每家認真的科技公司，現(xiàn)在都設有人工智能(AI)團隊，投資數(shù)百萬美元研發(fā)智能系統(tǒng)，用來做情勢評估、預測分析、以學習為基礎的識別系統(tǒng)、對話接口，以及推薦引擎。像是Google、臉書(Facebook)、亞馬遜(Amazon)等公司不僅使用人工智能，更將人工智能做為核心智能財產的一部分。

隨著市場逐漸成熟，人工智能已經打入那些想使用人工智能、但不會自行開發(fā)人工智能的企業(yè)。這些企業(yè)認為智能系統(tǒng)能解決銷售、物流、制造及商業(yè)智能(business intelligence)方面的問題，希望人工智能為他們提升生產力、讓現(xiàn)有流程自動化、提供預測分析、從龐大的數(shù)據(jù)集里找出意義。對這些企業(yè)來說，雖然人工智能是一種競爭優(yōu)勢，但并不是他們核心產品的一部分。他們認為，在人工智能方面的投資，可以協(xié)助解決實際的商業(yè)問題，但不會是銷售給顧客的產品的一部分。百事可樂(Pepsi)、沃爾瑪(Wal-Mart)、麥當勞(McDonald's)雖然可能想用人工智能來協(xié)助營銷、物流，甚至是煎漢堡肉，但這并不代表我們很快就會看到智能可樂、智能雪鏟，或是智能大麥克漢堡。

如同先前其他技術發(fā)展的狀況，現(xiàn)在我們也會聽到關于「人工智能策略」的建議，呼吁企業(yè)應該設置“人工智能官”。就像先前大數(shù)據(jù)興起，掀起一波雇用資料科學家的狂熱，現(xiàn)在也有人認為每家企業(yè)都該設置“官字輩”的高階主管，以推動企業(yè)的人工智能策略。

但我想請大家別這樣。真的，千萬不要。

我并不是不相信人工智能的用處，畢竟，我整個職涯就是從事這個領域。我絕不是人工智能的懷疑論者，反而還是個狂熱的人工智能信徒。

但我也相信，要真的讓人工智能在企業(yè)發(fā)揮效果，就必須專注于「達成企業(yè)目標」。急著發(fā)展“人工智能策略”，并找個有人工智能技術的人來帶頭往前沖，也許看來符合當今潮流，卻忽略了一項現(xiàn)實：任何創(chuàng)新方案想要成功，都必須先確實了解真正的商業(yè)問題及目標。想讓人工智能在企業(yè)里真正發(fā)揮作用，就必須用企業(yè)的目標作為背后的推動力量。

但這并不是設置人工智能官就能做到的事。這個職位的本質，是用人工智能這把槌子，讓任何問題都成了該敲下去的釘子。這位受了高等教育、拿了高薪、高度積極的人工智能官，會徹底搜尋企業(yè)上上下下，尋找各種可以應用人工智能的地方，實際上等于把目標設定成運用人工智能，而不是解決真正的問題。

企業(yè)當然還是需要懂人工智能技術的人，但“懂人工智能技術”和“知道人工智能能為企業(yè)發(fā)揮何種策略用途”，完全是兩回事。公司里懂人工智能的人和懂策略的人，彼此必須真正有效溝通，設置人工智能官，并不能取代這種溝通。

若是不設置人工智能官，首先該做的是找出待解決的問題，由直接處理問題的人，來思考人工智能解決方案。這些人只要擁有一個架構，可用來思考何時可運用人工智能問題解決方案，就能建議在哪里實際執(zhí)行那些解決方案。幸運的是，人工智能技術本身就能直接提供這種架構。大家早已看到人工智能能應用在哪里，以及在哪里應用還為之過早。

這個問題最后還是歸結到“數(shù)據(jù)”和“任務”。

舉例來說，綱要明確的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)里的那些高度結構化數(shù)據(jù)，往往可用于傳統(tǒng)、高度分析的機器學習(machine learning)方法。如果你有十年的事務數(shù)據(jù)，就該運用機器學習，找出顧客人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)與產品之間的相關性。

而如果你擁有的是大量、低階特征的數(shù)據(jù)集(像是影像或聲音)，就最適合運用深度學習(deep learning)技術。因此，也許很適合用深度學習方法，根據(jù)機器設備的聲音，來預測工廠里會出現(xiàn)的故障。

如果你有的數(shù)據(jù)全部都是文字，就適合用數(shù)據(jù)擷取(data extraction)、情感分析(sentiment analysis)和像IBM的Watson認知運算技術那種方法，來進行以證據(jù)為基礎的推理。根據(jù)人資最佳實務手冊將智能建議自動化，也屬于這一類。

如果你的數(shù)據(jù)是要用來制作有關業(yè)務狀況或績效的報告，自然語言產生(natural language generation)就是最適當?shù)倪x擇?，F(xiàn)在機器就能自動制作通順可讀的英文報告，并以電子郵件寄送，實在沒有理由把分析師寶貴的時間，用來分析所有的銷售數(shù)據(jù)，并制作摘要報告。

如果全公司的決策者都了解這些概念，就能根據(jù)自己面對的業(yè)務問題，以及收集的資料，找出可能最適合采用的認知技術。

重點很簡單。人工智能并非魔法。特定的技術提供特定的功能，也有特定的數(shù)據(jù)需求。若要了解這些事情，并不需要公司里有位巫師或獨角獸，也不需要人工智能官，只需要有一些團隊向了解各種技術解決方案細節(jié)的人，溝通清楚業(yè)務問題的實際情況。

今日的人工智能技術確實功能強大，企業(yè)一旦采用，人工智能技術將會改變一切。如果我們把重點放在運用人工智能，來解決各種真實而普遍的問題，就能建立起新的人機關系，讓所有人都有能力創(chuàng)造最佳成果、發(fā)揮最大潛力。