升到句子，上升到段落，還要處理語(yǔ)境，這樣機(jī)器處理語(yǔ)言的方式就和以前完全不同，機(jī)器翻譯的準(zhǔn)確度也會(huì)顯著提升。
舉兩個(gè)更好的預(yù)測(cè)可能改變流程或者商業(yè)模式的例子。
在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，X光和CT這樣的檢查，是幫助醫(yī)生去判斷病人是否有腫瘤的重要依據(jù)，當(dāng)醫(yī)生無(wú)法確定腫瘤是良性還是惡性的時(shí)候，需要對(duì)病灶做生理切片檢查的小手術(shù)。如果AI分析檢查片子的能力增強(qiáng)，預(yù)測(cè)腫瘤的準(zhǔn)確度提高，手術(shù)的必要性會(huì)越來(lái)越低。
更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)也可能顛覆整個(gè)電商領(lǐng)域的商業(yè)模式。如果電商可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)消費(fèi)者的需求，商業(yè)模式可以有什么變化？目前，電商已經(jīng)可以比較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)一定區(qū)域內(nèi)用戶對(duì)一些大宗商品比如說(shuō)肥皂或者洗衣粉的需求，并因此可以在靠近社區(qū)的倉(cāng)庫(kù)中提前布貨。未來(lái)，如果預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度可以進(jìn)一步提升，像亞馬遜這樣的電商巨頭很可能不再需要用戶在線或者在手機(jī)上搜索下單，而是直接把用戶需要的商品送到客戶家里。因?yàn)闇?zhǔn)確度非常高，配送十件商品至少有九件滿足客戶的需求，亞馬遜只要做好一件商品的退貨服務(wù)即可。
人人都要培養(yǎng)AIQ
如果說(shuō)IQ是用來(lái)測(cè)量一個(gè)人的智商，EQ用來(lái)評(píng)價(jià)一個(gè)人的情商，那么AIQ就是評(píng)價(jià)一個(gè)人對(duì)人工智能的認(rèn)知?！禔IQ》的兩位作者都是數(shù)字工程師，他們認(rèn)為要適應(yīng)未來(lái)“人+機(jī)器”的工作場(chǎng)景，每個(gè)人都需要培養(yǎng)AIQ，提升對(duì)AI的認(rèn)知，以便更容易適應(yīng)科技快速迭代改變的未來(lái)。此外，人類還需要有能力去監(jiān)督AI，在“人+機(jī)器”的協(xié)作中，成為關(guān)鍵的一環(huán)，要做到這一點(diǎn)的前提也必須對(duì)AI和數(shù)據(jù)科學(xué)有基本的認(rèn)知。
培養(yǎng)AIQ首先要建立對(duì)當(dāng)下AI發(fā)展的認(rèn)知。很多人把AI看得神秘莫測(cè)，的確現(xiàn)在AI可以做很多神奇的事情，比如說(shuō)圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、輔助駕駛、自動(dòng)翻譯等等，在一些情況下做的比大多數(shù)人還要好。但目前的AI仍然并不具備人類的那種聰明，它只聽(tīng)得懂一種語(yǔ)言——數(shù)字。
AI可以處理各種信息，只要輸入的是數(shù)字就行。所以AI系統(tǒng)要能起作用，需要將各類不同輸入都變成可以處理的數(shù)字語(yǔ)言，數(shù)據(jù)工程師把這種過(guò)程稱為“特征工程學(xué)”，比如說(shuō)把圖像和語(yǔ)言的數(shù)字特征提取出來(lái)，變成機(jī)器聽(tīng)得懂的語(yǔ)言。
以自然語(yǔ)言識(shí)別為例。以前處理語(yǔ)言的思路是自上而下的編程思路，希望灌輸給機(jī)器所有的語(yǔ)言規(guī)則，同時(shí)窮盡任何特例。結(jié)果幾十年語(yǔ)言識(shí)別都沒(méi)有大進(jìn)步，因?yàn)檎Z(yǔ)言其實(shí)太隨意、太復(fù)雜了。AI的自然語(yǔ)言識(shí)別，完全走了另外一條路，讓機(jī)器做最擅長(zhǎng)的事情，找到文字與文字之間的相關(guān)性。機(jī)器回答的是一個(gè)最基本的問(wèn)題，能不能讓有相同意思的詞，對(duì)應(yīng)的數(shù)字也類似？當(dāng)機(jī)器可以給每個(gè)單詞和詞組一個(gè)描述性的數(shù)字后，就可以用數(shù)字的加減乘除來(lái)幫助算法做出正確的判斷。比如說(shuō)，如果問(wèn)機(jī)器一個(gè)問(wèn)題：英國(guó)的倫敦，對(duì)應(yīng)的詞應(yīng)該是意大利的什么？機(jī)器就可以這么計(jì)算：倫敦-英國(guó)+意大利=羅馬，因此得出羅馬這個(gè)正確答案。
現(xiàn)在的AI，無(wú)論是亞馬遜的Alexa，或者蘋果的Siri，都并不懂得語(yǔ)言的含義，但是卻能準(zhǔn)確判斷文字之間的相關(guān)性。不究原因，只強(qiáng)調(diào)結(jié)果，AI能帶來(lái)高效率，而我們暫時(shí)遠(yuǎn)不用擔(dān)心它能和我們有一樣的智慧。
這也是培養(yǎng)AIQ的第二個(gè)要點(diǎn)，不用過(guò)早擔(dān)心AI是否會(huì)取代人類，因?yàn)楝F(xiàn)在的AI發(fā)展距離通用機(jī)器智能（AGI），距離趕上人類的智能還很遠(yuǎn)。數(shù)字工程師現(xiàn)在要花90%的時(shí)間用于處理數(shù)據(jù)，把非標(biāo)的數(shù)據(jù)變成機(jī)器可以讀懂的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，只有10%的時(shí)間用在推進(jìn)AI的發(fā)展上。因?yàn)锳I只聽(tīng)得懂?dāng)?shù)字，無(wú)論是圖像還是文字的識(shí)別，都是找出它們的數(shù)字屬性，然后讓AI做最擅長(zhǎng)的事：快速地計(jì)算和找到準(zhǔn)確的關(guān)聯(lián)。
培養(yǎng)AIQ的第三點(diǎn)，需要理解人與現(xiàn)在的AI