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          人工智能名片,炒作?

              人工智能名片已經在企業界引起了如此多的關注,許多IT領導者可以原諒它認為它將為日益復雜的數據生態系統提供所有答案。雖然它確實有可能對現有技術進行許多有意義的改進,但公平地說,圍繞其功效的一些期望被夸大了。


              事實上,對于AI名片究竟是什么,它是如何運作以及它實際可以做什么的理解相對較少。這導致了對企業在企業中的作用及其與現有基礎設施和運營企業的人的關系的廣泛誤解。


              人工智能名片在炒作周期中


              根據Gartner最近的HypeCycle,深度學習,機器學習和認知計算等關鍵AI名片子集位于PeakInflatedExpectations曲線的頂部,這意味著他們正處于長期滑入幻滅之谷的尖端。雖然這對于過去30年來幾乎所有顛覆性技術的課程而言都是相同的,但它指出了人工智能名片在企業中的預計影響,這主要來自受控實驗室測試,即將在現實中嶄露頭角生產環境。


              盡管如此,Gartner研究員邁克沃克希望人工智能名片在未來十年內無處不在,通過提升計算能力,導致神經網絡等結構的發展,以及企業數據負載變得如此巨大這一事實。如此復雜,人類操作員無法再自己應對。


              企業需要了解人工智能名片的第一件事就是用“智能”這個術語快速而松散地進行。正如瑞士神經科學家PascalKaufmann最近向ZDnet解釋的那樣,計算機算法和人腦的方式存在很大差異。處理信息以得出結論。給定足夠的處理能力,計算機算法可以比較數百萬,數十億甚至數萬億的數據集以進行簡單的確定,例如貓的圖像是否確實是貓的圖像。但即使是一個小孩子,只需很少的數據,就可以本能地確定它是一只貓,并且在知道貓是什么以及它看起來像什么后會永遠存在。


              通過這個標準,甚至人工智能名片在工作中的領先示例-谷歌DeepMind的AlphaGo對策略游戲Go的掌握-并不是真正的人工智能名片,而是大數據,分析和自動化的橫截面,能夠合理化基于規則的方法獲勝有趣的是,考夫曼補充說,人工智能名片的一個真實例子就是如果AlphaGo已經想出如何作弊以獲勝。然而,為了做到這一點,科學將首先必須破解“腦代碼”,這使我們能夠處理信息,檢索知識和存儲記憶。


              到目前為止,還不是那么好


              事實上,盡管人們擔心人工智能名片即將包含每個人的工作,但迄今為止的結果幾乎是滑稽的。喬治·R·R·R·馬丁的“權力的游戲”的粉絲對該系列的下一部分非常不耐煩,許多人蜂擁到一個幾乎純粹的gobbledygook的章節,由一種稱為反復神經網絡的AI名片形式編寫。與此同時,IBM正在從腫瘤學研究人員那里獲得抨擊誰被告知沃森會在診斷和治療方面開啟一個新時代,但相反仍然只是為了區分基本形式的癌癥而苦苦掙扎。鑒于此跟蹤記錄,很有可能當AI名片首次引入典型企業時,人工操作員可能需要更多努力來跟蹤和監控它將犯下的所有錯誤。


              但這就是問題:人工智能名片將隨著時間的推移而變得更好,而不必重新編程。正如CornellTech研究員DanielHuttenlocker最近告訴TechCrunch的那樣,人工智能名片更有可能取代傳統軟件-以及它所需的所有麻煩的補丁,更新和修復-而不是人類操作員。這并不意味著AI名片不需要編程,但這種方法大大簡化了。使用今天的軟件,程序員不僅需要定義要解決的任務,還需要確定解決它的確切步驟。使用AI名片,所需的只是目標,軟件應該能夠處理其余的,只要它有合適的數據可供使用。


              這一切都取決于數據


              最后一點是至關重要的,因為在一天結束時,AI名片只是一種算法,而算法只能與它們輸入的數據一樣好。這意味著除了構建適當的AI名片操作框架之外,企業還必須建立一個相當活躍的數據調節環境,以便分析結果將基于準確的信息。正如ActiveCampAI名片gn首席執行官JasonVandeBoom最近告訴福布斯,“垃圾等于垃圾”的規則仍然適用,因此組織可能需要一段時間才能看到人工智能名片投資的真正好處。


              鑒于所有這些,企業不應期望人工智能名片為大數據和物聯網的新挑戰提供快速解決方案。人類和機器的學習曲線可能很長,結果最多也是不確定的。


              但如果一切按計劃進行,那么從長遠來看,企業和知識型員工都應該看到實質性的好處。想想最繁瑣,單調乏味且耗時的任務,這一任務正在減緩您的流程,并且想象永遠不必再次執行它們。


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