深度,改进AI算法,远超人类认知

日期:2021-01-03 10:03:51 来源:互联网 编辑:小优 阅读人数:295

深度,改进AI算法,远超人类认知(图1)

但是,无论它们与人类智能相比处于什么地位,当今的AI算法已经成为许多领域(包括医疗保健,金融,制造,运输等)的定义组件。正如哈佛商学院教授Marco Iansiti和Karim Lakhani在他们的著作《人工智能时代的竞争:算法和网络运行世界时的战略与领导力》中所解释的,不久之后,“人类的努力领域将永远不会脱离人工智能。”

实际上,弱小的AI已经引领了Google,Amazon,Microsoft和Facebook等公司的成长和成功,并正在影响数十亿人的日常生活。正如Lakhani和Iansiti在书中所讨论的那样,“我们不需要完美的人工复制品来对社交网络上的内容进行优先排序,制作完美的卡布奇诺咖啡,分析客户行为,设定最佳价格,甚至显然不需要按照这种样式进行绘画伦勃朗。不完美,虚弱的人工智能已经足以改变公司的性质及其运作方式。”

深度,改进AI算法,远超人类认知(图2)

懂得运行以人工智能为动力的企业的规则的创业公司已经能够创造新市场并颠覆传统行业。适应AI时代的老牌公司并蓬勃发展。那些固守旧方法的公司在失去利用AI力量的公司的基础之后已经不复存在或被边缘化。

Iansiti和Lakhani讨论了许多主题,其中包括概念AI工厂,这是使公司能够在AI时代竞争和发展的关键组成部分。

什么是AI工厂?

当今业务中使用的关键AI技术是机器学习算法,可以从过去的观察中收集模式并预测新结果的统计引擎。机器学习算法与其他关键组件(例如数据源,实验和软件)一起可以创建AI工厂,一组相互连接的组件和流程,以促进学习和成长。

深度,改进AI算法,远超人类认知(图3)

AI工厂的算法和数据驱动模型允许组织新的假设并进行更改以改善其。这可以是添加到现有产品中的新功能,也可以是在公司现有资产基础上构建的新产品。这些变化反过来又使公司可以获取新数据,改进AI算法,并再次找到提高性能,创建新服务和产品,发展并跨市场移动的新方法。

“从本质上讲,人工智能工厂在用户参与,数据收集,算法设计,预测和改进之间创造了良性循环,” Iansiti和Lakhani在《人工智能时代的竞争》中写道。

建立,衡量,学习和改进的想法并不是什么新鲜事物。企业家和初创企业已经讨论和实践了很多年。但是,人工智能工厂通过进入自然语言处理和计算机视觉等领域将这一循环提升到一个新的水平,直到几年前,这些领域的软件普及率还非常有限。

关于AI时代的竞争的例子之一是Ant Financial(现称为Ant Group)该公司成立于2014年,拥有9000名员工,并在超过7亿美元的帮助下为超过7亿客户提供广泛的金融服务。非常高效的AI工厂(和天才领导)从这个角度来看,美国银行成立于1924年,拥有209,000名员工,为6700万客户提供种类有限的产品。

“蚂蚁金服只是一个不同的品种,” Iansiti和Lakhani写道。

AI工厂的基础架构

众所周知的事实是,机器学习算法严重依赖大量数据。数据的价值引起了一些习惯用法,例如“数据就是新油”这是一种陈词滥调,已在许多文章中使用。

但是,仅大量数据并不能构成好的AI算法。实际上,许多公司都坐拥大量数据存储,但是他们的数据和软件存在于单独的孤岛中,存储方式不一致,模型和框架也不兼容。

深度,改进AI算法,远超人类认知(图4)

“即使客户将企业视为一个统一的实体,但在内部,跨部门和职能的和数据通常都是分散的,从而阻止了数据的聚合,延迟了见解的产生,并使得无法利用分析和人工智能的力量,” Iansiti和Lakhani写道。

此外,在将数据馈送到AI算法之前,必须对其进行预处理。例如,您可能想利用与客户往来的历史来一个由AI驱动的聊天机器人,该机器人可以自动执行部分客户支持。在这种情况下,必须先对文本数据进行合并,标记化,去除过多的单词和标点符号,并进行其他转换,再将其用于训练机器学习模型。

Iansiti和Lakhani还扩展了AI工厂其他方面所面临的,例如为的机器学习算法建立正确的指标和功能,在人类专家见解和AI预测之间找到正确的鸿沟,以及应对运行方面的实验并验证结果。

“如果数据是为AI工厂提供动力的燃料,则基础设施将构成输送燃料的管道,而算法就是完成工作的机器。反过来,该实验平台控制将新燃料,管道和机器连接到现有操作的阀门。”

本文相关词条概念解析:

算法

算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制;它是求解问题类的、机械的、统一的方法,常用于计算、数据处理(英语:Dataprocessing)和自动推理。可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列,并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。算法中的指令描述的是一个计算,当其运行时能从一个初始状态和(可能为空的)初始输入开始,经过一系列有限而清晰定义的状态,最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法,包含了一些随机输入。

网友评论
相关文章
即认知图谱 ,的机遇与挑战下

即认知图谱 ,的机遇与挑战下

即认知图谱 ,的机遇与挑战下[详情]

阿里云,愿意免费提供数羊的AI算法

阿里云,愿意免费提供数羊的AI算法

阿里云,愿意免费提供数羊的AI算法[详情]

首个机器人雇佣员工出现,未来人类要向AI求职?

首个机器人雇佣员工出现,未来人类要向AI求职?

首个机器人雇佣员工出现,未来人类要向AI求职?[详情]

网站地图    Copyright     2016-2018  资讯网   All rights reserved.