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互联网发展经过了1.0时代和2.0时代，目前似乎正在进入人工智能时代。即使进入或正在进入人工智能时代，有一条主线始终未有改变，也就是垂直领域的专业度要求，因为技术发展的最终目标都是为了解决专业问题。 全球航空业作为最早、最专业的应用IT技术的行业之一，其各个子领域早已开始了对数据挖掘和运筹优化算法的应用，例如业已成熟的收益管理领域、航空运营规划领域（航线网络规划，飞机排班、机组排班、飞机维检路径优化等）、不正常航班恢复领域（飞机恢复、机组恢复、旅客恢复等）、机场资源规划（人员排班、车辆路线规划、登机口/停机位优化、机场内设施和商铺位置规划、大面积延误情况下的旅客服务优化等）等等领域，都已出现大量数据挖掘和人工智能应用的成功案例。这些领域的共同特点是，在不确定性占主导，并具有大量决策变量和约束的环境中，能够协助各种专业人员作出接近最优及最优的决策。用通俗的话说就是通过数据挖掘和机器学习的算法，尽可能多的将决策可能性列出，并选择其中最优的那个帮助专业人员作出最后的决策。 那么，什么是人工智能？ 人工智能（AI）的概念可以追溯到1950年。现代计算之父阿兰·图灵在他的论文《计算机械与智能》中首次提出一个问题“机器能否思考？”1955年，函数式编程语言LISP发明者约翰·麦卡锡提出用“人工智能”定义该领域。 经过60多年，前一阵由于新一代阿法元仅以4个TPU（专为机器学习而定制的CPU），花了3天时间，且在无师自通、左右手互搏练习的方式下，就轻松的以100：0击败了48个TPU花了几个月时间，“吃”了3千万棋局的师兄阿法狗之后，“人工智能”-Artificial Intelligence这个词几乎路人皆知了。 目前AI的发展仍令人“既欢喜又忧伤”：AI提出大半个世纪后，其发展依然属于“渐变式成长”，而不是“突破式成长”。按照图灵提出的问题，可认为“强人工智能——简称超智”的核心是机器能真正具备思考能力，而认为“弱人工智能——简称弱智。”的核心是让机器能智能化的解决问题。 所以目前人工智能的应用都属于弱人工智能范畴，其最关键的运作原理依然是“模式匹配”，基于大数据、搜寻、识别、统计、猜测的概率方式，因而只能胜任某一具体的、“规则清晰”的工作。目前的AI技术无法具备“创造力”，也就意味着无法完成现世中最有价值的工作：即创造“突破性解决方案”解决各种社会问题。 弱人工智能能做什么？ 由于强人工智能离我们还很遥远，所以这里只讨论弱人工智能。 问题之一是，既然目前AI没有预想的那么神通广大，为何眼下AI会炙手可热到如此地步呢？理由很简单：对资本家而言，有利可图；对投机者而言，有机可趁；对一般人而言，有话可吹。 弱AI虽然不具备思考能力和创造性，但也有人类不具备的“超人优点”：计算速度快、没有情感、可以做任何人都不愿意做的事情。所以具备如下三个特征的领域都能让弱人工智能发挥其最大潜能：
简单来说，目前能够“套路化”的事情就是弱AI最擅长的事情。不过这种过度依赖“数据”、依赖“量化”的人工智能，会越来越远离“人性”（情感），远离图灵意义上的“会思考”。所以，弱人工智能不适合需要情感化价值、创造性的工作，但更适合机械重复、感官增强的工作，或许我们应该庆幸是这种发展趋势。 弱AI的本质就是人类自身“机械思维”的高效率版本，它的演进路线就是将社会一切具有“自动化”价值的领域替换掉：从经济效益最大、政策阻力最小的领域开始，在改进生产力的过程中也持续改进社会人文意识形态，而后者反过来又会改变AI的演化路线。 最后，怀揣着解决问题的初衷，回过身来发现，当前的弱人工智能技术更适合于完成上述各类航空业中的决策支持问题。 *本文内容有删减 |
