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不远的未来五个传统行业或因人机交互学习而大放异彩

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来源: 作者: 2019-05-17 08:39:48

多年来,大大小小的科技趋势榜单上总能看到机器学习的身影。但从今年开始,我们是时候在人机互动中向机器学习,而不是一味当“老师”。

谷歌机器智能业务的主管Blaise Aguera y Arcas在一篇于Medium发表的文章中称:“机器智能不仅让我们更好地认识外部环境,它还让我们对自身的认知有更好的理解。”

2016年春季,谷歌基于机器学习技术的程序AlphaGo在围棋比赛中击败了世界上最伟大的棋手——李世石。这场成功对“深度神经网络”技术而言是一个重要里程碑,同其它的人工智能技术相比,这类技术与人类的思考方式更为类似。

为了完善这种程序,AlphaGo团队使出了浑身解数——AlphaGo下了3000万场棋局,还和棋技高超的真人棋手屡次对战。尽管谷歌意在让AlphaGo学会下棋,意想不到的事情却发生了:棋手本来仅仅想教AlphaGo下棋,没想到自己的棋技也因此提高了。谷歌的这项成果不仅向我们展现了人类思维如何影响机器学习,它还让我们开始设想一种未来——那是一个机器学习也同样影响人的思惟的世界。实际上,我们已经在各个领域间接地向机器学习了:Spotify利用算法给我们推荐音乐时,我们的音乐品味也会被推荐的作品而影响;在视察神经系统的学习过程时,我们也对大脑有了更深的理解。

如果我们不视机器为威胁,而是相信人机可以相互学习、相互合作,会产生什么?观察计算机如何理解词与词之间的关系,会让我们在写作时更有创造力吗?当我们教他人一门新语言的时候,计算机的翻译能力也能借此提高吗?机器学习那些事儿我们已听了不少了,今天来谈谈人机交互学习吧。

实际上,人机交互学习可能会迅速改变一些行业,继而塑造我们的未来。

1.教育业

教育是最有可能开展人机交互学习的领域之一。例如,自适应学习法借助机器来为学生设计个性化学习服务。从“大佬”皮尔森集团(Pearson)到初创公司DuoLingo,教育业已有不少公司开始运用这项技术。不仅如此,DuoLingo以及类似的软件也开始通过人们输入的信息来提高机器的翻译质量。随着在线教育和多渠道结合式学习法的兴起,使用人机交互技术的公司会占得先机;这些理念先进的公司帮我们重新定义了“学习”二字——无论是对人类还是机器而言。

未来可能是什么样呢?

学生会有个性化的学习计划,这类计划会更适合每一个学生自己的习惯——这和恒温器会自动将空气调节到适宜的温度同理。不仅如此,这类个性化服务会像Netflix给用户推荐视频一样,给学生接下来学习甚么内容给出建议。这种新颖的教学方法会去了解诸如学生要看几遍笔记能记牢、是否为视觉学习者、在小群体中是否学得更好这种私人问题,以实现个性化的设计。因此,自适应学习平台能将学生、教育工作者和科学技术联系起来,使其相互合作。

2.人力资源

人力资源涉及从招聘到管理的一系列流程,在这一领域发展人机交互学习再适合不过了。实际上,Belong、Prophecy Sciences等初创公司已经让机器参与到了公司招聘的过程中;谷歌的People Operations和类似团队也已率先使用数据来优化人力资源。因此,我们可以借助机器来识别和预测人力资本的发展趋势、需求,继而让算法和员工之间能相互理解。

未来可能是什么样呢?

人力资源会更名为“人机资源”——为了帮助员工有更好的职业发展,除了主管以外他们还会有一名老师教授他们机器学习的知识。

3.风险投资

在过去的五年间,风险投资公司对人工智能领域初创企业的投资一直在稳步上升着,但他们自己还未尝试过让机器辅助其做投资决策。其实,风险投资家有良好的人脉、内幕知识和敏锐的商业直觉,如果能再借助机器擅长的量化趋势识别和分析,不可谓不是人机交互学习的理想组合。

未来可能是什么样呢?

一种名叫AI Combinator的创业孵化器服务会应运而生,在顶尖风投人和机器的帮助下,分析最新的天使投资动态及行业趋势,以发现新的市场机会。通过与机器合作,风投人说不定能冒出新的投资策略,发现新的投资机会。

4.心理学和行为科学

麻省理工学院一项新的研究发现,相比于人类自己,算法能更快更准地预测我们的行为。随着机器学习的不断发展,它让我们进一步了解自己的思想、行为,进而帮助我们随时随地因需改变本身的行动。无论是心理治疗、健身还是退休投资,各行各业都可以从这种“行动干预”中有所裨益。

未来可能是什么样呢?

一款名叫HaBit,功能与Fitbit类似的设备会诞生——它记录人们的行为,并提供个性化的激励和反馈服务,帮助人们在关键时刻改变自己的行动,以建立良好的习惯。

5. 艺术

这也许有点难以想象,但人机交互学习有可能改变我们的创作方式。除了分析之外,机器学习还会根据分析结果给出新的信息。它能对图像进行分辨(例如猫与蓝莓松饼长得不一样),但它也可以生成新的内容,比如新的图象或音乐。 近日,因彻底颠覆谷歌人工智能技术而声名大噪的GoogleBrain团队推出Magenta项目——意在测试人们是否能在机器的帮助下“创作优秀的艺术、音乐作品”。但是该项目还有更大的“野心”——它想了解人类会如何利用机器给出的创造性信息,以及在这个进程中,我们如何向机器学习以完善自己的创作进程。

未来可能是什么样呢?

Co-creation——这种由艺术家和算法合著的作品会应运而生。音乐家、作家和艺术家会深受机器影响,并视其为合作伙伴,继而开始尝试不同的创作手法。

如今,人们已认识到机器学习将影响各行各业并改变我们的工作性质。然而,就在机器代替我们完成一些工作的同时,同机器的合作将对我们思考、学习和创作有怎样的影响?不管怎样,我们期待人类和机器学习成为互帮互助,不管这类合作发生在上课、绘画还是开会的时候。

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