近期經常聽大家說起人工智慧，隨後說的是目前應用場景還不明確，不知道如何啟動。實際上如果大家理解人工智慧可以做什麼，答案很明顯。

人工智慧從應用角度可以解決三大類問題：

1.人可以做，機器做更好

2.人不可以做，機器可以做更好

3.機器可以輔助人做的更好

以上三類問題就是從方法論上，對人工智慧場景的劃分。

針對1，可以想到的是無人駕駛系統，人工智慧擅長從固定模式中學習規律，而一切是固定模式、重複經驗的工作、行為理論上都是可以透過人工智慧來取代。這也是大家所恐慌的機器替代人的根源。

針對2，比如針對百度知道的場景，每天大量的提問如何去分配給大量的回答使用者，並促成問題得到最好的解決，人力是無法完成該任務的；另外滴滴調配車子的演算法，自動加價的過程，人力也很難cover。在實時、大資料場景下，人工智慧可以更好的勝任。

針對3，機器不能完全取代人，但可以協助人去工作。該場景主要是因為機器因為不完善需要增加人工決策，或者是未達到強人工智慧階段而導致。如矽谷有公司對於化驗單進行掃描分析給出結論，醫生的初步問診系統，均是屬於該類。

大家回想下自己的工作場景，具體對應哪一型別，這樣就容易找到應用場景。需要注意的是，人工智慧專案不一定非要做一個完全取代人的機器人，任何細節都可以用人工智慧來最佳化。那麼問題是，對應到場景後，我為什麼要啟動人工智慧這個專案，這就回到產品設計師的需求決策問題。

人工智慧本質上是提高勞動生產率的方式，是技術進步的體現。任何人工智慧的專案都是為了降低成本、提高收益。兩個簡單的計算公式就可以決定是否要做：

長期人力投入-（機器投入+研發成本）>0；人工智慧收益-原始收益>0；

這樣，找到對應的場景，評估效益，就可以決定人工智慧專案是否要啟動。

後續有機會我會就一個真實的人工智慧案例給大家分析。