这是人工智能永远无法做到的事情

2017年春天，在福特汉姆大学(Fordham University)在纽约举办的金融科技会议上，一位人工智能专家做出了一个大胆的预测:总有一天，会有一家市值只有1美元的公司亿美元。他预测，这一估值在当时似乎令人难以置信，但它将基于该公司对人工智能的广泛使用。

他至少在一个方面是正确的:一年多后，苹果成为世界上第一家市值达到万亿美元的公司。但是预测的第二部分呢?苹果惊人的估值是人工智能的力量造成的吗?人工智能和更广泛的数据分析是业务增长的关键驱动力吗?

苹果广泛使用数据分析和人工智能。Siri结合了语音识别和专家系统，可以根据你的位置给你提醒。Apple Music会研究你的收听习惯，并据此组合播放列表。Apple Fitness+使用苹果手表的数据来帮助用户建立健康。2018年，苹果的人工智能主管约翰·詹安德里亚被任命为该公司的执行团队。

但都一样新闻稿宣布对詹安德里亚的任命，让我们从根本上了解了苹果如此成功的原因。它指出，苹果“在创新方面引领世界”，而不是AI。苹果公司花了几十年时间打造全新的产品领域，并围绕音乐销售(iTunes)、应用程序订阅(app Store)、云存储(iCloud)和数字支付(Apple Pay)开创了新的商业模式。人们很容易忘记，就在20年前，电脑几乎占据了苹果的全部业务。去年，Mac产品的贡献仅为10.4%公司的收入。

人类的创造力具有人工智能无法企及的远见卓识

苹果的新产品和商业模式依赖于创造力和超越已知的能力，而不是数据分析或人工智能。像史蒂夫·乔布斯和乔尼·艾夫这样的创意领袖可以看到便携式MP3播放器的缺陷，但没有算法能告诉他们如何建立一种全新的听音乐方式。iPod、iPhone和iPad的诞生源于他们对应用新技术的远见卓识，以及卓越的以用户为中心的设计理念。iTunes和App Store等服务源于苹果公司致力于为消费者提供全新的、有价值的体验。创新，而不是人工智能或分析，创造了推动苹果万亿美元估值的回报。

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也不能指望数据会产生这样的结果。量化技术，即使是像深度学习这样复杂的技术，也是向后看的、高度受限的、还原论的。他们从一个已建立的数据集开始，从有限数量的预定义选项中寻找最佳答案。数据驱动工具的本质使得它们不适合提出大胆的、颠覆性的创新——这种突破会带来全新的东西。例如，目前最有前途的人工智能技术之一是GPT-3“少数镜头”学习模型，该模型已经显示出一定的能力来完成一些创造性任务，如生成合成新闻文章和计算机代码。然而，今天，它的领域主要局限于自然语言处理-甚至使用175的模型欧元参数。

突破性的创新源于一次偶然的对话，实验室里的意外发现，或者是将来自不同领域的不同信息连接起来的能力。当乔尼·艾夫(Jony Ive)被苹果公司(Apple)聘用时，他设计了从电话到马桶等各种产品，但在计算机行业毫无建诣。然而，20年来，他一直是苹果新产品成功的核心人物，因为他能够预见新技术如何构建一个尚不存在的世界。

对人工智能的依赖实际上弊大于利

如今企业面临的危险是，过度强调人工智能和量化工具可能会阻碍突破创新。如果每个决策都必须由数据驱动，那么企业如何在没有相关数据的情况下创建产品呢?任何算法都不能证明投资和推出突破性创新是合理的。

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此外，企业用于业务改进的带宽可能会被分析工具的使用所消耗。在这种情况下，渐进式创新将起主导作用。著名计算机科学家梅勒妮米切尔总结了企业容易落入的陷阱:“人工智能商业化的竞赛给研究人员带来了巨大的压力，要求他们开发出在狭窄任务中“足够好”的系统。量化工具是强大而令人兴奋的，但它们可能会主导一家公司，使其专注于狭隘的任务，而不利于突破性的创新。

这并不是说数据分析没有任何作用。数据工具是支持技术这可以改进和扩展现有的产品。企业应该在突破性创新中使用人工智能技术。例如，在21世纪初，虽然没有一种算法可以利用手机数据来设计iPhone，但人工智能驱动的助手Siri为这一突破性创新增添了价值。人工智能只是其中之一功能区域在苹果，它与软件、硬件工程、设计和其他业务领域齐名。

“万亿美元俱乐部”的其他成员进一步说明了突破性创新的重要性。亚马逊、Alphabet和微软的成功不是建立在人工智能或大数据上，而是建立在改变了我们购物、工作和消费信息方式的突破性创新上。这些公司从分析能力中受益匪浅，但它们销售的产品主要来自于人类的创造力。

最可靠的成功之路不是通过渐进式的进步，而是突破性的创新。虽然建立在人工智能基础上的万亿美元公司可能有一天会崛起，但现在还没有。企业不应该让人工智能和大数据的光芒分散他们的注意力，忽视创造力和发现等人类过程对实现突破性创新的重要性。

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