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怎样启动人工智能

发布时间:2018-07-27 13:17:26 文章来源:未来智库    
    人工智能和机器学习将开始作出更多的决策。它们可能还不会在近期被用于做出“重大”决策,例如,是否对商品征收25%的关税,是否开始与合作伙伴进行贸易战,等等。
    你在Excel中几乎所有的操作,以及梳理、编码或者排序等操作,都是一种很好的聚类、分类和学习排序问题。任何可以归纳为一组可预测值的问题都是很好的机器学习问题。任何可以归纳为经历过的,“寻找”过的模式、形状或者对象的问题,都是很好的深度学习问题。
    业务领域也充斥着这些问题。就像这个世界处理器取代了打字机一样,人工智能很快就会取代大批盯着Excel的办公室工作人员,甚至取代一些分析师。
    企业面对这种变革要做好准备。正如那些没有准备好网络和电子商务的企业最终会落伍一样,那些不适应人工智能和机器学习的企业也会陷入困境。如果不关注所处理的大量数据和所做出的决策,而是问:“自动化之后我是不是就能实现最后一英里?”,或者,由于不能“实时”做出决策而获得优势,转而去关注一些自己不擅长的东西――那么,你的企业很可能在几年内就会宣布倒闭。
    面对变革,在可以开始业务转型之前,要处理好五个先决条件。企业需要制定好战略,从这五个先决条件开始,在整个企业中推广人工智能。
    人工智能的第一个先决条件:培训
    企业里的每一名员工不可能都成为数据科学家。而且,有些数学运算速度太快了,以至于我们普通人无法理解――人们这星期还认为是最有效的某�N算法过一星期就未必适用了。
    然而,一些基本的东西是不会改变的。企业的每名员工都应该掌握机器学习的一些基本功能,尤其是开发人员:
    ・聚类:将事物分组。
    ・分类:将事物分类,并进行标记。
    ・线性预测:如果能画出一条直线,就可以预测它的值是多少。
    ・方差预测:无论是流动风险,还是振动或者功率尖峰,如果有一组落在某一范围内的数值,就可以预测某一天的方差是多少。
    ・分类/排序/优先级:我说的不是简单的东西。无论是为了搜索还是进行优先级排序,以便指导销售部门或者支持人员下一步的工作,这些都是可以处理的。
    ・模式识别:不管是形状、声音,还是一组数值或者事件,计算机都能学会找到它。
    关键点在于有一批人,他们可以根据人们的技能水平进行简化。开发人员可能对具体的算法或者技术感兴趣,但分析师和管理人员应该了解基本业务问题和计算机技术。管理人员不一定需要知道聚类是怎样工作的,但他们确实应能够识别出“看起来像”聚类的问题。
    最后,由于功能在不断扩展,因此,企业应该定期更新培训,至少每年进行一次。
    人工智能的第二个先决条件:组件化
    最近在组件化方面的一些工具是数据科学家的“笔记本(notebooks)”;很多其他工具都是从中衍生出来的。对于数据科学家及其合作者而言,这是非常好的工具。
    问题是,当涉及到产品的时候,会带来不好的做法。分类算法的界面看起来与所有其他算法的大致相同。某种分类算法的实现不会随着业务问题而改变。
    正如很多企业必须弄清楚怎样表示一名客户一样(并不是每一系统针对每个业务问题提供完全不同的表示),算法也是同样的。这并不是说你想出了一个真正的聚类算法,而组件化实现的却是完全不同的东西。
    人工智能的第三个先决条件:系统化
    尽管如此,大多数系统看起来还是一样的。有一些过程把数据送入算法中,而一些过程则执行算法,还需要存放输出结果的地方。如果针对每一种算法反复定制设计所有这些东西,那就是在浪费时间和金钱――给自己造成更大的问题。就像SOA改变了很多企业部署应用软件一样,在部署人工智能的过程中也需要类似的技术。
    你不需要运行大量定制的Spark集群,到处部署定制“笔记本”和定制开发的ETL过程。不管业务问题如何,企业确实需要能够完成繁重工作的人工智能系统。
    人工智能的第四个先决条件:AI/UI组件化
    在后端提供RESTful服务的JavaScript/Web UI环境中,很多UI应该能混合使用人工智能组件。无论是基于用户行为的推荐者,还是完全虚拟的助理,企业都应该构建包含人工智能功能的UI库,这些功能可以方便地嵌入到业务应用程序中。
    人工智能的第五个先决条件:配置
    没有数据,所有这一切都不起作用。我们不应该再回到过去,去创建大量臃肿的数据,那样的话,我们只是收集了一堆HDFS垃圾,希望总有一天会产生价值――正如一些厂商敦促你去做的那样。相反,让我们看看应该配置什么。
    如果你身处制造业,有一些简单的出发点:任何手动进行操作的人都是在浪费时间。即使是在销售和营销领域,都有电子邮件和手机――可以自动从这些数据中收集显然非常有用的数据。与其让那些喋喋不休的销售人员去完成他们的数据录入,何不让系统自己去做呢?
    人工智能策略
    总的来说,这五个关键的先决条件是:
    ・在整个企业中传播人工智能知识。
    ・每个人都应该了解机器能够独立完成的日常工作。
    ・为企业的人工智能构建系统和组件。
    ・构建AI/UI混合结构,方便地把人工智能添加到业务应用中。
    ・配置系统来收集企业所需要的数据,并将其送入算法,为企业做出决定。
    如果能把这些先决条件放在一起,剩下的就应该是从信息时代过渡到洞察时代了。
    Andrew C. Oliver是企业搜索解决方案提供商LucidWorks公司的技术支持经理。
    原文网址
    https://www.infoworld.com/article/3267900/artificial-intelligence/how-to-get-started-with-ai-before-it-s-too-late.html
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