人工智慧的盡頭是人工？
除了定期上街執勤需要外，乙個深層次的原因是，人工智慧並不能百分之百包打天下。更極端情況下，人工智慧的盡頭可能是人工。
何出此言呢?其一原因是人工智慧演算法的評價準則。這裡談論兩個指標，漏檢率和誤報率。第乙個指標，漏檢率是指本應發現卻未被演算法發現的問題，俗稱假陰性。
以交通違章為例，假陰性或漏檢率意味著並非所有違章現象都能被有效發現。在監控探頭日益普及的今天，多數違章都已經能通過人工智慧演算法檢測到。如早期研發的闖紅燈、高速公路超速、占用高速應急車道等，中期研發的基於雲台監控攝像機的三分鐘路邊違停、車牌遮擋等，和近年來的實線變道、市內禁鳴區域鳴笛等。然而，隨著駕駛員的交通安全意識的提高，這些易於監控的違章現象正變得越來越少。以至於可以推測，在未來針對這類違章的監控可能會較難被觸發，甚至形同虛設。那麼，交管部門和相關研發的公司就必須深化監控系統的研究，將重心推向識別更為複雜的交通違章行為。比如惡劣天氣或低照度情況下的低分辨車牌識別、非機動車的違章行為。然而，這些複雜的交通違章並不見得能通過人工智慧演算法獲得很低的漏檢率，甚至可能無法形成應用級的實際監控系統。如非機動車闖紅燈行為、以及在禁行區域行駛。儘管目前這一塊的智慧型監控已經開始試點，但當非機沒有車牌以及駕駛者戴著口罩時，演算法很難自動給出確定的結論。此時，就只有依賴人工現場截停和處罰了。
而第二個指標，誤報率則是指不應被檢測出來、卻被錯誤辨識成真的「假問題」，俗稱假陽性。
仍以交通違章為例，假陽性高意味著會報到過多的假違章現象。如在高速公路上，一輛車被檢測出超速了，但實際上真車並未出現在該路段，結果車主收到了一張不屬於自己的罰單。再比如將公共汽車車身上的廣告人物錯判成違章的行人。這些都是假陽性。誤報率高或假陽性高，往往會導致後期人工介入工作量的增加。
近年來，大量人工智慧技術的落地，表明相關應用的誤報率和漏檢率問題已經有了顯著的改善。但需要指出的是，一旦容易實現的應用都完成落地或產品化了，剩下的可能都是難啃的硬骨頭。這些硬骨頭的潛在應用裡，依賴現有的人工智慧技術，兩個指標可能很難得到明顯的改善。它也就意味著，人工處理仍然會是這些應用需要依賴的主要手段。
事實上，漏檢率和誤報率這兩個簡單的指標，只是影響人工智慧全面替代人工，以及導致人工智慧最終需要依賴甚至讓位於人工的乙個小因素。
其原因在於，這兩個指標主要與**任務的效能相關。而人類智慧型中除了**，還有與可解釋性和其它與**無密切關聯的智慧型活動。如學生們刷題後形成的對新題的快速判斷，那是可以不經過常規解題思路直接找到答案的快速途徑。從某種意義上來說，這是擺脫了原有學習模型後形成的一種「跳」連線，或者直覺。這種直覺，目前還無法通過數學建模方式來表示，仍然需要靠人自己的持續學習來獲得。情感也是如此，儘管我們在構建人工智慧演算法中可以機械性地將情感分類並進行**，然而這樣獲得的情感只能讓機械人更為機械化，卻無法向共情邁出質變的一步。
即使是**，我們也受限於對自然界的理解，而不能對人工智慧技術抱以過高的期望。如氣象預報中區域性地區的降雨**，會因為對大尺度颱風的資料收集不完全而出現失誤。不僅是空間尺度上存在侷限性，時間尺度亦如此。如氣候的變化有可能是幾十年為週期的，那麼單靠十來年的資料進行氣候意義上的分析顯然是不準確的。事實上，我們在一些應用中還面臨著資料的稀少問題。如局地冰雹的**會因為資料極其稀少、且在雷達回波上無法與大降雨雲層區分開，而導致判斷失效。
我們也不能過份相信機器的**能力。如在自動控制方面，過份相信機器的判斷，可能會導致極其危險的後果。如2023年3月埃航737 max8的空難，就是過份相信機器的自動駕駛，以至於駕駛員後來無法接管引發的悲劇。
能列舉的人工智慧短板還有很多，我就不一一枚舉了。在這裡，我更想表達的是，目前人工智慧技術的落地主要是在**能力能達到應用級的應用上，算是在享用這些應用的能有的紅利。一旦人工智慧在應用層的紅利消失，剩下的可能就得靠人力了。那麼自然的問題是，人工智慧的紅利，在各種相關的應用上還能持續多久? 人工智慧的盡頭會是人工嗎? 還是必然會走向人機混合呢?
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