编者按
眼下最受关注的技术非人工智能莫属，人工智能是未来科技的发展方向，它无处不在，影响着我们的工作、生活。
人工智能（AI）在本周的报刊上风靡一时。即使你是一个从遥远的星球刚刚降落在地球的外星人，也不可能错过谷歌开发的AlphaGo围棋程序吊打世界冠军李世石的头条。
为什么这个AI程序会打败人类冠军？人工智能事实上究竟是什么？这对我们公司或我们每个人来说意味着什么？更夸张的——这对人类意味着什么？
在这个系列的博客中，我会尽量消除误解，提供事实，同时为企业和社会提供关于AI可能带来的影响的分析。
AI的定义（真的吗？）
自1956首次提出这个术语以来，人工智能一直受到移动定义的影响。
“人工智能”首次使用是在John McCarthy组织的第二达特茅斯会议上，他也是AI的开山鼻祖。大多数人工智能的定义都是围绕着“计算机智能行为的模拟”展开的。然而，最受欢迎的人工智能教科书之一把AI带到了另一个层面。
在《人工智能：一种现代方法》中，Stuart Russell与Peter Norvig定义AI为从环境中接收信号并做出反馈从而影响环境的行为。该文献中围绕AI介绍了一大批计算机应用成果：如机器视觉、语音处理、自然语言理解和推理、知识表示和学习。
人工智能可以进化，它也可以分裂。一旦AI的任何子领域被大众所接收和理解，它往往会被重命名，而那些未有定论的研究内容则被统一标记为人工智能。例如，手写识别或语音识别一度被认为是人工智能，然而随着可识别书面文字或识别人类语言的商业系统被广泛应用，这些区域不再被视为人工智能。因此，任何试图对人工智能进行精确定义的行为都是充满危险的，因为随着技术的进步，这个定义随时可能过时。
鉴于定义智能和人工智能的困难，人工智能领域已经在人类表现出大量“思考”、“学习”或“体力活动”的游戏中，打败了人类。在过去的几十年里，我们看到AI打败了国际象棋世界冠军，现在围棋世界冠军也沦陷了。
也有像足球这样的游戏，一群机器人经过一天训练就足以打败足球世界冠军。通过思考和学习击败某项游戏中的世界冠军固然是值得称赞的，但是我们大部分的日常活动的重要方式与游戏是大相径庭的。
首先，这些游戏有一套规定的规则和明确的结果（如：赢、输或结束）。第二，这些游戏是闭环系统，其作用的范围仅限于系统内的参与者。第三，人工智能可以训练多个失败的情况（例如，输掉游戏），对系统外部的参与者不会产生不利的后果。
然而这种情况在游戏之外并不常见，而且周围环境的噪音会影响人工智能的判断。虽然很高兴看到，两年前被认为几乎是不可能的事——击败世界围棋冠军——现在已经实现了，这一成就对于AI更广泛应用的影响，仍然需要从长远的角度来看待。它只是盖在“深度学习”机制上的一片羽毛而已。基于上述原因，人工智能软件仍然需要应对具有挑战性的情况来证明这场胜利。
AI是与众不同的智能（Ubiquitous Intelligencs-UI）
如我们在第一篇关于人工智能的博客文章中所写，定义“人工智能”就像试图攻击一个正在消失的目标。一旦人工智能的任何一个方面得到广泛的应用，人们就不能把它区分为人工智能技术，并将其融入一般技术的海洋中。因此，大多数人工智能的批评者直到最近才质疑人工智能的现实应用。反过来，AI永远不会得到它需要发展和发挥其潜力的尊重和认可。人工智能的美丽和危害在于它无处不在——它在我们所有的交互（至少是我们所有的虚拟交互中）无处不在，但大多数人都不认识它，不尊重它。
人工智能是普遍存在的智能。你早上醒来，从床上问你的数字助理，“今天天气怎么样？”它回答，“莱克星顿晚上有80%的概率下雪，积雪深度可达1-3英寸。”语音识别，理解自然语言的问题，再通过互联网搜索得到正确的答案，把这个答案翻译成语音就是人工智能的功劳。
你进入办公室打开你的电子邮件。你的电子邮件会自动分类成“社交”、“论坛”、“私人”或你创建的任何类别，被标记为重要或不重要或任何你提供的标签，让你更容易阅读和清除你的电子邮件。根据“主收件人”、“抄送”、“主题”和“内容”字段对你的邮件进行分类，使用自然语言处理提取正确的关键词，运用机器学习来确定什么是“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”，或哪个重要的或不重要的都是人工智能。
即使你是昨天才打开你的网络报纸来检查股票市场的表现，你依然可以得到整个股票市场的表现以及你最喜欢的股票的走势情况。你可以个性化的根据主题、来源、作者选择你想阅读的新闻，报纸也会对你所关注的消息和人的内容生成推荐。基于结构化的股市表现数据使用自然语言生成，基于个人喜好进行文章推荐都是人工智能。
打开你喜欢的搜索引擎，当你在搜索框中输入你的查询时，系统建议最有可能的补全，随后该系统从位于互联网中数十亿的文件中推荐正确的网站以满足您的查询，并通过最佳出价和内容相平衡的方式，根据您的搜索字给出个性化的竞争广告信息。建议补全的统计推断、计算显示相关页面的页面排序算法以及使用实时竞价广告都是人工智能。
名单还在继续。事实上，在我们的日常生活中人工智能已经在某种程度上无所不在了。然而，人工智能的真正力量在于它给我们带来的便利，而不是让我们意识到它的存在。我们日常生活中所隐藏的智能是由机器学习、自然语言处理或更一般的非结构化数据处理、智能搜索、智能代理和机器人技术等人工智能算法所提供的。尽管这些都是普遍存在的，但我确信我们只是触及了人工智能对我们影响的很表面的一部分。
你的个人或职业生活还有哪些领域是人工智能驱动的？你有没有考虑过没有人工智能的情况下你的生活会有什么不同，或者生活会随着人工智能的发展而在哪方面继续产生改变？
AI是辅助、增强、自主智能（Assisted-Augmented-Autonomous Intelligence-AAAI）
在我们的第一篇关于人工智能无处不在的博客文章中，我们概述了人工智能定义的挑战，在我们的第二篇博文中，我们描述了无处不在的人工智能是如何形成的，并将其定义为无处不在的智能。在这篇博客中，我们定义人工智能是AAAI——辅助、增强、自主智能。
辅助智能
在过去的几十年中，人工智能已经取代了人类所做的许多重复和标准化的任务。例如，工业机器人正在处理许多制造任务。类似地，许多管理任务，如开会、接电话、查找信息，都是由某种自动化系统完成的。我们称这种自动化为辅助智能，它可以帮助人类更快或更好地完成相同任务。但是人类仍然在做关键的决定，人工智能只是为他们执行任务而已，决策权完全取决于人类。
增强智能
我们现在正在进入人工智能的下一阶段——增强智能，人类和机器相互学习，并重新定义一起工作的广度和深度。例如，在最近的一次客户参与中，我们进行了200000个由人工智能系统所生成的新服务导入的市场场景。这使得人类决策者对新服务概念假设、未来预测和影响具有更广的粒度和特殊性。
智能系统学习了很多知识并且可以模拟生态系统，人类也学到了很多市场机制的敏感度和反馈度的相关知识。在这种情况下，人与机器一起共享决策权。此外，在增强智能中，任务的本质从根本上发生了改变，这一点与辅助智能不同。在无自动化到全自主操作的变迁过程中，每个社区、公司和个人都匹配适当的机器增强级别。随着时间的推移，天平可能会朝着完全自主的方向偏移，或者它有可能停留在两者之间。
自主智能
最后，我们看到在某些情况下可以由自适应/连续系统接管的自主智能。当前，只有当人类决策者开始信任机器（例如，完全自主驾驶的汽车），或者当决策周期如此之快以至于人无法在过程中快速反应（例如，自动交易）时，他们才会这样做。在此种类型的智能场景中，决策权被赋予机器，因此与辅助智能有根本区别。
从增强智能到自主智能，选择权在很大程度上掌握在我们手中。人类可以基于多种不同的因素（譬如决策的速度，决策技术的可行性，解决方案的成本，和我们对解决方案的信任度），决定是否采用增强智能或自主智能。
随着企业考虑在工业领域逐步引入人工智能，我们可以清楚地看到他们所追求的是人工智能的哪个阶段——它们仅仅是自动化重复任务和提供辅助智能吗？它们是否从根本上改变了工作的性质，让人类和机器相互协作，以增强智力并做出更好的决策？还是他们把所有的决策都授予自主智能？
在你的组织中，哪些类型的任务可以通过辅助智能实现自动化？你有没有想过如何利用增强智力重新考虑你的业务？你认为你的公司会达到完全把工作移交给机器的阶段吗？
（本文由迈科网络翻译，未经允许不得转载。）
文章来源
◆http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/ai-everywhere-nowhere-part-1-tempered-excitement/
◆http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/ai-everywhere-nowhere-part-2-ai-is-ui-ubiquitous-intelligence/
◆http://usblogs.pwc.com/emerging-technology/ai-everywhere-nowhere-part-3-ai-is-aaai-assisted-augmented-autonomous-intelligence/
