欧洲科学院院士汉斯：企业为什么更需要人工智能

网易科技讯9月21日消息，由网易新闻和网易科技主办的“2018网易未来科技峰会”之“ALL IN时代”今天在北京举办。欧洲科学院院士、深知无限人工智能研究院院长兼首席科学家汉斯·乌思克尔特（Hans Uszkoreit）发表以“AI for Smarter Enterprises”为主题的演讲，阐述了目前智慧企业的人工智能发展情况，探讨了人工智能能为企业带来什么样的改变的问题。

汉斯谈到人工智能目前发展越来越成熟，已经可以提高企业的工作流程。有很多人认为人工智能很快会代替人类众多工作岗位，但事实是很多国家机器人等发展发达，失业率却比较低。汉斯认为人工智能或将很快取代许多司机、数据录入人员、办公室职员等重复性高的工作，但是人工智能不可能在短期内取代专家，因为他们必须做出很重要的决策，这些决策需要深度的知识、多样化的动态信息和缜密的推理。产品经理、市场研究员、营销专家，医学专家，但这些都是高薪专家，他们的决定具有很高的影响力和价值。他们的决策决定了公司的成败，人工智能可以有效地帮助他们做决策。

“人工智能与企业搭配时一般是指情报。”汉斯说道。AI在企业方面有不同的应用，“在德国大多是在制造业公司合作，德国将AI应用于制造企业中，目前有物理的信息系统，有物联网相连，有很多感应器，越来越多使用机器人，人和机器之间的互动这些应用层面。AI一方面可以应用于优化，改变和重新配置，另一方面可以在运营上提供服务。”

汉斯认为对制造业企业最重要的其实是在公司之外的顾客。企业需要在数据中汲取大量洞见，目前所有的数据复杂度如此之高已经超过了人类认知的极限。人类大脑在做决定的时候可以获得大量的数据，这些数据不是整理好的，不是系统化输入的，首先要用AI进行解读，企业必须用AI做决定要求有一定的知识背景。“如果我们植入深度学习，再加上比较高级的学习，我们就真的可以做到这点。”

汉斯谈到很多企业目前还没有完全成熟的数据战略，也缺乏反情报和反间谍的防范措施，企业要把数据收集形成中心化措施，要把所有数据聚集在一起，再进行个性应用，最后进行决策。只有建立起来知识图谱，才能认识本身不属于你的专属技术，也可以和世界整个社区进行共享，有机会建立联系，把外部知识和解读与内部企业结合起来。

汉斯认为“企业包括中国企业对人工智能的应用有着迫切的需求和巨大的市场，因为语言的障碍企业无法了解到世界其他公司的发展和情况，为此，我们需要更强的(深度)机器学习和(显性)工业知识的结合。”（孟倩）

以下是演讲全文：

汉斯.乌思克尔特：

大家早上好，我刚才听贾斯汀.卡赛尔的演讲听的真是非常喜欢，她讲了AI到底是什么、AI能为我们做什么，我们应该怎么样将AI掌握在手中。我今天要讲的主题其实和她所说的也是紧密关联的，因为我想讲一讲智慧企业的人工智能，我们都深信人工智能现在已经慢慢成熟，现在已经可以提高我们企业的工作流程，现在已经有几个成功的案例，大家应该已经经常听说这一些案例，就是人工智能如何帮助人类。但是这一些案例其实都不够系统化，所以我希望能够以一个系统化的框架给大家讲一讲，人工智能能为企业在未来带来什么样子的改变。

大家应该都认为人工智能很快就会代替很多人类的就业岗位，那并不意味着人类就要下岗。正相反，在这些机器人自动化发达的国家，他们的失业率反而更低的，但是AI确实会代替司机、数据输入人员还有文职人员、销售人员等一些比较重复性的工作岗位。相信大家也同意！

在近期人工智能是无法代替专家的，这些专家他们需要做非常重要的决策，需要非常深度的知识，多元化动态信息，需要深入仔细地权衡做出的决定。产品经理、市场研究员、营销专家、医学博士、医学专家、投资管理者，像CEO、CMO这一些人都是高薪的人才，他们的决定是有很大的影响力很大的价值。他们的决策可能会决定一个公司的成败，而AI可以有效的帮助这一些专家更好地做决策。

intelligence翻译成中文的时候可以翻译成情报，也可以翻译成智能。情报比如说情报组织像美国的CIA情报组织。它可以搜集全球活动不同的情报，并把情报汇报给美国政府，这两个词其中还多用像是很多词当中比如说人工智能、商业智能、企业智能、企业情报与企业搭配时一般来说是企业情报的，但我说这一些词之前先给大家来讲一讲AI的在企业方面不同层级的应用。我来举一些制造业的例子，我们的研究方向和我们与德国企业的合作，大多是在制造业领域，所以我先来讲一下智能制造它有几个不同的层级，大家也应该知道，德国是将AI用于制造，因为大家知道了在AI在美国在中国在德国都是非常发达的。有很多大公司阿里巴巴、百度，每个有亚马逊谷歌这样的巨头，而德国这一方面的巨头少一些，但是我们有自己的一个特长，我们是把AI用在制造企业当中，而制造业对于德国是极度重要的。

中国有类似的企业将他们的人工智能输向全世界，在制造业当中实际上是有物理的信息系统，是由物联网相连有很多的感应器还有大量的监测重新调制、配置和监测。同时我们越来越多的使用机器人，还有人和机器之间的协作、还有互动。未来这一现象还将继续的扩大。信息物理系统包括数字双胞胎，它可以是产品，也可以是流程的数字双胞胎，还有灵活的由产品驱动的产品配置还有智能的自动化，还有跟机器的这一种交流甚至还有自然语言的处理，所以其实AI可以用于很多不同流程的一个优化，用来优化改变和重新配置。

那在第二层方面可以在运营上面提供一些服务。这一些服务是跟制造业深度相连，比如说在银行就有和它的核心业务直接相连的应用，比如说智能出行、智能物流、智能楼宇、还有包括节能设施等等。这一些方面就不想举太多的例子，因为这一方面的文献特别多。我还想给大家详讲一下第三层级就是说一个公司的知识型业务，为什么讲这个？因为对于制造业企业来讲最重要的并不是生产部分、不是机器部分甚至不是它自己的工人，最重要的要素是在公司之外的是那一些付费的顾客，是竞争者，可能会能够生产出更好的产品把你摧毁的一些竞争者，更便宜的产品，还有包括你的技术提供商还有监管者、媒体。这些媒体将会影响你的销量、你的供应商，如果他们停止向你们供应原料，你们的生产就会停，还有你服务的合作伙伴这些都是企业之外更重要的要素。你需要从这些数据中慢慢提取一些洞见。这些就是AI发挥的强项地方，因为这些信息的复杂度如此之高，实际上已经超过了任何人类认知的极限。

（编辑：厦门网）

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