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人工智能将打败人类智慧？

刘思宇

2020-12-19 16:37:05

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人工智能将打败人类智慧？至少在决策层面还不行

人工智能比拼人类智慧的争论已经持续了好一阵子，究竟谁输谁赢一直相持不下。

最近，耶鲁管理学院全球高端管理联盟邀请到了管理学教授francis e véricourt对其见解进行分享。他任教于号称“德国最国际化的商学院”欧洲管理与技术学院（esmt berlin）。

在教授看来，人工智能在决策上仍然无法赶超人类的大脑。至少，目前还是如此。

q : 您正在教授学生们领导力决策。他们的收获如何？

有关决策科学的研究变得愈来愈流行。我们了解到，当我们做决策时总会受到“决策陷阱”或“决策偏差”的影响，因为我们有时甚至没有意识到自己在犯错误，大脑会为我们做出与我们的价值观相矛盾的选择。

对此，我们考虑用数学来保护自己免受这些决策陷阱的影响。此外，数学并非唯一的选择。我们也可以通过团队合作来约束自己的决策。没错，我们都有自己的信仰和理念，但团队中其他人也有各自的想法，这些可以使我们调整已见，得到一个更加周全的方案。这是我教授的方法。

q : 人工智能是如何正在影响医学领域的决策的？

人工智能在医学界已经有所应用，只不过有的成功，而有的失败。现阶段，它正在诊断方面发挥作用，在治疗方面则无能为力。例如，ibm公司曾试图开发大型计算机来治疗癌症，但其效果远达不到理想程度。

有关医疗与机器学习更深层的问题也不能忽视：机器提供的治疗方案会比人类更好吗？符合医学伦理吗？未来，你会愿意让你的手机等机器来进行医学诊断，而医生只对你进行关怀吗？这些问题摆在我们所有人面前，而不只是医生。

对于我来说而言，是否意味着学生们在未来不再需要教授的指导，只要面对着机器就可以学习了？对于情侣而言，你是更喜欢算法的匹配来“牵线搭桥”，还是仍然相信人与人之间萍水相逢的缘分？

可以肯定的是，机器学习将接管越来越多我们正在做的工作，正如电脑取代了我们父辈和祖父辈过去的部分职业一样。然而，机器学习和电脑在决策领域不同的是电脑只能协助我们完成写作、计算、项目展示和其它的任务；但是，随着机器学习的发展，新的算法和机器将会逐渐接管一些我们需要做的最重要的决策。

q : 这是因为机器能抛开偏见、只专注于最优答案，而人类不行吗？

机器的效能最终体现在数据上，而不是体现在算法上。当然聪明的算法会让事半功倍，但数据才是更重要的。你掌握的数据越多、质量越高，分析就会越周全。但机器并不会告诉你"这些是最好的解决方案"，而只会表明"这是从你所掌握的大量数据中得出的结论"。

alphago就是一个很好的例子。

三年前，google旗下的eepmin在与围棋大师的比赛中获胜。棋手们用直觉来下棋，如果没有深厚的直觉和创造力，他们无法成为围棋大师。棋局的复杂性又让人们很难对所有的棋步进行编程。然而，谷歌的人工智能却击败了世上最好的棋手。仅仅利用数据和游戏模拟，alphago就赢了。问题在于，没有人看得懂这台机器的策略，能解释的只有数据。

相比人工智能，人类并非没有“赢面”。虽然我们的计算能力和处理大量数据的能力是无法与计算机相比的，但是我们能建立模型，解决之前没有相关经验的问题。我们可以登月“迈出人类的一大步”，找到我们所期望找到的。这是因为我们能创造关于宇宙如何运作的模型。如果换作机器来登月，它只能通过大量的试错来学习，且很可能在尝试的过程中导致数十亿人类遭遇不测。

q : 如何用管理学知识帮助企业做更好的决策？

从企业管理者的视角来看，人们需要更加谨慎，而非只是简单地看到好的结果就欢呼雀跃。

往日，我们倾向于根据一个项目的成败来评估决策的好坏。ceo们需要在乎的是成功，而不管是什么原因造就了成功。决策的结果也比你是如何进行决策更重要。

所以人们渐渐产生了一种认知，即无论你是如何成功的，你都会获得奖励。这种认知会造成错误的激励，使人无法专注地分析决策中的瑕疵或错误。比如，在一场车祸中，人们想知道的是发生了什么，谁应负责。坏的结果有时会让人痛定思痛。但是，对于好的结果，我们并不太在意，只庆祝过后一切如常。但我们也许这次只是幸运呢？太自信会让我们错过通过某一事件为未来反思的机会。

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