AI是有史以來比較強(qiáng)大的科技之一，但已經(jīng)歷經(jīng)四次的演變。實(shí)際上，自1950年代問世以來，第一代AI是屬于「描述性分析」。第二代是「診斷性分析」。第三代也是最近的這一代AI是「預(yù)測性分析」，主要是基于已經(jīng)發(fā)生的事情進(jìn)行預(yù)測將來。而未來第四代是能夠模仿人類直覺（Artificial Intuition）的AI。

盡管預(yù)測性分析非常有用，并且可以為數(shù)據(jù)科學(xué)家節(jié)省時(shí)間，但是其缺點(diǎn)仍在于須透過歷史數(shù)據(jù)預(yù)測。因此，面對新的未知場景，數(shù)據(jù)科學(xué)家變得無可奈何。如果真的要擁有“人工智能”，人們需要能夠自行“思考”的機(jī)器，以面對陌生的情況。因此，能夠模仿人類直覺（Artificial Intuition）的AI就孕育而生。

換句話說，第四代AI是“人工直覺”，它使用計(jì)算機(jī)在無需告知的前提下，識別威脅和機(jī)會，就像人類的直覺能夠讓我們在無需特別指示下做出決策。這類似于經(jīng)驗(yàn)豐富的偵探，他們可以進(jìn)入犯罪現(xiàn)場并立即知道某些事情似乎不對勁，或者是經(jīng)驗(yàn)豐富的投資人，可以比其他人先發(fā)現(xiàn)趨勢。

其實(shí)，人工直覺的概念在五年前還被認(rèn)為不可能發(fā)生。但是現(xiàn)在，像谷歌、亞馬遜和IBM等公司正在努力開發(fā)解決方案，并且有一些公司已經(jīng)讓其運(yùn)行。

簡單來說，人工直覺可以在沒有任何歷史背景的情況下準(zhǔn)確地分析未知，其是透過復(fù)雜的算法識別出數(shù)據(jù)之間的任何相關(guān)性或異常，進(jìn)而做出判斷。當(dāng)然，人工直覺是不會自動(dòng)發(fā)生的。而是透過應(yīng)用定性模型分析數(shù)據(jù)集并開發(fā)一種上下文語言，該語言表示其觀察到的整體配置。

人工直覺幾乎可以應(yīng)用于任何行業(yè)，目前在金融服務(wù)領(lǐng)域已經(jīng)取得長足的進(jìn)步。全球大型銀行使用它來檢測復(fù)雜的新型金融網(wǎng)絡(luò)犯罪計(jì)劃，包括洗錢，欺詐和ATM黑客攻擊。可疑的金融活動(dòng)通常隱藏在成千上萬個(gè)具有自己的連接參數(shù)集的交易中。通過使用極其復(fù)雜的數(shù)學(xué)算法，人工直覺可以快速識別出五個(gè)很具影響力的參數(shù)，并將其呈現(xiàn)給分析人員。

在99.9%的情況下，分析人員從成百上千的五種最重要的成分和聯(lián)系中發(fā)現(xiàn)，并立即識別所呈現(xiàn)的犯罪類型。因此，人工直覺具有產(chǎn)生正確類型的數(shù)據(jù)，識別數(shù)據(jù)，以較高的準(zhǔn)確性和較低的誤報(bào)率進(jìn)行檢測的能力，并以易于分析師理解的方式進(jìn)行呈現(xiàn)。

總之，自從Alan Turing于1950年代首次提出AI概念以來，已經(jīng)走了很長一段路，并且它絲毫沒有放緩的跡象。前幾代AI的發(fā)展只是冰山一角。未來人工直覺標(biāo)志著AI將成為真正“智能”的關(guān)鍵的一步。
責(zé)編AJX