Daniel Shapiro是一间科技公司的CTO，同时他正在攻读人工智能专业的博士学位。作为一名人工智能领域的实践者，他最近在《福布斯》杂志上发表了一篇讨论AI研究与自动化策略的文章。AIPoker节选了部分文章内容。
如今，人工智能被大肆宣传，成为了很多流行文化的灵感来源。AI被寄予了人类未来的梦想，大众的关注也集中在这一点上。但这并不是一个好的事态，因为普通人远远看不到研究与实际落地之间的联系，人们也不理解这其中的差别。AI的现实与未来主义热中诠释的AI未来，距离还非常非常遥远。
作为是人工智能领域的实践者，我必须坦言，人工智能的进步同样受到所有颠覆性技术会面临的惯性限制。但人工智能领域的进步带来的变革，不应该导致社会过度想象或过度恐惧。
今天的人工智能研究
今天的人工智能研究，主要集中在编程、大数据和数学上。听起来并不炫酷，而且效果不佳。甚至很多研究结果一点价值都没有。在很多演示中，我们看到的可怕结果源于研究者只是狭隘地试图去掩盖机器的缺点。
未来主义中畅想的那种人工智能还非常遥远。它可能发生在遥远未来的某一天，肯定不会发生在今天。目前最真实的人工智能研究正在铺设这个遥远的未来，但我想跟大家分享的是人工智能的现在——写代码和部署解决方案。使用这些AI产品可以赚钱，省钱，节省时间。
在近些年的AI研究中，我们看到了很多值得一提的成果。从能够处理完美信息博弈的AlhpaGo，在围棋比赛中战胜人类，再到DeepMind的AlphaStar能够处理实时战略、不完美信息博弈，玩转星际争霸2。人工智能已经能够通过深度神经网络从游戏副本中自我训练、自我游戏、自主学习。AI在过去无法解决的难题方面表现得越来越好，这些都是正在发生的有意义的信息。
就当下而言，AI研究者试图让机器在人类更擅长的活动中更接近人类，甚至战胜人类。这些尝试并不基于机器强大的计算功能或者简约的游戏规则。但我确定，这个方向并不指向机器能够解决只有人类才能解决的一切问题。但这些研究确实可以帮助人类解放一部分工作到AI那里去。
在一些金融服务机构中，AI已经被运用到渠道和咨询服务方面。但仅仅也只停留在服务的提供方式上，其中80%的运用基于算法交易代理。真正提供服务策略的部分还依赖于人类交易员。
人工智能还有很多工作要做
如果基于AI的策略生成可以实现，那么自动化战略应该是怎么样的呢？目前最受欢迎的自动化策略项目不是整体解决方案，而是一种服务于管理的工具。用于预测和决策的工具非常流行。
根据我的经验，以自动化企业战略为例。政府和企业项目都包含有限的范围需求，以模拟公司战略的一部分。无论是信息风险模型、推荐系统、客户细分、风险模型还是交易算法。这些都可以轻松抽象地列入流程图中，并添加标签。在某些时候，这些独立的细分策略方案也许可以整合成整体解决方案。
要构建一个能够生成策略的系统，一个好的起点是开发一个模拟器来定义AI在游戏世界中能够做出决策的边界。模拟器还需要大量关于过去决策及其结果的数据，以获得一些经验。构建模拟器的过程还涉及到决定去模拟的样本的数量。
以Deepmind为例，为了避免新手、初学者涌入所造成的巨大差距，Deepmind遵循的方法是教导AI模拟游戏历史数据，等到水平稳定以后，就让AI自己与副本对开。
人类需要从数据中学到什么
人工智能在自我策略开发与执行中，会遇到一些关键挑战。可解释性、数据处理工具、自动化机器学习和偏见。
人类需要了解AI能从数据中学到了什么，它如何思考以及为什么做出某些决定。这就是“可解释性”。
另一个争论的点是数据集。数据集用来培训AI在不需要太多人力的情况下能够对有用数据进行标记。
第三个关键挑战是自动化机器学习的过程，在目前的研究中，这个过程需要数据科学家、机器学习工程师和DevOps工程师，以及项目经理来把控进度。
但最值得关注的是“偏见”。AI非常擅长学习并延续观察数据中存在的偏差。这是一个庞大且未解决的机器学习领域。它通过轻松采用自己生成的策略来阻碍一些关键流程。这些偏差会给这种性质的机器学习项目增加极大的成本。
综上所述，这篇文章希望普通读者能了解目前人工智能领域的发展方向，并帮助读者去理解，当下的AI对普通人的生活究竟意味着什么。如果你没有看完，那么让我简要地总结下我想说的这五点：
- 在需求范围具备一定限制的条件下，人工智能能够规划出整体策略；
- AI已经可以基于数据和限制条件，制订并执行一部分策略，并且这一趋势将运用到更多的人类生活中；
- 人工智能的新时代已经开始了，但别指望成就可以指日可待；
- 计算机将越来越擅长某些以前只有人类可以做的事情，比如开车；
- 人工智能只是一个研究领域，AI正在努力定义和解决一些开放式问题，但目前为止并没有诞生什么发明；
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参考整理来源：
https://www.forbes.com/sites/danielshapiro1/2019/08/19/can-artificial-intelligence-generate-corporate-strategy/#2dd5ffc3559f