Techcrunch近日刊登了一篇題為《投資人工智能技術帶來的好處大于風險》(Investing in AI offers more rewards than risks。文章認為，就像信息技術一樣，人工智能未來將對每個行業不可或缺，投資人工智能技術帶來的好處大于風險。下面是文章的主要內容。

　　很難預測人工智能技術在未來10到20年將發生什么變化，但可以肯定的是，這項技術將帶來很多好處。到2018年，機器人將接管超過300萬人的工作;到2020年，智能機器將成為超過30%的企業首席信息官的首要投資重點。

　　隨著時間的推移，有些行業已經通過人工智能技術獲益。在此過程中，人工智能技術也逐漸進步，并將在越來越多的應用中變得更加強大和有用。現在，那些有能力在人工智能領域進行重大投資的公司正在創造趨勢，而那些無力在此領域進行投資的公司將會有落伍的危險。

　風險與報酬

　　有人也許會認為，投資人工智能的風險與收益哪一個更大是不可預測的。但分析師預測，到2020年，全球5%的經濟交易將由自主軟件來處理。

　　人工智能的未來取決于那些愿意冒險嘗試和持續投資該領域的企業。人工智能的許多進步來自軍事領域。美國政府明年用于發展無人機的預算是46億美元，美軍目前使用的載人飛機未來將被無人機取代。人工智能無人機只需設置一個目的地，它們將能夠自動躲避防空系統并到達目的地，而任何致命的決定仍然由人來做決定。

　　目前，業界的普遍看法是，相比在人工智能領域落后于其他公司，發展安全的人工智能技術是一種更好的選擇，因為前者的風險更大。

　　在理論方面，美國麻省理工學院和英國牛津大學等科研機構都在努力繪制人類的大腦地圖，并試圖模仿人類大腦的工作。它們的研究成果提供了兩種不同的研究路徑—— 創造一種復制人腦的人工智能，或者模擬實際人腦。模擬實際人腦會帶來一些倫理問題和擔憂。

　　雖然這些問題仍然懸而未決，但人工智能系統已經為所有行業帶來好處，這將會推動一些大型公司繼續在這個領域進行投資。我們很容易理解，正如信息技術現在幾乎對每個行業都不可或缺，人工智能技術將來也是如此。

　　計算機的未來

　　到現在為止，大多數的人工智能系統都是為了完成某種特定任務而編制好的一套程序。但是，人工智能的未來將取決于真正的機器學習。換句話說，未來的人工智能將不再依賴于直接的命令來理解它被賦予的任務。

　　傳統的人工智能比較狹隘，只能按照事先編寫好的程序完成給定的任務。但是，谷歌(微博)的DeepMind人工智能系統中沒有為完成給定任務而設置的特定模塊，而是被設計成一個自動學習系統。在AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍李世石之后，DeepMind令人印象深刻。

　　配置了BIM Watson人工智能系統的自動駕駛汽車Olli，能夠通過監測乘客的行為并與乘客互動來學習。它會存儲每一個乘客的要求和目的地，并在未來的駕駛中使用這些信息為乘客服務。隨著新的傳感器不斷增加，Olli變得越來越智能化。

　　但是，這些人工智能系統真的能做谷歌想讓它們做的事情嗎?例如，在預測終端用戶的購買習慣方面，它能夠比現在的軟件做得更好嗎?它能夠通過自動關聯過去的模型來實現供應鏈交易的最優化嗎?這些任務比玩游戲和駕駛汽車更復雜。

　　人工智能的應用范圍正在擴大，例如它已經可以預測人的健康問題。在不久的將來，更高級的人工智能應用將成為現實。

　　不久，人工智能將能夠模仿人類復雜的決策過程，如提供投資意見或為病人提供處方。事實上，隨著真正的機器學習的不斷進步，一些更復雜、更危險的工作(如卡車駕駛)將完全由機器人接管，這將導致新的工業革命。屆時，人們將從重復性的工作中被解放出來。

　　不投資人工智能的風險

　　投資的收益和風險都是不確定的。在商業上，所有新事物的已知風險就是不確定性本身。因此，風險主要來自錯誤的投資。

　　所以，在商業上，人們對所有陌生的新事物一般的看法是，相比參與新事物帶來的風險，因為失去先機而落后的風險更大。