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人們過度神話了AI，認為他無處不在，但現實并非如此。

現在關于人工智能有大量報道，有的認為人工智能有益，也有人擔憂人工智能會對人體有害。Databricks公司聯合創始人兼CEO Ali Ghodsi 要大家保持克制。Databricks來自加州大學伯克利分校AMPLab實驗室，致力于ApacheSpark的開發。

Ali Ghodsi說為他們公司500名客戶提供的服務中有73%基于AI。但是有相當一部分企業努力地利用AI，同時也有一些夸張的聲音認為AI會統治世界，極具危險性等等。

Ali Ghodsi說“我們實際接觸了財富2000強的企業時，他們希望解決和預測問題，他們表現的態度和媒體的報道有巨大的差別”

AI的1%問題

Ghodsi認為每個人都希望參與到AI之中，并且都認識到其中蘊含巨大的潛力。企業高管談到保持企業競爭力的五大要素時，AI一定是其中之一。人們過度神話了AI，認為他無處不在，但現實并非如此。

AI實際上存在1%的問題，谷歌，亞馬遜這樣的大公司他們有豐富的資金、人才，并且可以獲得名校的研究資源，他們可能獲得成功。他們聚焦于具體的領域，如無人駕駛，提高廣告點擊等，而其他的公司面臨其余99%的問題時，缺乏資源，難以下手

早期應用

AI早期應用中IT和醫療是兩個突出的領域。企業從傳感器收集數據并回傳給Databricks，通過數據預測石油位置，這樣他們可以提高工作效率和改進對環境的影響。醫療行業中，AI被用來幫助識別圖像中的腫瘤。在這些領域，不僅需要數據科學家、數據工程師，也需要行業專家（可能他們不是很了解AI，數據系統，數倉）。

就AI識別腫瘤而言，應用還未完全安全自動化，高德西說，谷歌工程師能開發出區分貓和狗的AI技術，即使出錯了也無傷大雅，但是在腫瘤識別上，如果出錯將是很嚴重的事情，容錯率很低。

如何擴大AI的使用

如果要讓AI得以更大使用，首先要解決三個問題，Ghodsi這樣認為：

技能差距：首先，需要行業專家，Ghodsi以癌癥診斷為例，你不僅需要醫生，也需要了解機器學習軟件的數據科學家來建立預測模型，也需要懂數倉的數據工程師，他們知道在哪里存儲數據如何處理大數據多樣性，快速響應和其他問題。在充滿政治色彩、關系到管理和權力的氛圍中，讓所有這些不同的角色協同工作，這不是件容易的事。

工具很多：現在有相當多的工具需要整合，其中有些是開源的工具。這些工具包括數據清洗、攝取、安全、預測和監控。要讓這些工具有效地在整合，公司需要雇傭工程師將這些軟件整合起來。

基礎設施：Ghodsi眼中的第三個挑戰是指對基礎設施的運營，讓機器和設施安全運轉，數據處于監控，一旦發生黑客入侵或數據泄露都會讓公司面臨嚴重的后果

云是關鍵：

在踏上AI之旅時，這些是需要盡早解決的三個問題。為了解決它們，需要工具來實現協作、系統整合以及通過云加強基礎設施的一致性和可用性。

工具協作：多角色（工種）的工具協作，是解決技能差距的最好辦法。

技術整合：需要將技術整合起來，更好的協作，才可進行數據清洗，將數據轉換成數學格式用以預測，增加更多數據，建立預測模型，并實現軟件自動化。預測結果的好壞在于是否能為原始數據添加更多豐富的數據類型。

云：，Ghodsi認為想要確?；A設施始終運行良好，云是很好的解決之道。云能帶來自動化、外包和確保基礎設施始終運行良好的能力。在AI方面取得成功的那1%的企業都是云公司。這也許是巧合，但在AI方面真正取得成功的谷歌、Facebook、亞馬遜和其他公司都是云公司。他說：“我們認為，重要的區別就在于此?！?/p>

什么是AI，什么不是AI

在AI真正得以廣泛運用之前，人類還有很長的路要走，目前AI研究并不關注如何取代人，現在AI實際上是人類的補充幫助人們去更好地完成工作。

谷歌擁有世界各地所有網站的大量信息。它是AI，還是一個僅僅擁有很多信息的數據庫？但毫無疑問，AI使人類能夠非常高效地查找信息，因為沒人可以在自己的電腦上存儲所有那些數據，并識別所需信息的來源。如果你有一幅地圖，想找出兩點之間的最近路線，軟件可以很好地做到這一點。但Ghodsi說，在需要創造力的事情上，AI技術目前成效并不樂觀。

谷歌的AlphaGo之所以能戰勝人類圍棋冠軍，是因為它進行模擬的速度比人腦更快。如果你讓AlphaGo對圍棋比賽進行復盤，指出使它在比賽中取勝的關鍵落子，它就無能為力了。而人類可以大談特談他們迂回曲折的決策過程。AlphaGo只不過是運行一系列程序算法來模擬場景，從中找出最優解。它真的能取代人類嗎？顯然不行。

結論

Ghodsi說“我不認為AI從本質上對人類有害”，AI沒有減少可供人類使用的資源，比如食物、教育和醫療。但是在AI可以被廣泛使用之前，他相信我們需要解決三大問題：技術差距，工具協作，基礎設施的建設

哪些基因引起某些疾病這樣的問題實際上很難回答，但人人都說他們正在取得“巨大進展”，“沒人會說‘這相當困難，充滿挑戰性。Ghodsi認為另一問題是對AI的過度宣傳和解讀，使得人們夸大了威脅而忽視了AI的價值。

Databricks的目標就是盡可能地簡化AI，讓它可以被大公司以外那99%的企業可以使用，實現“AI民主化”，幫助那些不如谷歌們資源雄厚的公司利用AI技術

原文鏈接：http://www.dbta.com/Editorial/News-Flashes/Artificial-Intelligence-Has-a-1-percent-Problem-119827.aspx

#專欄作家#

肥寒，微信公眾號：chanpingdog，人人都是產品經理專欄作家。九年產品經理。做過數字閱讀，電商，社區，目前致力于在線教育。

本文由 @肥寒 翻譯發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來自 unsplash，基于 CC0 協議