人工智能到底性能优先OR应用优先？

哈佛商业周刊近期的一篇评论文章认为，和人类参予有所不同工作有有所不同胜任标准一样，机器何时可以从内部训练改以在现实工作环境中自学的标准也不一样。对于AI公司来说，首先必须搞清楚自己和客户对于错误的容忍度是什么，然后要回答自己：在现实环境中提供客户数据有多么最重要？最后，必须寻找一个产品训练时长和投放现实环境后潜在风险的平衡点。有所不同工作，对错误的容忍度有所不同麦当劳的收银员不必须过于多培训就能上岗。即使是下班第一天，大多数收银员也能胜任工作。

工作时间就越宽，他们就就越有经验。虽然新人有可能有些快，相比杨家员工，错误不会多一些，但整体来说，大家都坚信他们不会从经验中自学提升。

我们一般不这么想要，但只不过商业飞行员也是这样。我们坐飞机深感安心，是因为航空运输飞行员证书是由美国交通部联邦航空管理局管理的，拒绝飞行员最多享有1500小时的飞行中时长，500小时的国际航班经验，100小时的夜间飞行中时间，还有75小时的仪表操作者时长。不过我们也告诉，飞行员的茁壮也必须工作经验。2009年1月15日，当美国航空1549号航班被一群加拿大鹅打中后，在所有发动机重开的情况下，机长Chelsey“Sully”Sullenberger奇迹般地将飞机迫降在哈德逊河上，解救了所有155名乘客的生命。

大多数记者将他的展现出得益于经验。他享有19，663小时的飞行中时长，其中A320飞机的飞行中时长超过了4，765小时。Sully自己说道：“可以这么看，42年来，我仍然在一个叫作经验、教育和培训的银行中持续做到着小额定期存款。

1月15日那天，数额扣了不少，于是我托了一大笔钱。”Sully和他所有乘客，都应当感激以前陪伴Sully盘旋的那数以千计的人。在收银员和飞行员之间，“胜任工作”的辨别标准是有差异的。

这种差异基于对错误的容忍度。很显著，对飞行员来说，容忍度要较低得多。

这反映在他们服务第一批现实客户之前，我们拒绝他们累积的训练时长上，即使他们确实上岗后不会随着经验的快速增长而提升。对于有所不同的职业，我们对于拒绝接受多长时间的培训就算“胜任工作”了，具有有所不同的定义。机器学习也是如此。

AI应用于是基于预测的。传统的编程算法遵循登录步骤处置数据，输入结果。但机器学习有所不同。

作为当今AI技术的主要方法，机器学习算法不会在自学过程中持续演化。给机器以还包括结果在内的数据，它不会寻找其中的关联，根据这些关联，机器可以处置它从未见过的数据，并得出预测结果。这意味著智能机器必须拒绝接受训练，就像飞行员和收银员一样。

新的员工在公司的培训体系中显得可以“胜任工作”，之后踏上工作岗位，随着工作经验的累积持续提升。在这一过程中，辨别何时可以“胜任工作”是个最重要要求。

就机器智能来说，这有可能是个和时机有关的最重要战略决策：何时从内部训练切换为实际工作过程中的自学。

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