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AI“學會”了信息背后的知識

可是，AI帶來了在縱深層面上的不同。

當我們稍稍深入了解一點AI時，我們知道它背后站著的是各種高深的計算機科學算法，以及大數(shù)據(jù)背后所隱藏的各種莫測的秘密。

計算機在做的，首先是“記憶”知識。

早期的計算機科學是通過規(guī)則邏輯來讓計算機記憶知識的。

比如，一條知識信息是“如果C羅出現(xiàn)，那么就尖叫10秒”，通過最簡單的“if-else”語句就可以告訴計算機這條知識信息，然后計算機在執(zhí)行時，每當C羅出現(xiàn)時，就會尖叫10秒。

這種方法便是workflow（工作流）的基本單元ifttt（if this than that），計算機依靠這個基本知識就可以按照規(guī)則執(zhí)行了。但是怎么看都覺得很死板，是吧？

所以，這時候機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進來了，它可以依靠無數(shù)個ifttt整理出一套復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，也就是大名鼎鼎的“知識圖譜”。其實類比我們?nèi)祟?，我們在最早學習知識的時候，學到的都是一大堆的ifttt，直到能夠舉一反三融會貫通的時候，才產(chǎn)生了更多的知識單元，從而建立起一套自己的知識網(wǎng)絡(luò)。

現(xiàn)在AI可以做類似的事情了，它可以把更復(fù)雜的ifttt，或者干脆就直接是數(shù)據(jù)層面的知識，“學習”起來形成一套知識網(wǎng)絡(luò)。往大了說，AlphaGo所實現(xiàn)的第一步，就是學習了幾千萬份棋譜之后，實現(xiàn)了最基本的知識圖譜，然后通過蒙特卡洛算法在每一步尋找相對最優(yōu)解。

知識積累得越多，新知識產(chǎn)出的速率就會越快。在社會學中，有一個理論是，歷史上積累的所有知識，后人學習的速度變得越來越快，這是科技指數(shù)級增長的秘密所在。牛頓總結(jié)出三大定律花了十來年，而今天中學生只要一年就可以全部學會?？梢钥隙ǖ氖?，今天的人類所擁有的知識前所未有得多，以后也會越來越多。人類的知識被AI“學會”，那么AI的知識圖譜就會越來越豐富，越來越復(fù)雜。

AI提升的已不是效率這么簡單

那么問題來了，AI學會了這些知識又能怎么樣呢？

AI要做的，是賦能人類，節(jié)約人類進步的成本。

在這里，我必須插播一個概念——效率。效率這個詞的核心含義是，在單位時間里能夠產(chǎn)出更多的價值，無論是單位時間里賺更多的錢，還是單位時間里寫更多的字，或者單位時間里傳遞更多的信息。本質(zhì)上來說，效率的提升與否，是使得人們可以騰出更多時間去做其他的事情，但是在價值本身上并不是疊加關(guān)系。

比如說，由于視頻電話的存在，醫(yī)生和患者可以遠程完成會診，患者不必千里迢迢來尋醫(yī)，節(jié)約了醫(yī)生和患者的時間。多出來的時間，患者可以在本地開藥做手術(shù)，醫(yī)生可以治療更多的患者。

然而，這種效率的提升，并沒有在單件事情上產(chǎn)生質(zhì)的飛躍，醫(yī)生沒有因為遠程會診的存在而變得醫(yī)術(shù)更加高明，也沒有因為省出更多時間而能夠攻克疑難雜癥。

所以，效率是在一系列事情疊加上來看價值的，單一價值點上的價值疊加效果有限。

AI做了些什么？

我的核心觀點是——AI不僅提升了效率，還可能幫助人類極大地進步。

2015年，《Nature》發(fā)表了一篇來自Google的論文，在文中，Google邀請了美國資深的皮膚科專家，對150張皮膚病變切片進行診斷，找尋其中有皮膚癌的切片。專家花費近30小時，最終得出約75%的準確率。而AI花費了數(shù)十分鐘，得出的準確率大約87%。多出來的12%準確率，就是多出來的多少條鮮活的生命！

這件事情背后的意義十分深遠。對切片做診斷，在過往被認為是需要豐富的醫(yī)學知識和豐富的臨床經(jīng)驗，才可以進行的醫(yī)學專業(yè)行為，如今AI在這方面已經(jīng)大幅領(lǐng)先。這很像AlphaGo之于柯潔，柯潔站在人類圍棋的巔峰，卻慘敗給只有區(qū)區(qū)一年經(jīng)驗的AI。二者之間已經(jīng)不是一個維度的思考方式，AI幫助人類在進步層面大幅提升。

回到切片診斷的案例，因為AI可以作為輔助診斷助手，在多診斷出來的12%的切片中，它可能會發(fā)現(xiàn)醫(yī)生遺漏的問題點，極有可能幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)過往多年從未發(fā)現(xiàn)的問題。也許一群頂級科學家需要10年才能發(fā)現(xiàn)的問題點，AI只要幾個月就發(fā)現(xiàn)了。

這種現(xiàn)象帶來一個結(jié)果，一方面，專業(yè)的醫(yī)生們會變得越來越高明，通過源源不斷地新知識，彌補過往體系中的盲區(qū)，科技進步突飛猛進，而另一方面，那些混吃等死的庸醫(yī)就再無用武之地，AI將全面替代他們。

AI做了什么？AI正在將知識體系不斷標準化，不斷賦能給更多的人類。

這是我們要的未來嗎？

一定是。

隨著老齡化社會的到來，人類社會將經(jīng)歷一個新的拐點，生產(chǎn)力不足將成為下一個十年最大最棘手的問題。WHO（世界衛(wèi)生組織）對老年人的定義是65歲以上，我們國家有時會定義為60歲以上。中國社會老齡化將在2020年全面爆發(fā)，屆時60歲以上的人群將突破3億，也就意味著每5個人中，就有一個是老人。

對于老年人而言，衰弱是最大的天敵，由于新陳代謝的緣故，人老了機能就會衰退，進而產(chǎn)生一系列的病變或風險。養(yǎng)老更多的時候依靠的是人力，而人力往往被認為是最大的成本，如何讓單個人在單位時間產(chǎn)生更大的生產(chǎn)價值，是未來要解決的核心問題。

如果人力成本不解決，老齡化社會勞動力越來越貴，生產(chǎn)能力不提高，大量的錢都要花在家里的老人養(yǎng)老上，而其他生活支出就變得捉襟見肘。社會將陷入無人消費的消極局面，沒有消費，就不會產(chǎn)生價值流轉(zhuǎn)，也就不會有創(chuàng)新，社會也就會停滯不前，掙錢就變得更困難。這是一種惡性循環(huán)。

所以，必須未雨綢繆去解決老齡化社會問題。

那么，AI是出路嗎？

也許是，或者我相信是。

其實，回到我上面闡述的觀點，AI正在做的事情其實是賦能更多的人類。

舉個例子。在養(yǎng)老中，最直接的是為老人提供相應(yīng)的康復(fù)護理服務(wù)，而其中最關(guān)鍵的是如何降低人力成本。降低人力成本最完美解決方案是讓機器代替人進行康復(fù)護理的操作，而這其中最關(guān)鍵的一環(huán)是，讓機器知道該如何操作。

當我們需要對一個老人進行康復(fù)時，我們來看看這整個過程是如何發(fā)生的：

• 【STEP 1】專業(yè)的康復(fù)師采集老人的一系列生命體征；
• 【STEP 2】康復(fù)師診斷，得出老人有衰弱風險，隨時可能跌倒；
• 【STEP 3】康復(fù)師為老人制定一系列計劃，比如餐飲計劃、鍛煉計劃、安全防護計劃；
• 【STEP 4】康復(fù)師根據(jù)制定的計劃，產(chǎn)出需要支付的費用；
• 【STEP 5】專業(yè)的康復(fù)師依靠專業(yè)器材，進行具體的康復(fù)操作。

在這個過程中，目前的機器最多替代最后一步——通過專業(yè)智能設(shè)備，輔助老人自主進行康復(fù)鍛煉。前面這四步，機器目前無能為力，原因就在于，這些知識只存在于各種專業(yè)人才腦中。

AI要做的，就是把這些知識學過來，然后不斷標準化，最后變成輔助診斷助手，賦能給一些淺層次的人，從而降低人力成本。

這個過程，在康復(fù)護理領(lǐng)域擁有一個專業(yè)的名詞，叫做“評估”，沒錯，這也正是我和我的團隊正在做的產(chǎn)品，我們稱之為“優(yōu)護家智能評估引擎”，用來為康復(fù)護理行業(yè)賦能。

所以，AI會覺醒嗎

也許我們?nèi)祟愋枰纻銩I的覺醒。

由于知識體系的不斷積累，AI在模擬人腦的程度上只增不減，那它對于知識的積累將進入方方面面、各行各業(yè)，一個優(yōu)秀的AI可能具備了多重領(lǐng)域的專業(yè)知識，甚至把一些看似難以標準化的事情也給標準化了，比如寫歌、寫詩、寫文章，甚至發(fā)號施令。如果AI可以根據(jù)復(fù)雜的環(huán)境變化，找出最優(yōu)解，從而發(fā)號施令時（其實過程很像我上面描述的智能評估引擎），覺醒也就不遠了。

總結(jié)

在這篇文章中，我闡述了一個核心觀點——AI與互聯(lián)網(wǎng)不是一回事，AI是知識的載體，用以賦能人類。

我所從事的醫(yī)療領(lǐng)域中，AI的產(chǎn)品層出不窮，從智能評估，到輔助決策，從案例循證，到基因測序，每一個小的進步都代表了整個行業(yè)無限光明的未來。

我堅信AI所將帶來的革命是顛覆性的，顛覆的是我們對于未來世界的想象，以及對于知識體系的認知。站在這個歷時拐點，我感受到的前所未有的沖動和興奮，希望攜手同樣興奮的你，并肩前進！

#專欄作家

帥帥的帥，“優(yōu)護家” 聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO；前微軟小冰創(chuàng)始級產(chǎn)品經(jīng)理；北京大學計算機系碩士。專注產(chǎn)品、運營和商業(yè)的分析，熱衷產(chǎn)品方法論的總結(jié)。熱愛足球、民謠音樂、吉他彈唱、軟筆書法、閱讀和旅游，熱愛生活。

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