人工智能|我们不要自然地愚昧，我们要人工地智能( 三 )
数字化转型本身跟企业的生产力、创新能力、抗风险能力 ， 跟产业的基础能力、产业链现代化水平都有关系 ， 而AI是数字化转型中很重要的依赖点之一 。
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企业要投资一项新兴科技 ， 外因会推动其要顺势而为 。
从内因角度来讲 ， 我们通过调研看到很多企业有包袱 ， 它们可能有很大的内部系统 ， 包括组织机制等 ， 积累了很多包袱需要去转变 。
同时 ， 企业也拥有大量数据 ， 并具备很高的汇集数据能力 ， 但它们其实没有对这些数据充分地挖掘 。 并且 ， 其很多业务也大量依赖信息化 。
所以 ， 业务同技术的边界变得越来越模糊 ， 跨学科、跨专业的工作和任务会越来越多的出现 。 因此 ， 仅凭个人或者单个专家来解决问题 ， 会显得力不从心 。
所以在这样一个过程当中 ， 企业就需要一些新兴的技术 ， 比如AI ， 来帮助他们做变革和创新 。 丁老师刚才也提到 ， 现在环境基本已经就绪 ， 企业也已经慢慢开始从了解、尝试、试验阶段 ， 转入做比较成熟的应用和规模化发展阶段 。
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这是我们目前看到的企业在做的事情 ， 包括企业在寻求转变的点 。
主持人（李梦平 ， 微软中央市场部数字营销经理）：那么 ， 有没有具像的例子可以让大家感受到生活中AI的应用场景已经落地了？
丁磊（人工智能首席科学家）：这个问题我可以从两个方面来说回答 ， 首先 ， AI应用有两大方面 。
第一个方面：人类无法胜任的工作 。
对人来说 ， 很困难的分析工作 。 比如在医药领域 ， 由于人类的基因 ， 包括DNA的对数量级都非常大（上亿甚至上十亿） ， 因此要分析哪些基因会致病 ， 哪些基因与疾病存在什么样的关系 ， 我们是没办法做细微的统计与分析的 。
同时 ， 分析药物的抗原跟免疫活动的关系也是非常复杂的工作 ， 也是人类无法胜任的 ， 但这些都可以由机器解决 。
虽然人可以尝试分析事物之间的相关性 ， 但量特别大时 ， 也无法胜任 。 好比之前我们做了一个项目 ， 在世界级的大型网站上做首页个性化 ， 网站拥有每天几百万、上千万的流量和用户 ， 我给用户们怎样千人千面个性化的大横幅？
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人可以做出相应规则的设定 ， 但是我们没法分析实时的人的复杂行为信号 。 因为量太大 ， 每天几百万、上千万的访问量 ， 人类无法做到 。 在人做不到的情况下 ， 也是特别适合机器和AI做的场景 。
数据很复杂 ， 解读之间的相关性特别困难 ， 或者说规则本身也许不复杂 ， 但是如果要想用大数据意义下的行为信号来分析每天海量用户行为间的关系 ， 这是十分复杂且人无能为力的 ， 适合用AI来解决 。
第二个方面：人可以胜任的工作 ， 但是AI可以更快 ， 甚至某些情况下更好 。
例如 ， 银行或者保险机构通常需要做很多电话沟通 ， AI机器人可以按照银行、金融机构的规定跟它的用户进行常规流程沟通 ， 或者给用户解释既定的政策等等 。 这种机械、重复的工作 ， 用机器可以更快 ， 更低成本地完成 ， 并且也可能会做得更好 。
因为人在处理大量繁重的工作后 ， 可能会有情绪出现 ， 也可能在沟通中出现违反企业内部规定、规则的现象等 ， 但AI绝对不会存在这些问题 。 如果我们能把该场景下的AI模型结合数据打磨地足够好 ， 那它就既能取代这项人为工作 ， 又能把工作做得更好和更快 。
毋庸置疑 ， 在很多场景下AI甚至能把具体细分工作做得更好 。 这就是人可以做 ， 但是通过AI做得更快 ， 甚至某些细分场景下能够做得更好的工作 。
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