From: Venture Beat; 編譯：Iris
新冠肺炎病毒的全球性流行反而加速了各行各業的自動化發展。機器人的應用範圍空前擴大：在倉庫管理和採購、物流採購和快遞送貨方面，都有機器人出現的身影。人們居家隔離的日子裡，機器人承擔起了快遞員、採購員、導購員以及園丁的多重工作身份。
不過，在自動化道路上，它也為所有在AI系統、機器人和無人駕駛汽車方面的初創公司敲響了警鐘：在產品發佈上，生產商需停止天花亂墜的宣傳，或為AI工具加上令人眼花繚亂的裝飾性功能。相反，行業人員應該將重點放在解決自動化工具的使用短板上，為用戶提供真正的價值。
漫談機器自動化的發展前景
在新冠病毒大流行中，世界各地成千上萬的人只能蝸居在家工作。面對緊張的市場供求關係，零售商需要努力應對供應問題，而忙著囤貨的消費者則在大量購入日用商品。在全球範圍內，京東作為中國電子商務巨頭，開始在武漢測試推行一款自動送貨機器人，它能夠全天24小時運行，自動在倉庫安排庫存和安置商品，以應對激增的供貨需求。
正在工作中的京東送貨機器人
像是在一夜之間，自動化機器的存在變得格外引人注目。而伴隨世界各地的消費者的注意力而來的，則是如何讓機器發揮更出色的表現。它們必須足夠可靠、足夠“自動化”，能夠完全脫離人力，在各種現實情境下實現獨立工作。
在某種程度上，這種全球流行病加速了自動化行業的發展。但與此同時，它也暴露了機器學習領域長期存在的問題：未實現完全的自動化，仍然需要部分人力輔助。因此，AI行業需要在以下三個領域對自動化產品進行改進：
1. 根據平均人力干預次數評判產品質量
隨著更多自動化的AI機器流入市場，人們傾向於根據平均人工干預次數來度量系統的可靠性。由於現實生活與受控環境不同，存在各種不可預測的狀況，因此，研究團隊需要更多的工具和行業標準來評估大範圍場景下的整體系統性能，
舉個例子：如果一個送貨機器人可以達到每小時4英里的最高跑腿速度，但在沒有現場人員支持的情況下，它根本無法自主完成送貨，那麼顯而易見地，這個機器人並沒有為用戶創造多少價值。
旨在縮短AI系統開發週期，並持續輸出高質量評估數據的工程軟件——DevOps，讓人們看到了AI和ML項目的不成熟的現狀。目前，仍有87%的ML項目無法自動化完成任務。然而，mlop和AIOps項目卻已批量出現在市場上，實現了基本的自動化發展。這標誌著從埋頭於數據、專注AI和ML項目的研究，到將重點放在實際產品測試的關鍵轉變。即便是最先進的ML模型，也可能存在無法進行完全自動化控制的情況，而有效的、以人力干預次數為準的產品測試，則能夠幫助淘汰無實際效用的產品。在人力資源短缺的今天，這種關注現實的態度，比起一味的技術鑽研更有意義。
DevOps的完備的運行模式
2. 允許用戶對AI系統糾錯
在這個時代，距離機器人能夠完全自主解決方案的目標，我們還有很長的路要走。然而，這並不意味著機器人不能給人類帶來即時價值。即使機器人僱員智能處理一些看似不那麼費力的任務，也能夠幫助公司減少大量的勞動力和集成成本。這也解釋了為什麼測量人力干預的平均頻次如此重要。
此外，研究團隊需要設計一個更完備的方案，來處理機器人在辦公中所犯的基礎性的錯誤，以緩解人機互動之間的信任危機。例如，顯示機器學習模型所預測的對任務完成的信心水平，或者將預測數據編輯為用戶的操作建議，這些都是能幫助機器人與用戶建立信任的方法。
此外，一個重要的任務是要建立用戶和機器之間的雙向通信網絡，允許用戶標記AI系統所無法檢測到的錯誤。尤其是當系統出現重大失誤時，得益於通信網絡，用戶可以立即進行人工干預，以恢復系統運行。
MIT正在嘗試通過人類腦電波來調整機器人的工作
當然，只是處理系統的錯誤仍是不夠的。下一步是確保機器和人之間的無縫切換和協作，以處理邊緣性情況，並優化AI系統的整體性能。
3.重新構建人機交互關係
用戶習慣於引導機器人，或給機器發出指令。但隨著機器變得越來越聰明，人類用戶的選擇是否客觀正確，這儼然成了一個未知數。在人機關係領域有這樣一個經典問題：誰應該控制自動駕駛出租車？是汽車本身，或者能夠遠程監控的機器人，抑或是人類駕駛員？具體在什麼情況下，人力控制勝於機器人？
谷歌Waymo自動駕駛汽車遭到美國客戶的拒乘“欺凌”
由此可見，人類用戶與機器之間，除了技術上的隔閡，還存在彼此信任的問題。儘管研究表明自動化汽車在駕駛過程中更加安全，但近一半的美國用戶仍然不喜歡使用自動駕駛汽車。原因很簡單：人類無法完全信任機器。
這就引申到一個核心問題：我們如何設計以人為中心的AI系統，以確保自動機器讓我們的生活更美好，而不是變得更糟？我們應如何構建好人機關係，並允許人類和機器之間相互學習？
還有很多問題需要我們去回答。但好消息是，已有許多研究團隊開始著手這樣做了。AI系統的發展前景依然一片光明，我們也正朝著正確的方向一往無前。
-The End-
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