投资人工智能如何使您的业务受益?

日期: 2020年9月8日
阅读时间: 5 min

多年来,人工智能一直主导着有关行业趋势的预测和报告。此外,许多企业,不仅是最大的企业,都已经尝试了其元素的实现,其中一些已经在生产实现的范围内取得了显著成就。

在有关AI开发的大量信息汇总中,人们很容易迷失自己。因此,在此基础上,基于先前设计的策略的周到且有意识的方法将能够满足实际需求。


对于初学者– fixing the concepts

为了制定和实施这样的策略,必须了解人工智能的本质。 毫无疑问,它与科幻电影中的想象力相去甚远。到目前为止,我们已经预料到,人工智能和人工意识是紧密相连的。

虽然在第一种情况下,我们已经可以通过越来越多的应用显示出有趣的成就,但是人工意识仍然是一个未知的领域。此外,科学家或企业并未对此问题进行特别探讨。 当前的人工智能方法主要基于复制人脑的结构。 利用有关神经生理学的最新知识,我们正在创建神经网络–当前所谓的人工智能的理由。


我们现在在用人工智能做什么?

结果,人工智能的发展(甚至剥夺了部分的人工意识)主要在人工认知过程的发展范围内进行。在当今每一个备受尊敬的IT公司的投资组合中,我们都将发现许多认知类解决方案,主要是通过服务模型提供的。这些可能包括图像,声音识别或文本到语音处理算法的高级算法,它们全部使用大数据集并基于深度学习。因此,目前,“智能”与已处理数据集的大小成正比– 具有人工神经网络结构的机器学习算法输入的数据量越多,它们将能够更好地完成给定的任务。

这样,我们面临着最大的挑战之一,科学家们目前在开发人工智能时必须面对这些挑战。 我们的人工智能效率越高,它对特定任务的专注程度就越高。 因此,将其调整为新目的变得越来越困难。一个很好的例子是目前在国际象棋或实时策略游戏中击败人类对手的令人难以置信的先进算法。在处理了先前游戏中足够的信息(教人类玩家需要更多的信息)之后,他们甚至可以击败最好的人类对手。问题是,相同的算法无能为力–尝试在甚至略有不同的应用程序中实现它们,都需要重新进行机器学习程序。


商业人工智能–实际方法

即使拥有这样的部分信息,也可能已经创建了实施AI的方案。在业务。考虑到上述范例,其中算法的效率与其专业化成正比地增加,即使在大多数利基应用中,人工智能也将表现出色。上述人工认知过程的实施将允许 转型企业 符合;遵照 数字化转型 通过调整它们以适应当前的市场动态。

另一个信念是,只有那些与IT行业有某种联系的公司才能负担得起AI。实施。例如,这可以证明。通过支持部门或客户支持部门自动化的大量成功实验,例如通过越来越流行的聊天机器人。最初,它们可能看起来像是一种原始的解决方案,而且,说实话,它们已经存在多年了,但是今天’的聊天机器人更加先进。他们使用处理自然语言甚至语音到文本处理的认知算法。此外,他们收集数据并根据与用户的对话进行自我完善。

实际上,当时最先进的智能语音助手Amazon Alexa是非常复杂的语音到文本处理引擎和语音合成器。 Alexa功能的丰富性不在于系统本身,而在于开放的API,因此,每个相关企业都可以向Amazon平台提供自己的服务。


开源援助 

人工智能元素的实现可能不仅由于任务的自动化,而且由于开放了全新的渠道来提供服务或产品销售而产生了合理的优势。 自由和开放源代码软件在这里得到了极大的帮助。亚马逊,谷歌或微软正在竞相发布机器学习模型和库,这些模型和库越来越适合各种需求,即TensorFlow,Microsoft Cognitive Toolkit或Torch。

显然,最受欢迎的机器学习库,模型或框架仍然远离无代码开发前提,正如必须提到的那样,在更专业和更高级的场景中,它们仍然处于一厢情愿的境地。如果我们利用在以前的实施中拥有丰富经验的高素质团队提供的服务,单独使用TensorFlow或Azure平台上提供的认知工具将更加高效。因此,人工智能的实施正是外包的一个方面。


向经验丰富的人学习

为了 成功外包软件开发 适当的策略是必要的否则,很容易开发出无法满足组织需求的解决方案。特别是当我们谈到高度专业化的 定制软件 ,建议您利用专家的经验和知识。

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