每家认真的科技公司,现在都设有人工智能(AI)团队,投资数百万美元研发智能系统,用来做情势评估、预测分析、以学习为基础的识别系统、对话接口,以及推荐引擎。下面就随网络通信小编一起来了解一下相关内容吧。
物联网不需增设“人工智能官”一职
每家认真的科技公司,现在都设有人工智能(AI)团队,投资数百万美元研发智能系统,用来做情势评估、预测分析、以学习为基础的识别系统、对话接口,以及推荐引擎。像是Google、脸书(Facebook)、亚马逊(Amazon)等公司不仅使用人工智能,更将人工智能做为核心智能财产的一部分。
随着市场逐渐成熟,人工智能已经打入那些想使用人工智能、但不会自行开发人工智能的企业。这些企业认为智能系统能解决销售、物流、制造及商业智能(business intelligence)方面的问题,希望人工智能为他们提升生产力、让现有流程自动化、提供预测分析、从庞大的数据集里找出意义。对这些企业来说,虽然人工智能是一种竞争优势,但并不是他们核心产品的一部分。他们认为,在人工智能方面的投资,可以协助解决实际的商业问题,但不会是销售给顾客的产品的一部分。百事可乐(Pepsi)、沃尔玛(Wal-Mart)、麦当劳(McDonald's)虽然可能想用人工智能来协助营销、物流,甚至是煎汉堡肉,但这并不代表我们很快就会看到智能可乐、智能雪铲,或是智能大麦克汉堡。
如同先前其他技术发展的状况,现在我们也会听到关于「人工智能策略」的建议,呼吁企业应该设置“人工智能官”。就像先前大数据兴起,掀起一波雇用资料科学家的狂热,现在也有人认为每家企业都该设置“官字辈”的高阶主管,以推动企业的人工智能策略。
但我想请大家别这样。真的,千万不要。
我并不是不相信人工智能的用处,毕竟,我整个职涯就是从事这个领域。我绝不是人工智能的怀疑论者,反而还是个狂热的人工智能信徒。
但我也相信,要真的让人工智能在企业发挥效果,就必须专注于「达成企业目标」。急着发展“人工智能策略”,并找个有人工智能技术的人来带头往前冲,也许看来符合当今潮流,却忽略了一项现实:任何创新方案想要成功,都必须先确实了解真正的商业问题及目标。想让人工智能在企业里真正发挥作用,就必须用企业的目标作为背后的推动力量。
但这并不是设置人工智能官就能做到的事。这个职位的本质,是用人工智能这把槌子,让任何问题都成了该敲下去的钉子。这位受了高等教育、拿了高薪、高度积极的人工智能官,会彻底搜寻企业上上下下,寻找各种可以应用人工智能的地方,实际上等于把目标设定成运用人工智能,而不是解决真正的问题。
企业当然还是需要懂人工智能技术的人,但“懂人工智能技术”和“知道人工智能能为企业发挥何种策略用途”,完全是两回事。公司里懂人工智能的人和懂策略的人,彼此必须真正有效沟通,设置人工智能官,并不能取代这种沟通。
若是不设置人工智能官,首先该做的是找出待解决的问题,由直接处理问题的人,来思考人工智能解决方案。这些人只要拥有一个架构,可用来思考何时可运用人工智能问题解决方案,就能建议在哪里实际执行那些解决方案。幸运的是,人工智能技术本身就能直接提供这种架构。大家早已看到人工智能能应用在哪里,以及在哪里应用还为之过早。
这个问题最后还是归结到“数据”和“任务”。
举例来说,纲要明确的传统数据里的那些高度结构化数据,往往可用于传统、高度分析的机器学习(machine learning)方法。如果你有十年的事务数据,就该运用机器学习,找出顾客人口统计数据与产品之间的相关性。
而如果你拥有的是大量、低阶特征的数据集(像是影像或声音),就最适合运用深度学习(deep learning)技术。因此,也许很适合用深度学习方法,根据机器设备的声音,来预测工厂里会出现的故障。
如果你有的数据全部都是文字,就适合用数据撷取(data extraction)、情感分析(sentiment analysis)和像IBM的Watson认知运算技术那种方法,来进行以证据为基础的推理。根据人资最佳实务手册将智能建议自动化,也属于这一类。
如果你的数据是要用来制作有关业务状况或绩效的报告,自然语言产生(natural language generation)就是最适当的选择。现在机器就能自动制作通顺可读的英文报告,并以电子邮件寄送,实在没有理由把分析师宝贵的时间,用来分析所有的销售数据,并制作摘要报告。
如果全公司的决策者都了解这些概念,就能根据自己面对的业务问题,以及收集的资料,找出可能最适合采用的认知技术。
重点很简单。人工智能并非魔法。特定的技术提供特定的功能,也有特定的数据需求。若要了解这些事情,并不需要公司里有位巫师或独角兽,也不需要人工智能官,只需要有一些团队向了解各种技术解决方案细节的人,沟通清楚业务问题的实际情况。
今日的人工智能技术确实功能强大,企业一旦采用,人工智能技术将会改变一切。如果我们把重点放在运用人工智能,来解决各种真实而普遍的问题,就能建立起新的人机关系,让所有人都有能力创造最佳成果、发挥最大潜力。
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