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人工智能的任务是把历史上积累了数百万年的知识当作一艘船，把人类带到超人的另一边。
2014年6月7日，尤金·古斯特曼首次成功通过了图灵测试，这标志着人工智能之父艾伦·图灵半个多世纪前的预言终于实现了:机器可以拥有人类智能。随后，2016年3月，谷歌深度思维团队开发的人工智能程序alphago以4:1的总比分击败了围棋世界冠军李世石，这表明人工智能有能力在复杂决策方面超越人类。
无论人们是惊讶还是担忧，无论舆论是支持还是反对，人工智能的时代已经随着破竹的浪潮而到来。
在这种背景下，人和智能机器需要共存，这似乎已经逐渐成为共识。然而，人和机器最终将以何种方式共存？科幻电影给了我们各种各样的答案，比如人机交互、人机战争、人机爱情和人机纠缠。作为人工智能的创造者，数据科学家可能有一些不同的答案。
正文|黄莺莺桃树特别撰稿人(本文是基于对桃树科技创始人杨澜的深入采访)
人工智能逻辑
实现人工智能的核心是机器学习技术。机器学习技术是一种允许机器从基于算法的数据中学习规则的技术，这样机器就可以做出自动决策。在围棋一战中成名的阿尔法围棋的核心技术是机器学习中深度学习和强化学习的综合算法。
经验哲学之父大卫·休谟告诉我们，除了数学之外，人类知识中的因果关系实际上涉及到大量经常出现在人脑逻辑中的事物。因此，知识只是从经验数据中推导出来的一种关系。在具有学习能力的机器看来，所有的人、物和事物都可以数字化，并且基于这些数据，该算法可以在人、物和事物之间建立复杂的关系。因此，当算法能够完全捕捉到描述人和事物的关键数据时，机器可以复制甚至超越人类的学习能力。值得注意的是，超越人类的学习能力并不意味着超越人类，人类的能力并不限于学习和总结。这个问题将在后面详细阐述。
与科幻电影中令人震惊的异想天开不同，人工智能已经无意识地渗透到现代人类生活的方方面面。目前，机器学习技术已经广泛应用于许多领域，如网络广告点击率估计、生物信息、人脸识别、语音识别、文本挖掘等。在人工智能时代，手机应用程序根据用户的喜好准确显示个性化内容，银行根据企业的信用评级发放贷款，医疗机构根据患者的医疗数据提供准确的治疗。互联网、金融、医疗、教育、物流、娱乐、媒体等行业都在加速自己的智能化进程。
然而，随着人工智能的广泛应用，人们对人工智能的理解并没有增加。相反，对这项技术的误解、恐惧甚至敌意与日俱增。归根结底，机器学习是一项复杂而神秘的新兴技术。
人类从远古时代就已经远道而来，他们总是对新事物有本能的恐惧。
神秘而复杂的机器学习算法
工业革命始于蒸汽机和纺纱机的发明和广泛应用，其实质是对大量生产材料的需求。
当手工生产的质量再也不能满足人类社会发展的需要时，不知疲倦的铁壁机器就应运而生，将人类从低级的手工劳动中彻底解放出来。经过一轮又一轮的科技革命和信息革命，在当今信息爆炸的时代，人类迫切需要一场新的科技革命，它将把我们从低层次的脑力劳动中解放出来。人工智能时代的到来将是这场革命的标志。
如前所述，作为人工智能的核心，机器学习技术极其复杂和神秘，所以很少有人能理解机器学习背后的原理，学习机器很难渗透到人们复杂的决策中，发挥其最大的作用。
简单的机器学习算法，如决策树和逻辑回归，可以提供简单的决策依据，但预测精度极其有限。然而，高精度复杂机器学习算法的决策基础往往是普通人难以理解的。此外，目前最流行的深度学习技术是一个无人能理解的黑盒子模型。人们只能得到机器给出的结论，却不知道机器给出结论的依据。
像世界上许多事情一样，机器学习算法越深奥，就越难解释。
结论还不够吗？在许多问题上，答案是肯定的。例如，人脸识别、语音识别、图像识别等。然而，这些智能为几岁儿童所拥有，属于浅层决策能力。
人工智能的潜力远远不止于此。
面对一些更复杂的决策问题，即使是人也需要大量的专业训练来获得判断能力，而信息的收集和应用是一个动态的过程，人们怎么能完全信任机器的决策呢？这就要求机器不仅要给出最终的答案，更重要的是，要为人们提供一个清晰的决策依据，也就是为什么机器会得出这个结论，这样决策者才能从人的角度思考机器给出的答案是否符合真实的逻辑，而不仅仅是机器逻辑。
会说人类语言的机器人
人工智能的进步不仅取决于科学技术的发展，还需要人们真正信任和理解智能机器。然而，即使在今天，当现代人普遍认为科学技术高度发达时，数据科学家仍然需要花大量时间解释机器给普通人提供的信息。也就是说，这台机器不能与普通用户顺利交流。
面对重要的决策，往往影响人类接受度的不是机器预测的准确性，而是机器预测的结果能否被解释，以及人们能否理解信任并参与最终决策。
那么问题是，除了科幻电影中人和机器之间的奇妙纠缠，人和机器之间的双向交流真的能在现实中实现吗？
桃树说，一定能。陶数据是一家总部位于杭州的初创科技公司，其独创的陶林算法将人工智能的可能性向前推进了一步。桃树专注于开发可解释的机器学习算法技术，并成功实现了整个数据挖掘过程的全自动化。这种可解释算法技术的最终产品是桃树机器人，它能说人类的话。
桃树机器人不仅能从数据中提供预测结果，还能给出决策依据。这些决定不是基于一对数字或图表，而是基于人们可以直接理解的逻辑。这些逻辑可以用来辅助人们的决策，也可以用来发现隐藏在数据背后的关键细节。因为桃树机器人会说人类的话，所以人们可以和机器交流，互相理解，最终通过人机合作实现高效的深度决策。
桃树机器人的第一个登陆场景是传统产业中的巨型银行。
有人说，世界上没有金钱解决不了的问题。不管你是否同意这句话，没有人能否认金钱在现代社会的重要性。与金钱相关的决策问题无疑属于上述深层决策问题。以银行贷款的信用风险管理为例，我们可以更好地理解先进的机器学习技术是如何帮助人们处理深层决策问题的。
假设你是一个银行账户经理。你有可能完全信任一台只在贷款审批等问题上给出预测和评分结果的机器吗？事实上，答案绝对是否定的。
银行是最早重视数据分析和建模的行业。银行一般需要数据建模工程师在3-6个月内完成一个评分模型，评分模型的逻辑是完全可解释的。但是，一旦业务逻辑发生变化(贷款条件变化、贷款人群变化、利率调整等)。)，整个模型需要重新调试和部署，这消耗了大量的时间、人力、软硬件资源。
桃树机器人不仅可以根据业务逻辑的变化自动适应更新算法，还可以直接向贷款管理人员提供对每笔贷款业务的实时监控、决策和解释。
2016年1月16日15: 00，一家知名银行负责小微企业信贷业务的高级经理收到信息提示:
亲爱的高经理，桃树机器人提醒您:
1.您负责的* * *客户被桃树机器人判定为高风险客户，贷款后还款信用等级为1星级(星级范围:1-5星级，星级越低，还款信用越低)。
2.桃树机器人的判断依据:
1)获得贷款后第7天，客户从企业账户向私人账户支付了510万元，该私人账户属于客户企业账户交易记录的陌生账户。
2)根据中央银行的信用查询记录，汇款私人账户是客户的妻子，她的名字是* * *。
3)该客户的公司账户收入近30天大幅下降，与前30天相比下降率上升了78%。
4)客户的妻子在其他银行申请贷款。见* * *
3.客户详细信息:
1)企业账户:
2)私人账户:
3)联系信息:* *
4)地址:* *
5)抵押品:* *
详细分析结果，请点击:桃树机器人系统
根据桃树机器人的分析结果，高经理立即找到相关人员进行处理。
当晚21:00，高经理成功收回坏账。
除银行外，桃树机器人已经成功应用于电子商务、快速消费品、公共安全等行业，不仅可以提供基于数据的预测结果，还可以让用户充分理解机器的预测逻辑。
机器会超越或取代人类吗？
自从250万年前制造出第一件石器以来，地球上智商最高的人类开始长期统治这个美丽的蓝色星球。人类已经习惯于站在万物金字塔的顶端，本能地害怕一切可能危及他们绝对优势的事物。
特斯拉和spacex公司的创始人埃隆马斯克最近发表了一份令人震惊的机器人威胁理论，认为智能机器人将在几年内开始杀死人类。相反，数据科学家桃树科技有限公司首席执行官杨涛认为，人工智能的终极价值不是创造一个新物种，而是将机器的智能内化为人类的一个新器官，帮助人们从脑力劳动中解放出来，进一步升华人类智慧中不可复制的精华。
除了学习和总结的能力，还有什么是人类智慧不可复制的本质？这是一个定义的问题，一个发现的目标，一个像宇宙一样广阔的想象和视野，温柔和爱，以及对所有事物的同情和怜悯。机器学习最擅长的是通过将人类历史上积累的经验和智慧整合到人类定义的问题中，提供最快、最准确和最全面的答案，并帮助人类自身变得更强大。
电话给了人们一个好耳朵，电视给了人们一个千里眼，而起重机使人们成为大力士人工智能的使命，把历史上几百万年积累的知识当作一艘船，把人类带到超人的另一边。
