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人工智能与企业自动化之间的关系
  • 发布:潍坊达内
  • 来源:互联网
  • 时间:2018-02-10 16:17
    尽管在 Amazon Alexa、下围棋和制造艺术产品这些应用上,人工智能和机器学习已经取得了很大进步,但在企业领域,它还处于发展初期。

    人工智能对提高企业自动化的进度影响究竟有多大,现在有很多不同的观点。一方面,最近牛津大学的一项研究表明,未来 20 年,50% 的工作都将实现自动化。另一方面,许多企业人士对人工智能的现实性影响仍然持怀疑态度。此外当前媒体不时的炒作也进一步加剧了争论。

    基于学术界、创业公司和企业用户的亲身参与和访谈,这篇文章主要讨论企业自动化的关键事实和战略意义。

    事实 1:当前 AI 的繁荣是可持续的

    AI 算法在图片识别、语音到文本的转换和围棋等复杂游戏等方面击败人类,写下了多个人类历史上的初次。当前机器学习的繁荣有三方面的原因:深度学习算法复杂性方面的不断突破,训练深度学习算法的大数据的高速发展,CPU 芯片组等机器学习硬件的指数增长,让算法的训练时间大幅度缩短。

    机器学习发展的三方面原因在不远的将来将继续加速发展。到 2020 年,将有近 70% 的企业数据通过云数据中心进行存储和处理,为机器学习算法训练提供前所未有的数据基础。

    加速机器学习算法训练和处理的硬件芯片也正高速发展。谷歌、英伟达、英特尔和其他近期宣布推出新一代硬件芯片的企业都会进一步将算法训练的速度提升10-100倍。专利申请和应用的增加也证明机器学习算法会继续发展。

    事实 2:AI 应用的范围仍然有限

    在接下来的 5-7 年中,AI 还能做什么?专家认为,多数企业将运用监督学习等狭义人工智能,要达到广义的人工智能,还需要几十年。

    简言之,AI 算法将能从训练数据中学会自动完成任务,然而,一旦它学会了一项任务,那么解决方案在应用范围上会变得狭窄,即在多数情况下,无法在应用于其他任务。下表中给出了当今或未来五年可能出现的情况:

    可以想想未来计算机视觉应用案例,如果有公司想要训练 AI 算法进行自动扫描 PDF 文档和手写发票、确认字段格式和触发自动贩卖机的支付流程,更先进的算法甚至已经能够通过未标记的数据进行训练,如未进行是否有效的标记的过去的发票收集等。
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    然而,由此产生的 AI 解决方案对于自动化文本识别和格式化任务而言作用有限。如果公司想用发票处理机器人检查欺诈行为,就必须设计一个专注于另一种特点和模式的全新解决方案。

    在可预见的未来,AI 应用将沿着狭义的使用训练数据进行监督学习的道路发展,这有两个战略性意义:

    获取训练用的标记数据将成为一种战略能力和差异化特点;

    AI 解决方案要求领域内的专家们通力合作进行设计。

    事实 3:关注 A-->B 映射模式

    日本保险公司 Fukoko 近期宣布用 AI 代替人工进行保险申诉的处理。2000 年到 2016 年,高盛通过机器学习,将 600 个交易员单位改造成为更为精简的 200 人的团队。

    然而,并不是所有组织活动都适用于今天狭义人工智能的自动化。要描述可机器学习任务,一种有效的方法就是利用吴恩达的 A-->B 映射模式,即通过一整套清晰明确的输入 A 产生相应的 B.

    可以零售需求预测为例,通过输入不同的季节性、区域销售历史、销售趋势和社会媒体信号以及价格敏感性数据等不同信息,算法能够对未来可能的人类需求水平进行预测。

    金融交易也一样。通过输入历史价格、宏观趋势影响因素、从前的套利规则等,算法能够得出买入或卖出的结果。在变化多端的市场中基于输入(A)得出正确的交易选择可能很难,但如果 AI 算法能够在大宗交易中超越人类,那它还是很有吸引力。

    将企业流程和活动映射为 A-->B 的频谱替代非 A-->B 类,可以帮助管理者们对 AI 自动化和增强策略进行系统掌握。

    以下是部分适用和不适用于 A-->B 模式的 AI 自动化的情况:

    事实 4:AI 应用不只依靠技术

    虽然底层的技术要求类似,但一些 AI 程序会更快实现应用,公司需要考虑更广泛的驱动因素以实现平衡。主要的驱动因素包括:

    单次成本:即开发算法开发和训练数据采集等 AI 解决方案需要的初始成本。利用「AI as Service」平台能够减少研发过程中 AI 算法开源代码访问的成本,通常获取训练数据是分化关键资源的关键瓶颈。

    转换成本:指用新的 AI 解决方案替代当前方案产生的相关成本和障碍,既包括攻克 AI 算法黑盒追踪和解释决定的能力等技术障碍,也包括政治、文化和打破阻力壁垒等人为障碍。

    生态系统需要:补充集成解决方案的需要。例如,需要结合物联网传感器和新型机器人的AI 解决方案将存在更高的应用复杂性。

    系统外部障碍:AI 解决方案体现网络外部性的程度,网络外部性即指连接到一个网络的价值,取决于已经连接到该网络的其他人的数量。 

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