落地的AI：Actions on Intelligence

到底什么是AI，什么是能落地的AI？

AI不应该就是机器学习，就是深度学习，就是专家系统，就是AlphaGo，就是算法。

AI不应该就是语音识别，就是图像识别，就是视频识别，就是自然语言理解，就是大数据。

AI不应该就是CPU，就是GPU，就TPU，就是互联网，就是物联网，就是云计算。

AI不应该就是人脸识别，就是影像诊疗，就是ChatBot，就是个性化推荐，就是自动驾驶。

真正的AI，能落地的AI，不应该只是Intelligence，更应该的是在Intelligence之上的Actions，也就是说：

Actions on Intelligence

在获得足够信息，判断，推理，规划，决策，之上的，行动，执行！

一个简单的例子，你明天要出差去上海，现在的情形是和智能系统的一通对话，然后，智能系统终于弄明白了你的需求，然后开始订票，订完告诉你。

在Actions on Intelligence的框架下，应该只要告诉智能系统，明天要去上海出差。That's it。

到了第二天，如果是飞机，2小时前，如果是高铁，1小时前，出租车就开到你面前。然后，送到机场，告知航班号。

这，就是Actions，就是行动，就是执行，都是在Intelligence之上自动发生。

再看一个例子，影像诊疗，诊断出什么疾病，只是一种Intelligence，病人更需要的是Actions，怎么治疗，治疗的方案，明天动什么手术，吃什么药，后天该干什么，大后天又该如何如何。

到时候，智能系统自动安排这些治疗方案的执行。

这，就是Actions，就是行动，就是执行，都是在Intelligence之上自动发生。

同理，商业智能，不应该只是一些指标，一些Dashboard，应该是具体的行动策略和方案。

本月的收入可能不达标了，告诉这个有啥用，有用的是应该安排明天发一个招聘广告，后天面试几个销售，或是，明天去百度多买一些广告，后天去今日头条发一篇软广。

自然而然，本月的销售就上去了，根本不用什么决策依据，而是自动决策了。

这，就是Actions，就是行动，就是执行，都是在Intelligence之上自动发生。

全世界都在大力投入的自动驾驶，就是Actions on Intelligence的典范之作。

中间的一切，乘客是不关心的。智能系统需要根据情况，采取不同的Actions，启动，加速，刹车，换道，转弯。所有的Actions都是为了一个最终的一个Action，就是把乘客从A点送到B点。

没有Actions，AI给用户带来的反而是心理负担，告诉，提示，这么多，我该怎么办。

AI，不应该是能说会道的演说家，不应该是料事如神的预言家，而应该是脚踏实地的实干家。

Actions on Intelligence，这，大概就是能落地的AI的精髓。