人工智能不只是炒作

人工智能一度成为热门话题。越来越多的组织和专业人士希望成为“人工智能原生”“人工智能通”或其他冠以“人工智能”的时髦称号。小国 Angulla 的国家域名是 .ai，随着许多公司纷纷抢购 .ai 域名，该国的收入也随之增加。

然而，经验丰富的专业人士和组织都见过这样的热潮起起落落。别误会我的意思：人工智能确实是一种出色的工具，如果在合适的情境下恰当应用，以支持业务目标，它就能成为竞争优势的重要来源。

人工智能之外，另有天地

不过，我们不应认为人工智能是“放之四海而皆准”的解决方案。

首先，人工智能是一个统称，涵盖一系列不同的技术。其次，并非所有问题都能或都应该用人工智能来解决。曾有一位经理要求他的 IT 实习生开发人工智能解决方案，以检测数据流中的所有域名并将其替换。令他惊讶的是，两小时后，实习生回来告诉他：“搞定了。”经理问：“你说搞定了是什么意思？”因为他原以为这会是一项耗时很长的任务。实习生只是向他展示了解决方案，该方案基于正则表达式。经理对方案的简洁与巧妙感到惊讶。对这位 IT 实习生来说，这项任务根本用不着人工智能——那会是大材小用；采用一种更简单但非常有效的替代方案就可以了。

这个故事凸显了三个重要事实：

• 不考虑更广泛的解决方案，只选用预先设定的方法，并不明智
• 人工智能可能不是实现特定目标时最经济或最有效的手段
• 要选出最佳方法，并分辨炒作与真正合适的解决方案，你需要具备恰当的背景、知识和经验
• 明智选择与盲目追随热潮之间的差异，可以用时间和金钱来衡量

人工智能只是众多优秀解决方案中的一种（而且非常有价值）。归根结底，业务问题才应该是选择合适工具的首要依据。

人工智能并非新事物

我们今天使用的许多人工智能技术早在 20 世纪 60 年代初就已开发出来。另一个著名案例是日本的“第五代计算机系统”项目 [1]。该项目的动因是（当时）“当前计算机在语音、文本、图形、照片、图像等非数值数据处理方面的基本功能极其薄弱，在推理、联想和学习等人工智能处理方面也很弱。”最终，该项目并未取得很大成功，因为当时可用的计算能力有限，而且该计划没有广泛运用神经网络等核心概念，而神经网络正是 ChatGPT 等当今大型语言模型的核心。

事实上，在我 2000 年代的计算机工程硕士学习期间，我们学习了这些人工智能技术（例如神经网络、分类模型等），也学习了许多同样重要的其他方法，例如元启发式算法、自动机理论（前面提到的 IT 实习生使用的正则表达式就属于这一领域）、决策树等。当时我已经清楚地认识到，并不存在一种最佳方法——每种方法都有最适合的应用领域。在此后的职业生涯中，无论是博士研究还是咨询工作，我都有机会应用其中的许多方法，并逐渐了解它们各自适用的情境，这进一步印证了这一认识。

ChatGPT 等大型语言模型的普及，以及它们看似能够“推理”的能力，让许多人误以为人工智能是全新发明，是解决一切问题的答案。实际发生的是，人工智能通过大型语言模型从研究实验室走进了每个人的生活，真正走入了大众视野。我们从（如今已显过时的）“Google 知道”这一信条，转向了“人工智能知道”。但务实地分析问题，始终比盲目追随某种信条更可取。

我们如何为您提供帮助

在 Mourinho Solutions，我们不盲从任何信条。我们拥有相应的知识和经验，能够帮助您选择合适的方法和最有效的工具，确保业务蓬勃发展。我们会分析您的业务需求，找出人工智能（或其他方法）最能发挥作用的领域，助您赢得竞争优势。

您的成功，也是我们的成功。欢迎联系我们，了解我们能为您做些什么！

参考文献

[1] - Feigenbaum, E., Shrobe, H.: The Japanese National Fifth Generation Project: Introduction, survey, and Evaluation. Future Generation Computer Systems. 9, 105–117 (1993). 此处可查阅。