發(fā)布源:深圳維創(chuàng)信息技術(shù)發(fā)布時間:2020-09-16 瀏覽次數(shù): 次
傳統(tǒng)的軟件功能強大,但需要大量的配置和設(shè)置來提供價值,即使這樣,人工智能也只有在被賦予遵循的規(guī)則成立時才有用。
人工智能系統(tǒng)靈活,適應(yīng)性強,設(shè)置時間短,因為它們可以向人類學習,而不必告訴他們需要做的一切。
這種人工輔助人工智能的或“人工的人工智能”正迅速成為早期采用者的競爭優(yōu)勢。
在未來幾年,這些競爭優(yōu)勢將轉(zhuǎn)變?yōu)樾б婧屠麧櫍徊捎萌斯ぶ悄艿慕M織效率會降低,競爭力也會降低。
為了做好這一轉(zhuǎn)變的準備,Outper公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Sean Byrnes為此指出了關(guān)于人工智能的六個重要的數(shù)據(jù)點和優(yōu)勢。
數(shù)據(jù)點1:人工智能只與其訓練的數(shù)據(jù)一樣好 人工智能系統(tǒng)經(jīng)過數(shù)據(jù)培訓,因此其技能取決于工作人員提供的算法。
如果數(shù)據(jù)不完整,那么人工智能工具所學的課程也不完整,并且結(jié)果也不可靠。
例如,如果正在銷售短褲但有一個錯誤,其中系統(tǒng)無法正確保存有關(guān)短褲銷售的數(shù)據(jù),那么受過數(shù)據(jù)培訓的人工智能系統(tǒng)就會認為沒有人喜歡購買短褲。
在培訓人工智能系統(tǒng)之前,確保數(shù)據(jù)完整、有代表性和準確是至關(guān)重要的,否則將會獲得一個能夠傳播數(shù)據(jù)錯誤的系統(tǒng)。
數(shù)據(jù)點2:人工智能系統(tǒng)可能比人類更有偏見 人們很容易將人工智能系統(tǒng)視為冷靜、無偏見的機器,它們只會根據(jù)數(shù)據(jù)做出決策。
然而,用于訓練這些人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是人類行為和決策本身可能包含偏見的副產(chǎn)品。
如果一家電子商務(wù)公司主要推銷藍色產(chǎn)品,因為創(chuàng)始人喜歡藍色,那么所有購買數(shù)據(jù)都會偏向藍色產(chǎn)品。
對這些數(shù)據(jù)進行過培訓的人工智能系統(tǒng)很容易產(chǎn)生偏見,相信藍色產(chǎn)品的銷售情況會更好,即使情況恰恰相反也是如此。
因此,組織需要識別并隔離業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)中的潛在偏差,以便準備相應(yīng)地培訓人工智能系統(tǒng)。
數(shù)據(jù)點3:人工智能系統(tǒng)可以比人們做得更好,但并不盡然 雖然這些人工智能系統(tǒng)很強大,但它們的行為和做法不像人類。
從本質(zhì)上講,它們只是一種非常先進的計算數(shù)學,不能推理或運用判斷力。
即便如此,他們可以做很多比人類做得更好的任務(wù),但他們完成的任務(wù)卻截然不同。
例如,當AlphaGo系統(tǒng)第一次擊敗世界圍棋冠軍時,游戲分析師甚至不了解其策略,因為它以完全不同于人類思維的方式進行圍棋競賽。
這些系統(tǒng)以不同方式完成工作這一事實既不好也不壞,但如果希望人工智能作為人類的替代品來完成工作,就會感到失望。
人們需要通過新的思維和操作方式開啟其想象力,以真正了解人工智能工具如何改善其業(yè)務(wù)。
數(shù)據(jù)點4:人工智能的采用是組織面臨的一項挑戰(zhàn) 像人工智能這樣的新技術(shù)會改變?nèi)藗儗τ诠ぷ鞯亩x,因此它們會影響到組織中每個人的工作。
這對許多人來說既令人興奮又具有威脅性,如果沒有適當?shù)臏蕚?,組織可能出于自我保護而拒絕采用人工智能。
人們在外包熱潮中看到了這一點,很多員工不愿意培訓他們的替代者;在這種情況下,他們擔心自己會被機器人取代。
規(guī)劃人工智能部署并相應(yīng)地教育組織員工,這對于為人工智能的過渡做好準備并避免沖突至關(guān)重要。
數(shù)據(jù)點5:人工智能增加了數(shù)據(jù)的價值 人工智能的一個令人驚奇的部分是它如何改變數(shù)據(jù)的經(jīng)濟性。
工業(yè)革命使得大規(guī)模生產(chǎn)以前只是奢侈品的產(chǎn)品具有成本效益,因為建造它們需要人工操作。
人工智能具有相同的潛力來獲取昂貴的數(shù)據(jù),無法人工分析并使其高效且易于在決策中使用。
因此,越來越多的具有名義價值的數(shù)據(jù)將在未來幾年變得極具價值。
例如,當與人工智能系統(tǒng)的營銷和銷售數(shù)據(jù)一起分析時,組織的客戶支持記錄可以成為營銷增長活動的驅(qū)動因素。
這意味著不應(yīng)該將數(shù)據(jù)視為一次性數(shù)據(jù),但是當組織使用人工智能將其轉(zhuǎn)化為競爭優(yōu)勢時,應(yīng)該盡可能多地開始收集和存儲數(shù)據(jù)。
數(shù)據(jù)點6:人工智能改變了許多工作的經(jīng)濟性 正如人工智能將改變數(shù)據(jù)的經(jīng)濟性一樣,它也將改變就業(yè)的經(jīng)濟性。
許多公司的工作涉及越來越多的數(shù)據(jù)收集和報告,以使每個人更容易地了解業(yè)務(wù)狀況。
當人工智能系統(tǒng)可以自動執(zhí)行這些數(shù)據(jù)收集和報告任務(wù)時,組織中的人員將花費更多時間做出決策并采取行動,這意味著他們對業(yè)務(wù)的個人影響將會增加。
這意味著每個人的經(jīng)濟生產(chǎn)力將會提高,從而提高整個組織的效率。
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