如何实现人工智能的智能化

作者: 企业网D1Net 2019-02-21 10:02:35

如何实现人工智能的智能化

众所周知,近年来人工智能(AI)在商业中的重要性得到快速增长,以至于它现在已成为关键技术的流行语之一。

云计算和开源计划的兴起有助于促进引人注目的新兴技术的快速发展,这些技术现在已成为很多企业进行重大投资的主题。

例如,咨询机构德勤公司的技术干扰指数的调查表明,到2020年,85%的高级管理人员计划投资人工智能。而斯坦福大学的人工智能指数调查表明,自2000年以来,风险投资商对人工智能初创企业的年度投资水平增加了6倍,2010年以后的投资大幅加速。

此外,调研机构Gartner公司预测,到2022年,人工智能计划产生的商业价值将达到3.9万亿美元,而2018年只有1.2万亿美元,所有这些都凸显了该技术背后的巨大潜力。

显然,人工智能的发展趋势并没有放缓的迹象。在一个日益被软件吞噬的世界里,人工智能现在提供了帮助企业成长、创新和为客户提供服务的新动力。

但是,尽管没有一个行业看起来是免疫的,但是人们很快意识到实施人工智能并不像简单地打开一个新工具那么容易。在企业开始获得回报之前,还有一些因素需要考虑。

发展并不是一帆风顺

研究表明,尽管进行了大肆宣传,实现基于人工智能的解决方案并不像企业希望的那么简单。从人工智能工具与现有产品和系统集成的困难,到对技术如何工作,以及对费用的关注缺乏了解,这些挑战都是广泛而复杂的。

例如,根据Databricks公司最近的一份调查报告,96%的组织遇到数据相关的问题,例如数据集不一致。而80%的组织表示数据科学家和数据工程师之间缺乏协作。

还有就是计算能力的问题。人工智能系统通常使用大量的处理能力,随着数据量的不断增长以及为这些系统提供动力的算法变得更加复杂,这种处理能力将会增加,从而带来显着的可扩展性问题。

同样重要的是要记住,从实践的角度来看,技术仍处于相对初级阶段,并且正在迅速发展。人工智能已经被人们讨论了一段时间,但只有在最近几年才刚刚开始加快实际部署。

在实施阶段之前甚至可能出现挑战。IT团队和业务***要克服的***人工智能障碍之一就是了解如何以解决实际业务问题,并最适合其组织特定需求的方式实施IT。企业必须考虑人工智能可能产生***影响的地方,以及可以实现哪些特定流程的自动化和转型,而不是为了人工智能而推出人工智能。

这说起来容易做起来难。虽然人工智能实际上涉及每一个企业,但拥有将理论转化为切实的、有利可图的成果的知识和专业知识的人往往很难找到,并且非常昂贵。

更重要的是,人工智能不仅仅指一种技术。它可以包含一系列的过程,包括机器学习、数据转换、模型创建、自然语言处理和深度学习等。因此,了解这些不同创新之间的差异以及它们如何适应企业的基础设施对于充分利用它们至关重要。

那么,企业可以做些什么来解决这些问题,并实现人工智能的潜力呢?

人工智能需要进一步发展

考虑到这些挑战,利用人工智能趋势归结为几个关键因素。首先,企业必须认识到部署后端基础设施和系统的重要性,这些基础设施和系统能够支持人工智能和机器学习中涉及的计算密集型任务。操作系统必须针对这些高级工作负载进行调整,从而使企业能够使用大量的数据集,大规模部署应用程序,并应对将要创建的复杂性。

其次,企业不能忽视人们的问题。启动和运行人工智能系统需要大量的时间、精力和专业知识,这些资源并非所有组织都可以使用。毕竟,人工智能系统的先进程度取决于编程人员。因此,如果无法获得正确的技能,那么当前的行业技能短缺就有可能阻碍企业的发展。这就是为什么企业与专业机构开展合作至关重要的原因。

人工智能 AI 机器学习
上一篇:图卷积网络到底怎么做,这是一份极简的Numpy实现 下一篇:2019年,所有的伪人工智能都将被淘汰?
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

超过Google,微信AI在NLP领域又获一项世界第一

微信AI,NLP领域又获一项世界第一,这次是在机器阅读理解方面。

乾明 ·  1天前
AI如何改善采矿行业现状?

人工智能的引入,有望将采矿业转化成一个更安全、利润空间更大且更为环保的行业。

佚名 ·  1天前
大小仅1MB!超轻量级的人脸识别模型火爆Github

近日,用户Linzaer在Github上开源了一款适用于边缘计算设备、移动端设备以及 PC 的超轻量级通用人脸检测模型,该模型文件大小仅1MB,一经开源就霸榜Github Trending榜单。

佚名 ·  1天前
大数据和人工智能如何协同工作

人工智能和机器学习如何帮助组织从大数据中获得更好的业务见解?需要了解人工智能和大数据分析的下一步发展。大数据技术并不像几年前那样广受关注,但这并不意味着大数据技术没有得到发展。如果说有什么不同的话,那就是大数据的规模正在变得越来越大。

Kevin Casey ·  2天前
麻省理工学院开发出组装机器人:未来可建造太空殖民地

麻省理工学院博士生本杰明·杰内特(Benjamin Jenett)和原子中心的尼尔·格申费尔德教授(Neil Gershenfeld)在《电气电子工程师学会机器人与自动化快报》科学期刊上发表报告称,开发出一种组装机器人原型,它可以用很小的零件制成大型结构。

技术力量 ·  2天前
刷脸取件被小学生“破解”!丰巢紧急下线 精选

近日,#小学生发现刷脸取件bug#的话题引发关注!这是真的吗?都市快报《好奇实验室》进行了验证。

好奇实验室 ·  2天前
深度学习/计算机视觉常见的8个错误总结及避坑指南

人类并不是完美的,我们经常在编写软件的时候犯错误。有时这些错误很容易找到:你的代码根本不工作,你的应用程序会崩溃。但有些 bug 是隐藏的,很难发现,这使它们更加危险。

skura ·  2天前
AI艺术日渐繁荣,未来何去何从? 精选

利用人工智能创作而成的画作近年来越来越受瞩目,有的作品甚至能在知名拍卖行拍得高价。但这类作品仍有不少问题需要解答,比如它的作者是开发出算法的程序员还是计算机呢?AI艺术的市场未来将走向何方呢?

网易智能 ·  2天前
Copyright©2005-2019 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载