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[導(dǎo)讀] (文章來源:百家號(hào)) 人類善于以感受、直覺、動(dòng)作為基礎(chǔ)去解決問題,而機(jī)器善于以數(shù)學(xué)、邏輯、科學(xué)為基礎(chǔ)去解決問題,兩者各有優(yōu)勢(shì)和不足。所以,人工智能的未來,或許并不是要求機(jī)器具備感性的思維

(文章來源:百家號(hào))

人類善于以感受、直覺、動(dòng)作為基礎(chǔ)去解決問題,而機(jī)器善于以數(shù)學(xué)、邏輯、科學(xué)為基礎(chǔ)去解決問題,兩者各有優(yōu)勢(shì)和不足。所以,人工智能的未來,或許并不是要求機(jī)器具備感性的思維能力和超強(qiáng)的運(yùn)動(dòng)天賦,并最終完全取代人,而是人類與機(jī)器形成完美的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。這種人機(jī)結(jié)合的增強(qiáng)智能(Augmented Intelligence),才是人工智能正確的發(fā)展方向。

而增強(qiáng)智能的關(guān)鍵,在于強(qiáng)化人類并不擅長(zhǎng)的,基于數(shù)據(jù)的獲取能力和處理能力,以及基于數(shù)據(jù)處理結(jié)果的分析問題和解決問題的能力,甚至還包括提出問題的能力。所以增強(qiáng)分析(Augmented Analytics),是其中非常重要而特別的領(lǐng)域。借助機(jī)器學(xué)習(xí)等相關(guān)技術(shù),增強(qiáng)分析正在改變數(shù)據(jù)分析的過程、結(jié)果的使用以及成果的共享,并成為增強(qiáng)智能的核心。

例如在商業(yè)社會(huì)中,經(jīng)常需要企業(yè)的各級(jí)管理人員甚至普通員工做出各種決策。通常來說,人們?cè)谧龀鰶Q策前,一般都會(huì)依據(jù)數(shù)據(jù)。但顯然,我們并不能指望所有人都擁有極高的數(shù)據(jù)素養(yǎng),也并不是所有崗位都需由一名數(shù)據(jù)專家的配合才能工作。在這時(shí),增強(qiáng)智能就可以幫助普通人進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,還能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)分析的結(jié)果以通俗易懂的、甚至故事化的方式展示出來,從而幫助普通人理解這些數(shù)據(jù),以便作為運(yùn)用感性思維進(jìn)行決策的理性依據(jù)。

此外,在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代,各行各業(yè)都可能產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù),而對(duì)于這些數(shù)據(jù),目前將其進(jìn)行有效利用的比例是很低的。其原因在于,人類并不擅長(zhǎng)從數(shù)據(jù)中挖掘現(xiàn)象,而更善于通過一種預(yù)設(shè)的結(jié)果從數(shù)據(jù)中心尋求印證。通常來說,人們需要先提出問題或假設(shè),再去通過創(chuàng)建各種數(shù)據(jù)模型來分析數(shù)據(jù),并解決這個(gè)問題。

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