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人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)推動企業(yè)發(fā)展

人工智能 機器學(xué)習(xí)
IT主管們已經(jīng)開始收獲人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)所帶來的回報。最近的一項調(diào)查顯示,隨著經(jīng)濟遭遇重創(chuàng),有一半的主管正在考慮加大投資能夠帶來收益的人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)。

 IT主管們已經(jīng)開始收獲人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)所帶來的回報。最近的一項調(diào)查顯示,隨著經(jīng)濟遭遇重創(chuàng),有一半的主管正在考慮加大投資能夠帶來收益的人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)。

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到目前為止,我們大多數(shù)人都知道,在當今時代,人工智能及其子領(lǐng)域機器學(xué)習(xí)技術(shù)與人類智能沒什么關(guān)系。人工智能/機器學(xué)習(xí)技術(shù)主要涉及識別數(shù)據(jù)模式和自動執(zhí)行一些獨立的任務(wù),包括可標記欺詐性金融交易的算法、回答客戶問題的聊天機器人等。你猜怎么著?IT主管們很看重其巨大的潛力。

根據(jù)2月發(fā)布的針對IT主管的“首席信息官技術(shù)民意調(diào)查”(CIO Tech Poll),62%的受訪者認為人工智能/機器學(xué)習(xí)是很具顛覆性的技術(shù),42%的受訪者認為這些技術(shù)具有很大的影響力——這兩項數(shù)據(jù)使人工智能/機器學(xué)習(xí)技術(shù)的百分比是其最強競爭對手(大數(shù)據(jù)分析技術(shù))的兩倍。令人印象深刻的是,有18%的人已經(jīng)在生產(chǎn)中使用了人工智能/機器學(xué)習(xí)解決方案。

7月份,在“首席信息官疫情業(yè)務(wù)影響調(diào)查(CIO Pandemic Business Impact Survey)”中提出了一個更具煽動性的問題:“您公司對考慮更多使用人工智能/機器學(xué)習(xí)技術(shù)以減少或降低人力資源成本的可能性有多大?”將近一半(48%)的受訪者表示,這樣做的可能性很大或有可能。這意味著,隨著經(jīng)濟衰退的加劇,對人工智能/機器學(xué)習(xí)解決方案的需求可能會大大增加。

現(xiàn)在是時候來制定您的人工智能/機器學(xué)習(xí)技術(shù)策略了。為此,媒體記者和分析師剖析了這些問題,并提供了一些有意義的建議。

智能企業(yè)

盡管毫無疑問,人工智能/機器學(xué)習(xí)技術(shù)會取代某些工作,但是馬修·芬尼根(Matthew Finnegan)在“計算機世界”平臺上發(fā)表的文章,名為“工作中的人工智能:您的下一位同事可能是一個算法”,其著重討論了人工智能系統(tǒng)與人類合作以提高工作效率的情況。最有趣的例子之一是“協(xié)作機器人”,它與工廠車間的工人一起工作,以提高員工的能力。

高效的人工智能/機器學(xué)習(xí)解決方案有多種形式,例如在“首席信息官”平臺,克林特·博爾頓(Clint Boulton)在“5個機器學(xué)習(xí)成功案例:內(nèi)部觀察”一文中講述了一系列新的案例研究。此文讀起來就像是機器學(xué)習(xí)應(yīng)用的精選合集:通過預(yù)測分析來預(yù)測醫(yī)學(xué)治療結(jié)果,通過密集數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)個性化產(chǎn)品推薦,通過圖像分析以提高作物產(chǎn)量。一個清晰的模式:當某個組織看到機器學(xué)習(xí)技術(shù)在某一領(lǐng)域取得成功后,類似的機器學(xué)習(xí)技術(shù)就會經(jīng)常應(yīng)用于其他領(lǐng)域。

撰稿人尼爾·溫伯格(Neil Weinberg)在“人工智能如何創(chuàng)建自動化運營數(shù)據(jù)中心”一文中著重介紹了人工智能/機器學(xué)習(xí)技術(shù)的高度實用性直接使IT部門受益。根據(jù)溫伯格的說法,人工智能/機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以處理電源、設(shè)備和工作負載管理工作,并可在無需人工干預(yù)情況下持續(xù)進行優(yōu)化(就硬件而言,可以預(yù)測故障)。數(shù)據(jù)中心的安全性也會受益于人工智能/機器學(xué)習(xí)功能,其既可以提醒管理員存在異常情況,也可以識別漏洞及其提供補救措施。

各種形式的機器學(xué)習(xí)技術(shù)通常從發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的模式開始。但在許多情況下,正如“首席安全官”平臺的撰稿人瑪利亞·科洛夫(Maria Korlov)在“您的人工智能和機器學(xué)習(xí)項目的安全性如何?”一文中所述,這些數(shù)據(jù)可能都是敏感的。 科洛夫指出,數(shù)據(jù)安全性通常是事后才想到的,這使得某些機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)本身就很容易發(fā)生數(shù)據(jù)泄露。其解決方案是從一開始就制定明確的安全策略,而在大型組織中,則要專門任命一名高管來管理與人工智能相關(guān)的風(fēng)險。

那么您應(yīng)該在哪里設(shè)計人工智能/機器學(xué)習(xí)解決方案呢?“信息世界”平臺的特約編輯馬丁·海勒(Martin Heller)認為,公共云提供商提供了很具吸引力的方案,但您需要仔細選擇。在“如何選擇云端機器學(xué)習(xí)平臺”一文中,海勒概述了每個云端機器學(xué)習(xí)平臺應(yīng)具備的12種功能以及為什么需要這些功能。由于有如此多的數(shù)據(jù)分析工作負載轉(zhuǎn)移到云端,因此利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)來獲取更大的價值,這是很合理的——但至關(guān)重要的是,您應(yīng)該確保能夠使用到很好的機器學(xué)習(xí)框架,并從預(yù)訓(xùn)練的模型中受益。

我們距離與人類智能相當?shù)娜斯ぶ悄苋赃€差幾代。同時,人工智能/機器學(xué)習(xí)技術(shù)將逐漸滲透到幾乎所有類型的應(yīng)用程序中,從而減少一些繁瑣的工作,并提供前所未有的功能。難怪IT主管們認為,這些技術(shù)將產(chǎn)生很大的影響。

責(zé)任編輯:華軒 來源: 企業(yè)網(wǎng)D1Net
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