机器与人:埃森哲论新人工智能

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作者:保罗·多尔蒂、詹姆斯·威尔逊

出版社:中信出版社

出版时间:2018年10月

ISBN:9787508692920

编辑推荐

在人与机器共融共生的未来,企业更看重员工的学习能力而不是强大的教育背景。想知道人机协作时代人类重要生存技能是什么,答案就在这本书中。

 

在自适应流程所向导的时代,企业的组织运营规则几乎每天都在发生改变,作者为那些正在思考企业转型、团队发展或职业前景的人提供了所需的知识,这些知识将是未来区分赢家和输家的区别。

 

人机协作的工作环境是我们未来不可避免的生存环境,我们需要为这种即将到来的环境做各种思想上和行动上的准备。我们只有懂得如何将“人的智慧”与“机器的能力”相结合,才能将彼此推向更高的成就。

 

 

内容简介

自人工智能问世以来,人们普遍持有人机对立的观点,且无时无刻不在害怕自己的工作会被人工智能取代。作者认为,是时候抛开这些无谓的担忧了,因为人类社会正走向一个与机器共融共生的时代。

 

未来的新型工作模式是什么?未来有哪些工作不会被人工智能取代?人工智能时代重要的生存技能是什么?本书围绕这三大核心问题做了透彻的分析。作者带我们见识了置于业务流程背景之下的人工智能,阐述了其在不同职能部门中起到的推动作用,并为企业如何重构其业务流程提供了真知灼见。这本书还为我们揭开了之前研究未曾触及的机器与人之间“缺失的中间地带”的神秘面纱,以及人机协作时代必不可缺的“八项融合技能”,而这些知识将成为当下区分赢家和输家的关键。

作者简介

保罗·多尔蒂

埃森哲首席技术官和创新官、埃维诺咨询公司董事长、世界经济论坛的成员,以及密歇根大学计算机科学与工程学院的顾问委员会成员,多年来一直负责埃森哲的技术战略和创新架构,是埃森哲人工智能研究工作的创始人。

 

作为人工智能领域的技术专家,多尔蒂曾经与世界各地的企业和政府领导人合作,帮助他们应用技术进行机构改革。他凭借优越的技术领导才能入选科技杂志《计算机世界》评选的“2017年技术领军人物100强”。

 

 

詹姆斯·威尔逊

埃森哲研究部信息技术和商业研究领域董事总经理、巴布森高管教育学院高级研究员、贝恩公司研究项目负责人、《哈佛商业评论》《麻省理工斯隆管理评论》《华尔街日报》的长期供稿人,发表过大量关于智能机器如何提升员工表现的文章。

 

威尔逊致力于技术研究和创新,曾经与政府、大学和商业领导人合作以应用技术来增强人类的能力,其中包括美国国家航空航天局以及美国美式橄榄球联盟。

我们在人工智能时代扮演什么角色?

 

在位于德国丁格芬市的宝马装配厂的一个角落里,一名工人正在与机器人合作组装一个变速器。工人预先安装好齿轮套管,同时一只能够灵敏地感知环境的轻型机器人手臂正抓起一个12磅重的齿轮。当这名工人继续做下一项工作时,机器人手臂会精准地将齿轮嵌入套管,然后转向一旁抓取另外一个齿轮。

 

在工厂的另一个区间,隐隐可以听到劳拉·佩尔戈利齐的歌曲Lost on You,另一种轻型机器人手臂在小型汽车车窗的边缘均匀地涂抹着厚厚的黑色黏合剂。在涂抹的间隙,一名工人走过来擦拭喷胶的喷口,放置好新的玻璃,然后拿走已经完工的车窗,这个场景仿佛是一段精心编排的人机共舞。

 

人工智能的最新进展将我们推到了重大业务转型的风口。这个崭新的时代每天都在改写着我们最基本的组织运营规则。人工智能系统不仅使许多流程实现了自动化操作,并使其更为高效,还促成了人机协同工作的全新模式。在这个过程中,人工智能系统改变了工作的性质,这就需要我们采取极为不同的方式来管理我们的业务和员工。

 

几十年来,我们所说的机器人通常是指完全区别于人类工作者的大型机械,它们可以完成指定的工作,例如给冲压机卸料。这类工作属于程序化的固定工作链的一部分,通常也会有人来完成另外一些预设的任务,例如检查冲压金属部件来去除残次品。

 

与传统流水线不同的是,如今工厂里的机器人更加小巧、灵活,并且能够实现人机协同工作,这些机器人和其他类型的机器都应用了嵌入式的传感器和复杂的人工智能算法。相比于早期那些笨重而且带有危险性的非智能工业机器,这些新型的协作机器人具备感知、理解、行动和学习的能力,这要归功于机器学习软件和其他相关的人工智能技术。所有这些实现了工作流程的自适应操作,灵活的人机团队可以快速组合,从而淘汰了固定不变的装配流水线。现在,为了完成定制化订单和应对需求变动,工厂员工会和机器人共同完成新的任务,并且无须手动重设任何流程或生产步骤,系统会自动根据变动做出调整。

 

这些进展不仅仅体现在制造行业中,人工智能系统正在各个部门中得以应用——从市场营销到客户服务,再到产品研发。

 

例如,欧特克软件公司(Autodesk)的一位设计师决定制造一架无人机。她没有修改现有的概念,也没有对重量和推进力等约束条件进行调整,而是将这些参数直接输入公司的人工智能软件中。该软件的遗传算法生成了大量令人眼花缭乱的全新设计。虽然有些设计显得有点怪异,但所有的设计都符合初始的约束条件。这位设计师选择了一种使她的无人机与众不同的设计,并对其做出进一步调整以达到她所需要的美学和工程目的。

 

 

从机械模式到有机模式

人工智能可能会对企业转型起到前所未有的推动作用,但其带来的各种挑战也日益突出,亟待解决。现在的企业正处在利用人工智能的十字路口,而所谓的人工智能就是通过感知、理解、行动和学习来扩展人类能力的系统。很多企业都在部署此类系统(从机器学习到计算机视觉,再到深度学习),有些公司的生产效率在短期内保持了适度增长,最终却停滞不前。而另外一些公司则能够通过开发改变游戏规则的创新技术在业绩上取得突破性的进展。这种差异的根源在哪里?

 

这和如何理解人工智能影响的本质有关。以往的管理者专注于利用机器来实现特定工序的自动化。通常这些工序都是流水线操作,逐步完成,顺序相连,符合标准,具有可重复和可测量性,并且多年来已经通过各种“工时与动作”分析(例如那些制造装配流水线)得到优化。然而,随着企业从机械自动化中榨取了最后的一点效率,依靠这种方法取得的性能增益近年来也已经趋于平稳。

 

目前,为了继续发掘人工智能技术的全部潜力,很多领先的企业开始以新的视角将企业流程看成一个更具有流动性和适应性的过程。也就是说,它们正在摒弃程序化的装配生产线,而转向人与先进的人工智能系统协同工作的有机团队思维。许多传统流程正在被这种员工和智能机器之间的合作模式所颠覆。正如宝马和梅赛德斯–奔驰的装配厂那样,程序化的装配流水线正在被人机紧密合作的灵活团队所取代。另外,这些新型团队可以持续快速地适应新的数据和市场条件,并使公司能够切实地重构各个工作流程。

 

企业转型的第三次浪潮。

 

理解人工智能对企业流程的转型作用是了解其对当前和未来影响的关键。

 

人们有一个普遍的误解,认为包括高级机器人和数字机器人在内的人工智能系统将逐渐取代各行各业中的人类工作者。例如,有一天自动驾驶汽车会取代出租车、货车和卡车司机。对于某些工种而言,情况可能的确如此。但我们在研究过程中发现,虽然人工智能可以实现某些功能的自动化操作,但这项科技的更大优势在于补充和增强人类的能力。例如,在索赔处理过程中,人工智能并没有取代人类,相反,人工智能在做着冗长乏味的工作,收集数据并进行初步分析,从而让索赔处理人员摆脱了繁重的负荷,能够专注于解决复杂的案例。事实上,机器正在做它们最擅长的事情:执行重复的任务;分析庞大的数据集;处理常规案例。人类也在做自己最擅长的事情:处理模糊信息;对棘手的情况做出判断;应对不满的客户。人与机器之间的这种新兴共生关系正在掀动我们所谓的企业转型的第三次浪潮。

 

想要实现这一点,我们有必要了解一些历史背景。企业转型的第一次浪潮的特征是标准化流程。这个新纪元的开创者是亨利·福特,他解构了汽车的制造过程,实现了生产线的流程化,使整个过程中的每个步骤都可以进行测量、优化和标准化,从而使效率得到显著提高。

 

企业转型的第二次浪潮的标志是自动化流程。该时代始于20 世纪70 年代,并于20 世纪90 年代达到顶峰。这次业务流程再造的驱动力是信息技术的进步:台式计算机、大型数据库和自动执行各种后台任务的软件。在众多公司当中,沃尔玛这样的零售商趁着这股浪潮在全球站稳了脚跟,其他公司也经历了一个自我重塑的过程。例如, UPS(联合包裹速递服务公司)从一个包裹递送服务商转变为一家全球物流公司。

 

当今企业转型的第三次浪潮的标志是自适应流程。第三个纪元是在前两次变革的基础上发展而来的,它将比装配流水线和数字计算机引发的革新更加引人注目,并将迎来全新的创新业务方式。正如我们将在本书中看到的那样,许多行业中的领先企业都在重构它们的业务流程,使其作业流程在某些时候更加灵活、快速,能够适应企业员工的行为、偏好与需求。这种自适应能力是由实时数据,而非预先设定的一系列步骤驱动的。令人费解的是,这虽然不是标准化或常规化的流程,却可以持续提供更优的结果。实际上,前沿企业已经能够将个性化的产品和服务(而不是过去批量生产的产品)推向市场并实现盈利。