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第二個“計算機”?AI如何幫助企業(yè)

日期:2019-02-25   人氣:  來源:互聯(lián)網(wǎng)
簡介:第二個“計算機”?AI如何幫助企業(yè) 近年來,高性價比大規(guī)模處理能力的出現(xiàn)和AI算法的突破,推動了人工智能的發(fā)展,也讓人工智能能夠處理更加復(fù)雜的問題。有趣的是,這一趨勢讓人不禁聯(lián)想到80年代PC機的興起,當(dāng)時不斷出現(xiàn)的高性價比計算能力成為許多行業(yè)大……

第二個“計算機”?AI如何幫助企業(yè)

近年來,高性價比大規(guī)模處理能力的出現(xiàn)和AI算法的突破,推動了人工智能的發(fā)展,也讓人工智能能夠處理更加復(fù)雜的問題。有趣的是,這一趨勢讓人不禁聯(lián)想到80年代PC機的興起,當(dāng)時不斷出現(xiàn)的高性價比計算能力成為許多行業(yè)大規(guī)模計算機化的催化劑。就像如今的AI一樣,庫卡機器人驅(qū)動器維修,當(dāng)時的計算機和計算機化引領(lǐng)了新的發(fā)展趨勢,所以很多公司都爭先恐后的打造自己的計算部門和小組。按照當(dāng)時的標準,工業(yè)機器人維修,我們都可以算作是計算機專家了。

但是計算機的普及不是一夜之間發(fā)生的。數(shù)十年前,雖然對計算機化的需求非常旺盛,但對各行業(yè)的影響卻是不明確的。人們能夠感覺到計算機很重要,但是無法100%的肯定。我們經(jīng)歷了一整個發(fā)展與發(fā)現(xiàn)的過程,計算機專家和各領(lǐng)域?qū)<覕y手合作了15-20年,才針對各種需求開發(fā)出了對應(yīng)的計算機和軟件。

如今,我們再現(xiàn)了歷史。現(xiàn)在AI正處在無法很好的融入各專業(yè)領(lǐng)域的階段,領(lǐng)域內(nèi)高級玩家知道AI的重要性,但是不知道如何正確面對它。如今最常見的問題是什么是AI?和AI如何能夠幫助到我的業(yè)務(wù)?

AI如何幫助企業(yè)

首先來看看在線內(nèi)容,特別是網(wǎng)站優(yōu)化。現(xiàn)在大多數(shù)人都熟悉轉(zhuǎn)換率優(yōu)化(CRO),所謂CRO就是網(wǎng)站操作員通過測試設(shè)計、信息、用戶體驗等方面的新想法來最大化實現(xiàn)轉(zhuǎn)換。AI可以使這個過程以數(shù)量級優(yōu)化。

我們需要弄清楚我們應(yīng)該如何判斷AI的解決方案,并確定其運作方式。在這個例子中,我們通過增加的轉(zhuǎn)換率來判斷是否成功,AI通過改變字體、設(shè)計、顏色等來優(yōu)化網(wǎng)站。我們可以給予AI有關(guān)更改的信息,以及確定瀏覽器類型或登錄狀態(tài)的權(quán)限,以便AI開始分割用戶。

這樣做的結(jié)果可能會令人震驚。AI可以找到令人信服且易引起觀眾共鳴的設(shè)計。它可以通過遺傳算法有效的培育出更合適的設(shè)計,從而創(chuàng)造出轉(zhuǎn)換高效且能自我循環(huán)的子代,讓AI配置更加優(yōu)化。

需要注意,這個方法有一個很重要的方面,即AI是自主的,這也符合AI的一般定義參數(shù)和目標是由操作員設(shè)置的,但是AI決定了如何組合才能找到最佳的答案,達成更好的結(jié)果。

這樣的例子數(shù)不勝舉,在金融貿(mào)易、醫(yī)療保健甚至農(nóng)業(yè)等多個行業(yè)都已經(jīng)成功部署了AI。在所有情況下,去除上述步驟中的某些形式,這些決定都會無法獨立完成。這正是一個需要領(lǐng)域?qū)<液虯I從業(yè)者緊密合作的過程。

什么是AI

讓我們回到起點,人工智能的本質(zhì)是什么?對此我并沒有答案,我也認為根本不存在答案。這個定義可以隨著時間的變化而變化,AI也不斷的超越現(xiàn)有的水平。所以與其提出嚴格的定義,還不如來看看一些例子。

谷歌的關(guān)鍵字搜索是否是AI?你也許認為搜索背后的技術(shù)很簡單,但是即使在90年代末期,工業(yè)機器人維修,搜索引擎也居然使用了AI教科書中提及的A*樹搜索算法。

那么Siri呢?這應(yīng)該是一個AI系統(tǒng)的例子。但實際上呢?其實許多人將Siri的幽默當(dāng)作是人工智能。但實際上這只是Siri從數(shù)據(jù)庫中隨機查詢的結(jié)果。換句話說,人們所發(fā)現(xiàn)的具有人性的以免其實只是工程師手下的一行代碼。

那么自動駕駛汽車呢?這也是這段時間各大公司爭相研發(fā)的東西。但即使是贏得DARPA挑戰(zhàn)的自動駕駛汽車也完全只是使用傳感器,并沒有涉及AI技術(shù),也就說沒有自我學(xué)習(xí)的能力。

換句話說,算法本身是否能被定義為AI是有爭議的,而且我個人認為這無關(guān)緊要。重要的是AI是否根據(jù)領(lǐng)域?qū)<叶x的一個或多個方法得到了提升。重要的是AI模型是否可以自我學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域知識,并根據(jù)新的情況和期望進行調(diào)整。從定義的角度來看,它需要能夠自主運作,并隨著時間的推移變得越來越好。

我們需要設(shè)想的真實情況是AI無處不在的世界。這一切非常緊迫,因為這個世界正在來臨。這是一個由AI通過進化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自我設(shè)計出來的世界。簡而言之,這將與我們今天所處的世界完全不同。AI的定義將會繼續(xù)發(fā)生改變。就像當(dāng)初的計算機化一樣,只有當(dāng)我們所有人都被認為是AI專家時,AI才是真正的完全實現(xiàn)了。

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