数字化协会理事顾问;
上海音智达首席技术官;
大家好，我是中国数字化协会的理事顾问程小龙，今天在很短的时间内，和大家聊一下，人工智能在企业当中的应用，或者可以换一种更通俗的说法，人工智能在企业当中真的来了么？
谈到人工智能，我们绝大多数人想到的都会是AlphaGo，它击败了我们最好的围棋选手，甚至现在已经有更新的程序，还可以打败AlphaGo，所以大家感觉好像人工智能取代人类的日子已经不远了。在企业当中就有两种想法，一种是认为人工智能在企业当中，其实应用没有那么快，也就是说人工智能完全取代人类，取代我们的工作，是不可能的；那么另外一种，认为是不是会出现像“终结者”那样的人工智能，最后不但会取代我们的工作，甚至会取代我们整个人类。那么我们今天，将抛开这些迷雾，踏踏实实的谈一下，人工智能在企业中的应用。
要谈人工智能，Artificial Intelligence，我们要先将一些基本概念说一下。首先，AI不是一个新的概念，AI已经有60年的历史了，由John McCarthy（麦卡锡）先生在1956年提出。随后整个AI的发展，到2011年才开始有突破，而之前AI一直都没有真正的为人所用，是由于受到之前计算能力的限制。从实质上来说，AlphaGo下围棋或者是IBM的深蓝下国际象棋，击败人类选手，和我们早期使用less语言或其他的方案，去做游戏，他们的实质是一样的。只是在2011年以后，我们分布式计算、大数据、云计算的普及，使得计算变得更“便宜”了，才使得大规模的AI变成了现实，所以AI是一个60年的概念。
广义的AI，和我们脑中所理解的人工智能实际上是有区别的。我们说Artificial Intelligence，广义上的AI，是指任何的、和计算机相关的、做出的指令，都可以被认作为人工智能。比如说，在Excel中打出一行公式，它也可以被称作为AI，只不过，它是一个广义上的AI动作。
AI有三层：
1.广义上的，计算机的、一个符合逻辑的任何编程，或我们的指令，都可以认为是Artificial Intelligence；
2. Machine Learning，也就是机器学习部分，我们是根据统计学的意义，去寻找到数据中的规律和概念，得出模型；
3.更深层次的，我们理解的智能的部分，就是深度学习（Deep Learning），更多的是基于数据去模拟人脑的想法。比如人脸识别，我们尝试让计算机去认识这是一位男士，还是女士，他/她的年龄有多少，这就是一个深度学习去模拟人脑工作的一个方案；那么这就是我们所谓的AI，也就是我们现在“想”的人工智能。
那么我们今天谈的企业的人工智能，显然是指第三类的（AI含义），即我们是不是可以通过人工智能去代替人类做决策这个部分。
那么我们现在的人工智能可以做什么呢？实际上现在我们的人工智能水准是在昆虫和鸟之间，也就是说现在的人工智能只能做1秒钟人脑能做的决策。比如辩音，知道这个人是谁、或者是看到一张图片，可以知道图片中是什么、又或者看一篇文章，可以理解文章讲的是什么，这都是人脑在1秒当中可以做的决策，也是AI发展到现在的一个程度。同时我们也可以想到很多类似的应用，比如自动驾驶，它实际也是人脑在1秒钟内做出的下一次反应，所以AI现在只处在我们说的昆虫和鸟之间的水准。
此时有人提问说，那AlphaGo是怎么击败的围棋选手的呢？围棋是一个相对比较简单的游戏，我们一分钟就可以描述清楚游戏规则。计算机之所以能够击败人类，并不是因为它的智商高，而是因为它的计算能力强。当一个围棋选手和一个计算机在下围棋的时候，它（计算机）背后是一个下过几十亿盘棋的选手，而下几十亿盘棋并不是一个人类在一生中可以做到的，所以这并不是一个公平的竞争，它是靠计算能力的赢的人，而并不是靠智商。
谈到计算能力，AI或者说人工智能和所有的分析都是一样的，它需要有一定量的数据，当然，我们现在可以造数据或者模拟数据，但都必须要有数据基础进行分析，最后得出模型。这与我们传统的任何应用都是一样的。这也就回来了本次的题目：（AI）在企业中的应用。
由于现在AI并没有发展到我们所想的，可以帮助我们完成销售等替代人的工作，它还并没有那么“聪明”。但是，AI可以靠计算能力，将一些“脏活”“累活”迅速完成，而这样的发展是相当快且成熟的。同时，提醒大家的是，随着计算能力的增强，我们现在的手机现在已经超过了20年前或30年前的一台电脑的计算能力，那么就可以预测，今后的发展，计算能力的增强会让AI从量变达到质变。
在这个基础之上，我们现在在企业中的应用，可以通过AI计算机大规模的计算能力，来弥补人类在数据采样上做决定的不足。相当于您去看不同的医生，会给出略微不同的意见和建议，现在的AI就可以作为一个第二类的建议，可以辅助人工做出决策。对此可以举一些例子，比如说现在较多的to c的企业，会看网上的评论，来了解用户对产品的使用情况、满意度、吐槽等情况，所以现在的AI就可以快速的做自然语言的处理，来理解一个用户的评论是在说什么、理解用户的吐槽是什么、这些评论是正向的还是负向的，并且给出统计的信息，那么以上就是AI在现代企业中应用的一个事例。
再比如说，当我们企业要做风险预测的时候，AI可以很快的去模拟、学习很多不同的有过的风险和可能有的风险，并且自动去学习可能出现的一些欺诈行为，来帮助企业做出决策，告诉我们“是”或“不是”或发生问题的可能性有多大。
随着AI深入到更多的企业，现在也有越来越多的应用本身就是嵌套着AI的能力。比如说offce程序，新的微软offce都将会介入越来越多的AI的内容；再比如说传统的数据分析，是需要数据分析师将数据放在图表中，再根据自己的经验，做出我们需要的不同种的图表，找到数据中的价值与可能性。但基于AI的发展方向，我们现在做的传统的数据分析就可以直接将数据扔给核心程序，核心程序能够找到数据中的可疑点，进而生产图表交付给用户看。我们平时看到的同比，环比（数据）等等，实际上大部分都是没问题的，但AI可以指出我们看到的哪一些数据问题，然后交给用户，那么这些都是现在发展或即将发展的AI在企业中的应用 。
由于时间关系，我们讲的很短，但我相信可以通过本次简单的音频故事，可以帮大家更多的去理解现在AI到了哪里和在企业中能够怎么应用。在最后总结的时段，给大家留下几个小问题，也想听听大家的意见，有兴趣可以在栏目下方留言，做一些互动。
