人工智能和商业的未来

机器学习、任务自动化和机器人技术已经广泛应用于商业领域。这些技术和其他人工智能技术将会成倍增长，我们来看看组织如何才能最好地利用它们。

公众对人工智能的讨论通常分为两个阵营。一个小组讨论人工智能的危险和不受约束的技术发展对人类的风险。第二组将人工智能和机器学习技术视为解决所有人类问题的灵丹妙药。

不幸的是，这些人工智能宣传的大声和极端的声音往往淹没了更合理的思考。

埃森哲(Accenture)首席创新和技术官保罗•多尔蒂(Paul Daugherty)就是其中一位理性的声音。他的新书名为《人类+机器:人工智能时代的再造工作》(Human + Machine: rework in the Age of AI)，以世界上最大的公司之一的高级主管的大量研究和经验为基础，探讨了商业领域的人工智能。埃森哲有43.5万名员工，收入超过350亿美元。多尔蒂直接向公司首席执行官皮埃尔·南特姆汇报工作。

考虑到多尔蒂独特的优势，我邀请他参加了在纽约阿梅利亚市(Amelia City)举行的一个特别的CXOTalk活动。阿梅利亚市是认知技术公司IPsoft的人工智能体验实验室。这个新的CXOTalk系列将最聪明的高级管理人员带到纽约，在现场观众面前进行深入的访谈。

人工智能炒作周期。照片的灵感来自乔·麦肯德里克。

我们讨论的焦点，也是保罗这本书的主题，是人与电脑之间的联系。虽然计算能力、数据和算法的结合使人工智能成为可能，但只有当人工智能服务于人类的实际需求时，人工智能的价值才会上升。

尽管人工智能可以解决一系列领域的人类问题，但伦理治理和监督必须是其中的一部分。虽然人工智能的灵活性带来了巨大的潜力，但开放的怀疑论可以帮助我们避免不合理的否定或肆无忌惮的炒作。

保罗·多尔蒂:人工智能就是我所说的阿尔法趋势:这一趋势推动着其他趋势，并影响着其他技术的发展。是的，它被过度炒作了，有太多的炒作，但我们相信，在炒作背后也有大量的潜力和现实。这就是为什么这种类型的谈话很重要;谈论真实和炒作，并将两者分开。

关于人工智能你需要知道的一切

人工智能执行指南，从机器学习和一般人工智能到神经网络。

保罗·多尔蒂:人工智能已经有60年的历史了。这个词是1956年在达特茅斯大学的一次著名会议上创造的。有三件事发生了巨大的变化，这使得它迅速变成了现实。

一个是在计算方面的进步，所以我们有能力运行更强大的算法，云计算，这就是计算数据。我们现在有大规模的数据，数据的成本正在急剧下降，我们有了新的数据来源:物联网，视频，各种各样的新信息，pb和艾字节的新信息流入企业，所以计算数据。然后是算法，我们在2010年和2012年的时间框架内取得了一些算法上的进步，使得我们可以采用酝酿了一段时间的技术，并赋予它们新的生命，比如反向传播和深度学习。如果你追踪这些东西，就会发现它在视觉、语言和自然语言理解等领域的适用性有所恢复。这推动我们在过去五年取得进展。这就是为什么它现在正在发生的原因，也是为什么我们看到这个有60年历史的技术真正复苏的原因。

保罗·多尔蒂:人工智能的有趣之处在于，你可以在哪里做不同的事情，而这些事情是你以前甚至无法想象的。一个例子是我们在生命科学领域的工作，使用新的深度学习算法来匹配治疗的分子化合物特征。这加快了疾病与治疗之间的匹配过程，加快了为患者推出新治疗方法的时间，改善了健康结果，通过以以前无法解决的方式解决问题来拯救生命。这是在做不同的事情，这就是人工智能真正有趣的潜力所在。

保罗·多尔蒂:效率总是有好处的。云计算，所有这些东西，每一种技术都让我们更有效率地做一些事情。然后他们会开发新的功能。AI也不例外。人工智能的许多初始应用都是在效率方面的，因为这通常是业务开始的地方，我们可以在这里构建业务案例。我们可以得到我们的投资回报率。这不是一件坏事。这通常是有意义的开始。

这仍然是非常早期的阶段。我们应该多谈谈这是如何成熟的。但是，我们看到了真正的潜力，你可以重新想象。我们用这个词。你在哪里可以重新想象这些不同的事情，并把你的业务带到一个不同的方向，比你之前有这个技术可用。

保罗·多尔蒂:我们谈论我们所从事的第三代工作，我们所从事的第三代工作或业务。第一代是亨利·福特(Henry Ford)和弗雷德里克·泰勒(Fredrick Taylor)，科学管理，装配线，让机器与人的手和自动化的体力劳动相匹配。那是大约100年前的事了。

然后，在上个世纪末，也就是20世纪90年代，我们进行了再工程，将知识工作者自动化。它仍然是人作为过程的一部分并且制作了我们的流程图来重新设计过程是人以及他们的思想和知识作为过程的一部分。那是第二代。

我们认为第三代，重新想象的意思是，它不是一个人，一个静态的过程，一个连续的过程，就像我们在前两代看到的手和思想的过程。它是关于你如何利用一个人的能力去创造，去同情，去即兴发挥和使用我们的人类能力结合技术的力量以一种非常不同的方式工作。这使得我们刚刚进入的第三代工作，你可以重新想象你的工作方式，它更灵活，更灵活，更个性化，更能适应你的业务结构。这才是组织真正的机会所在。

保罗·多尔蒂:我的合著者吉姆·威尔逊是埃森哲的一位杰出同事，他负责我们埃森哲的技术研究。大约两年前，我们坐在一起，我们注意到有这样一种文化基因。这是一个关于自动化和人工智能的讨论。一方面，机器人将接管世界。我们有类似终结者的场景。另一方面，我们有一种文化基因它会让所有人失业，也许我们需要准备一个新的休闲课程因为我们都不需要工作了，这意味着什么。

我们不相信那是真的。我们相信真正的力量是加号。这不是人类与机器的对抗，机器与人类作战或接管人类或让人类失业。它是两者的结合，为我们创造了新的、更人性化的潜力。就像我说的第三代人，我们相信我们正在进入一个更人性化的时代，强调我们人类的特性。

而是以不同的方式使用技术。这就是我们写这本书的原因。人+机器就是这样的组合。我想说的另一件事是我坚信科技越强大科技越像人类，它就越能提高我们成为人类的能力。

我们在阿米莉亚市。如果我们有像阿米莉亚这样的技术，能够以非常人性化的方式与我们交流，理解我们在做什么，甚至拥有情商，情感人工智能，那是非常强大的。它使我们能够更有效地与这些机器进行通信。这就是我们试图通过书名和书中的研究来解释的人类加机器。

保罗·多尔蒂:是的，这对人才来说意义重大。我认为这是我们看到的最重要的事情之一，或许也是需要新作品来回答的问题之一。我们在书中对此研究了很多，但我认为围绕人工智能的人才是我们和未来一代的问题。这是向人工智能的长期过渡。它发生得很快，但这不会在三年内结束。我们将在未来许多年里应用这项技术。

人才问题有两个层面，我认为这就是它具有挑战性的原因。一个层次是人工智能本身的天赋，做人工智能的天赋。这是很多人关注的。他们举手说，“我需要更多的机器学习专家。我需要做深度学习的人，需要知道卷积神经网络的人，”不管技术是什么。

是的,这很重要。你需要这些人，你的组织需要这些人才。我想我们会用很多不同的方法来解决这个问题。你需要做这些事情的人才相对较少。

更大的问题不是人工智能的天赋，而是使用人工智能的天赋。你如何改变文化并培训那些需要使用人工智能来完成这些不同工作的人?你如何确保他们理解它，他们接受它，他们有正确的背景技能以正确的方式理解它?

这就是为什么我们在书的最后讨论八种技能。我们认为我们需要在人身上开始开发的八项技能，这样他们就准备好将人工智能应用到他们的工作中。不一定是深入的人工智能专家，但那些将使用人工智能，这是大多数人，因为他们做他们的工作在未来。

保罗·多尔蒂:我们正处在一个组织需要以不同的方式思考人工智能的管理层责任的时刻。我之前已经讲过了，还会再强调一遍;我认为是时候让组织考虑一下，我需要首席人工智能官吗?这并不意味着每个组织都需要去任命一个新的c级职位，但你最好在组织的高级管理层中承担一些责任，这些责任对于AI的准备工作很重要。

作为一名首席人工智能官，我要考虑的三件事是:第一个是人才，不仅仅是机器学习和技术人才，还包括那些考虑这些技术对劳动力影响的人。这是一个很大的责任，在准备方面，在两端都做好准备。我们发现，在这个意义上，这些类型能力的卓越中心是开始的好方法。

第二件你需要放到首席人工智能官准备类别中的事情是数据，我们已经讨论过了。

但是，有一件事是很多组织一开始都会纠结的，那就是数据是竖井式的。在不同的组织中。很难齐心协力。他们对整个组织的数据治理没有一个统一的看法。我们与许多组织开始看,不同的,同样,创建一个数据官或首席AI,取决于你如何看待它,一起把这些数据来源和治理不同,因为在您的业务运行的人工智能,你需要这样的观点。

然后是人才和数据之后的第三个职责。负责任的人工智能是第三大范畴，我认为组织需要确保他们做好准备。我认为，我们在新闻头条中看到的关于一些科技公司的辩论，象征着公司需要更多地思考这些负责任的人工智能问题。

我把它们分成:

艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)有三条关于安全机器人的规则。这就是我所说的负责任的人工智能的四项原则，如果组织想要为人工智能做好准备，就需要考虑这四项原则。无论你是否有首席人工智能官，你的组织中都需要有人思考并对这些事情负责。

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