出嚴重警告。換句話說,AI必須在決策者的“決策時間點”與“行動時間點”之間的數秒鐘內,必須實時納入當下的決策,做出智慧的推論,采取保護主人的行動,而且刻不容緩。

  4 結束語

  如果你做的AI只是依據過去和現在的大數據,來做歸納性推理,讓它只憑過去的經驗來做決策,一般都不會成功。所以微軟公司創始人Bill Gates(比爾·蓋茨)說過一句話:過去的成功經驗常常是最糟糕的導師。

  然而,讓這種AI來扮演雪巴人的角色,或是神鷹的角色,其在電光石火的瞬間洞察出那些是“不打沒把握的仗”,就能有效降低高階商業決策的風險,立于不敗之地,并提高勝率。

  參考文獻

  [1]高煥堂.AI思維給人類教育的三項啟示.電子產品世界,2018(2):82-83.

  [2]高煥堂.人類如何向AlphaGo學習出人頭地.電子產品世界,2018(5):76-78.

  [3]高煥堂.AI時代的新知識結構:知識3.0.電子產品世界,2018(3):76-78.

  [4]高煥堂.電子產業AI(智能)化之道.電子產品世界,2019(6):77-78.

  [5] 高 煥 堂 . A I 時 代 , 如 何 培 育 創 新 技 能 . 電 子 產 品 世 界 ,2018(8):80-82.

  本文來源于科技期刊《電子產品世界》2019年第9期第77頁,歡迎您寫論文時引用,并注明出處。




關鍵詞: 201909 AI 歸納性推理

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