編者按：人工智能最近很熱,，但是這里面有很多炒作的成分。對于旨在提高生產(chǎn)力的企業(yè)來說,，選擇合適的技術(shù)很重要,。關(guān)于人工智能領(lǐng)域有兩個容易被混淆的技術(shù)方向，一個叫做AI（artificial intelligence）,，一個叫IA（intelligence augmentation）,，這兩個有什么區(qū)別呢？各自又適用于什么方面呢,？harmon.ie聯(lián)合創(chuàng)始人David Lavenda為我們解讀,。

如果說有一個詞是企業(yè)希望跟自己沾邊的話，那就是“生產(chǎn)力”,。

這個指標影響了太多企業(yè)要衡量的其他東西——包括成功,、效率、利潤等等,。而最近,，人工智能（AI）被吹捧成了提高生產(chǎn)力的新手段，因為它可以用不知疲倦的機器來取代昂貴的人工,。無人駕駛卡車就是最近受到媒體關(guān)注的一個例子,，如果這種車普及，將會取代幾百萬卡車司機,。

但AI一直以來都受到了很多不應(yīng)得的關(guān)注,。在機器取代我們?nèi)祟愔?，它們將幫助我們做出明智的決定,，從而讓我們變得更有生產(chǎn)力——而自動機器將受到詛咒,。這種技術(shù)的使用叫做“智能增強”，而由于其即將到來的廣泛影響,，所以是值得加以密切觀察的,。

對于很多企業(yè)來說，人工智能（AI）與智能增強（IA）其實沒有區(qū)別,。當然,，這種說法是有據(jù)可循的。IBM總裁,、主席兼CEO Ginni Rometty曾經(jīng)在《華爾街日報》的一篇專欄中指出,，不管你把它叫AI還是IA，“這些認知系統(tǒng)既不是自動的也不是有知覺的,，但它們形成了一種新型的一點也不人工的智能,。它們增強了我們理解周圍這個復雜的世界正在發(fā)生什么的能力?！?/p>

這絕對是對的,。但在現(xiàn)代數(shù)據(jù)多樣化的工作環(huán)境下，AI和IA在實現(xiàn)生產(chǎn)力最大化方面還是有所區(qū)別的,。如果這兩種技術(shù)應(yīng)用到了錯誤的任務(wù)上,，效果反而會事與愿違，不管應(yīng)用有多先進也不行,。

AI技術(shù)提供的“智能”利用了日益廉價的計算處理能力,，可以比人更迅速地評估可選方案。所以AI驅(qū)動的計算機已經(jīng)在跟人下國際象棋,、下圍棋甚至進行智力競賽中獲勝,。這些任務(wù)的特點都是要在有限的選項集里面評估出最好的一步，不管這個選項的數(shù)量有多大,。利用所謂的機器學習來評估許多選項并從過去的經(jīng)驗中學習,，人工智能正是通過這樣選出了最好的結(jié)果的。

但商業(yè)決策涉及到的并不只有對眾多選項進行評估,。商業(yè)決策還牽涉到倫理和無形的,、計算機無法解釋的東西。這時候就要有人的參與,。也是IA之所以吸引人之所在,。它讓人可以引導計算機評估選項然后就下一步該做什么提出建議。正是因為有了人和機器的這類協(xié)作,，所以人類才能把生產(chǎn)力提高到新的水平,。

這是如何做到呢？

我們可以舉一個在日常商業(yè)場景中利用機器智能增強人類的一個例子,，那就是從廣泛的app當中收集各種不同的信息,，然后利用智能增強技術(shù),，比如自然語言處理技術(shù)和機器學習來自動匹配相關(guān)的信息。這意味著從Salesforce,、Dropbox,、email、Office 365,、Workday等眾多應(yīng)用收集第一手信息,，然后以類似拼圖的方式將相關(guān)信息組合到一起，這樣人就不會只見數(shù)據(jù)樹木而不見信息森林了,。這個認知過程對于人來說是極其費力的,，但對于智能機器來說卻是相當簡單明了的事情。有了在相干上下文之下展現(xiàn)的所有相關(guān)信息,，人就可以就下一步該做什么做出明智決策,。

這并不意味著IA就能替代AI。每一種智能技術(shù)都有其用武之地,。諸如利用聊天機器人替代人類操作員之類的情況將變得越來越常見?，F(xiàn)在，你可以通過Slack向Taco Bell訂購食品,，或者利用機器人從Domino訂購披薩,。這些聊天機器人處理的都是AI比人管理得更高效的那種任務(wù)類型，因為上下文都是定義得很清晰,，而且決策程度都是極其有限的,。

當上下文和決策條件都比較模糊， 而且需要考慮道德倫理問題時,，AI就不是很合適了,。這時候智能增強就可以發(fā)揮作用了——通過以一致的方式展現(xiàn)信息和選項，然后讓人來考慮剩下的事情,。就近期和中期而言,，機器智能正是這樣來幫助組織和個人變得更有生產(chǎn)力的，所以也是企業(yè)應(yīng)該關(guān)注的地方,。

人工智能可以通過替代人完成聚焦型任務(wù)來改進效率,，但真正提高企業(yè)生產(chǎn)力的是增強人決策的機器智能應(yīng)用。理解機器學習可扮演的角色,，是在企業(yè)充分發(fā)揮人工智能和人類智能的關(guān)鍵,。

附：下圖為機器智能版圖3.0，共涉及288家相關(guān)企業(yè),。