大力投资人工智能 获得的回报必能盖过承担的风险

　　从新闻撰写到客户服务，许多工作正在被愈发先进的人工智能所替代，它们已经可以成功复制人类的经验和能力。人工智能曾经一度被看作是技术的未来，而现在它们已经提前迎来了自己的时代，剩下的唯一问题是如何将它推向大众市场。

　　时光飞逝，许多先来者已经从AI上获益颇多。在此过程中，人工智能技术也逐渐进步，并将在越来越多的领域中变得更加强大。眼下，那些有能力在人工智能领域进行重大投资的公司正在创造新的趋势，而那些无力在此领域进行投资的公司将会有落伍的危险。

　　风险vs回报

　　有人会说，你又不是先知，怎么能预测投资AI的回报是否会大于风险呢？不过，分析师预测，到2020年全球5％的经济活动将由自主软件来处理。

　　AI的未来取决于那些愿意孤注一掷冒险尝试和持续投资的公司。其中，有的公司可能是阴差阳错进入该领域的，但尝到甜头后它们坚持了六年，最终在自动化上收获颇丰。

　　眼下，许多AI进步都来自军事领域，单单美国政府就在无人机上下了重注，明年其总投资额将达46亿美元，而未来，这些家伙将替代现有的载人飞机。只需为人工智能无人机设置一个目的地，它们就能够自动躲避防空系统并到达目的地。不过，任何致命的决定仍然由人来做决定。

　　而在学术界，麻省理工与牛津等大学处于领先地位，它们正在努力绘制人类的大脑地图，并试图模仿人类大脑的工作。它们在研究中发现了两条路径——创造一种复制人脑的人工智能，或者模拟实际人脑。不过两者都有可能带来一些伦理问题和担忧。

　　虽然这些问题暂时都悬而未决，但人工智能带来的好处我们已经能深刻的感受到，而这将推动一些大型公司加大投资力度。这点很容易理解，正如信息技术现在几乎对每个行业都不可或缺，人工智能技术将来也是如此。

　　计算机的未来

　　眼下，大多数AI还只是为了完成某种特定任务而编制好的一套程序，这与真正的人工智能还有很大的差别。人工智能的未来将取决于真正的机器学习。换句话来说，未来的人工智能将不再依赖于直接的命令，它们可以自主理解它被赋予的任务。

　　下一步，AI将脱离现有狭隘的外壳，通过自主学习系统而非预先编程来解决问题，在围棋上战胜李世石的DeepMind和IBM的Waston超级电脑就是此类AI的先行者。

　　举例来说，搭载了IBM Watson超级电脑的自动驾驶汽车Olli，能够通过监测乘客的行为并与乘客互动来学习。它会存储每一个乘客的要求和目的地，并在未来的驾驶中使用这些信息为乘客服务。随着新的传感器不断增加，Olli变得越来越智能化。

　　不过，这样“放任自流”，AI们真的能无师自通的达成我们的期待吗？例如，在预测终端用户的购买习惯方面，它能够比现在的软件做得更好吗？它能够通过自动关联过去的模型来实现供应链交易的最优化吗？这些任务可是比玩游戏和驾驶汽车更为复杂。

　　眼下，人工智能的应用范围正在扩大，它们已经渗透到了时尚风潮和健康状况的预测。因此，解决那些复杂的问题也是指日可待。

　　不久之后，AI就能模仿人类复杂的决策过程，比如提供投资意见或为病人提供处方。事实上，随着真正的机器学习不断进步，一些更复杂、更危险的工作（如卡车驾驶）将完全由机器人接管，这将导致新的工业革命。届时，人们将从枯燥的重复性工作中被解放出来。

　　不投资人工智能的代价

　　既然是投资，其风险和回报就无法准确预测。在商业上，所有新事物的已知风险就是不确定性本身。因此，风险主要来自错误的投资。

　　所以，对于一些新鲜事物，人们已经形成了新的投资理念：相比参与新事物所带来的风险，由于失去先机而落后的风险更大。