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機器學習是如何改善企業生產力的?

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放大字體  縮小字體 發布日期:2017-05-11   來源:36氪   瀏覽次數:1020
核心提示:  人工智能比來很熱,然則這外面有許多炒作的成份。關于旨在進步臨盆力的企業來講,選擇適合的技巧很主要。關于人工智能范疇有兩個輕易被混雜的技巧偏向,一個叫做AI(artificial intelligence),一個叫IA(intel

  人工智能比來很熱,然則這外面有許多炒作的成份。關于旨在進步臨盆力的企業來講,選擇適合的技巧很主要。關于人工智能范疇有兩個輕易被混雜的技巧偏向,一個叫做AI(artificial intelligence),一個叫IA(intelligence augmentation),這兩個有甚么差別呢?各自又實用于甚么方面呢?harmon.ie結合開創人David Lavenda為我們解讀。

  假如說有一個詞是企業愿望跟本身沾邊的話,那就是“臨盆力”

  這個目標影響了太多企業要權衡的其他器械——包含勝利、效力、利潤等等。而比來,人工智能(AI)被吹噓成了進步臨盆力的老手段,由于它可以用不知疲憊的機械來代替昂貴的人工。無人駕駛卡車就是比來遭到媒體存眷的一個例子,假如這類車普及,將會代替幾百萬卡車司機。

  但AI一向以來都遭到了許多不該得的存眷。在機械代替我們人類之前,它們將贊助我們做出明智的決議,從而讓我們變得更有臨盆力——而主動機械將遭到咒罵。這類技巧的應用叫做“智能加強”,而因為其行將到來的普遍影響,所所以值得加以親密不雅察的。

  關于許多企業來講,人工智能(AI)與智能加強(IA)其實沒有差別。固然,這類說法是有據可循的。IBM總裁、主席兼CEO Ginni Rometty已經在《華爾街日報》的一篇專欄中指出,不論你把它叫AI照樣IA,“這些認知體系既不是主動的也不是有知覺的,但它們構成了一種新型的一點也不人工的智能。它們加強了我們懂得四周這個龐雜的世界正在產生甚么的才能。”

  這相對是對的。但在古代數據多樣化的任務情況下,AI和IA在完成臨盆力最年夜化方面照樣有所差別的。假如這兩種技巧運用到了毛病的義務上,后果反而會適得其反,不論運用有多先輩也不可。

  AI技巧供給的“智能”應用了日趨便宜的盤算處置才能,可以比人更敏捷地評價可選計劃。所以AI驅動的盤算機曾經在跟人下國際象棋、下圍棋乃至停止智力比賽中獲勝。這些義務的特色都是要在無限的選項集外面評價出最好的一步,不論這個選項的數目有多年夜。應用所謂的機械進修來評價很多選項并從曩昔的經歷中進修,人工智能恰是經由過程如許選出了最好的成果的。

  但貿易決議計劃觸及到的其實不只要對浩瀚選項停止評價。貿易決議計劃還牽扯到倫理和有形的、盤算機沒法說明的器械。這時候候就要有人的介入。也是IA之所以吸惹人之地點。它讓人可以引誘盤算機評價選項然后就下一步該做甚么提出建議。恰是由于有了人和機械的這類協作,所以人類能力把臨盆力進步到新的程度。

  這是若何做到呢?

  我們可以舉一個在平常貿易場景中應用機械智能加強人類的一個例子,那就是從普遍的app傍邊搜集各類分歧的信息,然后應用智能加強技巧,好比天然說話處置技巧和機械進修來主動婚配相干的信息。這意味著從Salesforce、Dropbox、email、Office 365、Workday等浩瀚運用搜集第一手信息,然后以相似拼圖的方法將相干信息組合到一路,如許人就不會只見數據樹木而不見信息叢林了。這個認知進程關于人來講是極端辛苦的,但關于智能機械來講倒是相當簡略清楚明了的工作。有了在相關高低文之下展示的一切相干信息,人便可以就下一步該做甚么做出明智決議計劃。

  這其實不意味著IA就可以替換AI。每種智能技巧都有其用武之地。諸如應用聊天機械人替換人類操作員之類的情形將變得愈來愈罕見。如今,你可以經由過程Slack向Taco Bell訂購食物,或許應用機械人從Domino訂購披薩。這些聊天機械人處置的都是AI比人治理得更高效的那種義務類型,由于高低文都是界說得很清楚,并且決議計劃水平都是極端無限的。

  當高低文和決議計劃前提都比擬隱約, 并且須要斟酌品德倫理成績時,AI就不是很適合了。這時候候智能加強便可以施展感化了——經由過程以分歧的方法展示信息和選項,然后讓人來斟酌剩下的工作。就近期和中期而言,機械智能恰是如許來贊助組織和小我變得更有臨盆力的,所以也是企業應當存眷的處所。

  人工智能可以經由過程替換人完成聚焦型義務來改良效力,但真正進步企業臨盆力的是加強人決議計劃的機械智能運用。懂得機械進修可飾演的腳色,是在企業充足施展人工智能和人類智能的癥結。

 
 
 
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