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AI概念工厂会给我们带来什么变化?
来源:互联网   发布日期:2021-01-14 09:34:40   浏览:7876次  

导读:时代的变化,促使AI技术的发展速度很快,通过不同的AI算法组件,AI技术被广泛地应用到医疗、金融、制造、运输等领域,以后,人类工作的领域往往与AI技术息息相关。 对于AI技术的探讨,哈佛商学院教授Marco Iansiti和Karim Lakhani通过他们的著作《人工智能时...

时代的变化,促使AI技术的发展速度很快,通过不同的AI算法组件,AI技术被广泛地应用到医疗、金融、制造、运输等领域,以后,人类工作的领域往往与AI技术息息相关。

对于AI技术的探讨,哈佛商学院教授Marco Iansiti和Karim Lakhani通过他们的著作《人工智能时代的竞争:算法和网络运行世界时的战略与领导力》(以下简称:《人工智能时代的竞争》)来试图为AI概念工厂做出一些有价值的定位,他们认为,人类的努力领域将永远不会脱离人工智能。

那么,什么是AI概念工厂呢?

如今的互联网技术中使用的AI关键技术一般是机器学习算法,它属于一种从过去的数据中学习、观察后收集建立模型并给出相对合理的预测结果的统计引擎。机器学习算法作为一个组件,与其它关键技术组件一起可以创建出AI概念工厂,比如AI机器学习算法与大数据库、实验数据、软件等关键技术组件一起结合,通过相互连接、流程式的数据处理,可以促进本身AI的学习和成长。

这种AI概念工厂的工作方式,往往会借助内部和外部的数据来源来训练机器的学习算法,它动态性的数据补充,可以让AI对特定的任务进行的预测更为准确。比如,需要对一场疾病进行诊断和治疗,AI概念工厂的运行下,会通过统筹分析不同专家、病例、最新药物试验效果等数据源,最后给出一个预测,从而辅助人类专家做出更为准确的诊断,这种运行几乎没有人工干预,全靠AI机器人依据实际情况进行自动执行分析任务。

此外,AI概念工厂运行的算法属于数据驱动式模型,它允许测试新的假设条件,并根据测试的数据结构更改、完善自身运行的系统。这种运行模式的好处是,公司可以在现有产品基础上需要添加功能,也可以根据现有的产品进行迭代更新,推导新的产品面世。

这种新产品或新功能的出现,又可以确保公司得到新的使用数据,从而改善AI算法,提升数据的运算预测能力,从而为创建新服务或新产品提供条件,总而言之,它属于一种良性的运算模式,有了AI概念工厂,新产品的研发迭代变化会更快。

Iansiti和Lakhani在《人工智能时代的竞争》一书中表示,本质来说,人工智能工厂在用户参与、数据收集、算法设计的前提下,可以实现更好的预测效果,并为产品的改进创造良性循环。

AI概念工厂的架构模式

虽然,AI机器学习算法严重依赖大量的数据导入,可是,对于AI算法来说,单靠大量的数据导入,其实并不能完成AI概念工厂的构建,这点相信体验过人工智能产品的用户深有体验,有时候,你明明给出一个信号,然而人工智能助手做出的反馈并非你所想要的,这也是部分人工智能被用户戏称为“人工智障”的缘故。

更何况,在现实中,虽然不少大公司自主建立了庞大的数据库,可是,由于数据的存储方式不一样,搭建的数据模型、框架也不兼容其他公司的产品,导致这些公司的数据往往只能由自家指定或设计的产品才能实现调用,长期以往,就形成了一个个独立的信息孤岛,这些孤岛若没有合适的工具,用户是无法顺利登陆的。

当然,咱们探讨的并非是信息整合的问题,这里面涉及到信息的保密性、隐私的问题,属于另一个复杂的问题存在。

Iansiti和Lakhani在书中表示,即便用户将公司视为一个整体,可是,跨部门、跨职能的系统和数据通常都是分散的,这种情况导致数据的聚拢和调取变得很麻烦,从而延迟了分析结果的产生,某种程度上并不能充分有效利用人工智能的能力。

基于这种问题,可以引入一个数据管道系统,这个信息管道是由一组组件和程序组合的,它将用户统筹内部和外部的数据资源,并加以冗余清理、归纳,然后存储到一个地方,这样子,不同的AI系统在调用的时候会节省不少时间。

这点是有实践例子的,比如一家数字健康服务商BlueDot就在做类似的工作,他们公司的软件和员工的主要工作就是收集和归纳来自不同信息源的数据,比如,为了使用AI机器来预测传染病的传播模型,他们会利用软件自动收集数百个来源信息,包括卫生组织声明、牲畜健康报告、卫星的气候数据以及新闻报道等。

只是,这种数据管道需要做好日常的维护,不可避免地需要一定的人工干预,从而降低存储资料可能带来的成本、存储空间不够等问题,简而言之,AI概念工厂的架构模式离不开这类数据收集、归纳的管道系统。

除了做好数据管道的构架,Iansiti和Lakhani认为还需要引入监督机器学习算法,它的建立主要是为了纠正算法模型构建出现的偏差,形成一个桥梁,确保人类专家见解和AI预测之间形成一个合理平衡,从而有效应对AI概念工厂运行过程中出现的结果偏差。

小结:

人工智能的发展,它不仅仅只是局限于技术开发人员,在未来也会对不同的职业产生影响,这种影响的范围可能是普及型的,好比一个正在学习管理知识的公司负责人,他学习会计知识,并非是为了当一名会计,而是为了借助会计知识了解自身公司的财务发展状况。同样的,面对AI概念工厂的出现,学习人工智能技术,也只是不同人群对于职业发展的补充。

经过以往的影视剧的内容,咱们了解的未来AI往往具备拟人化的能力,它的到来会导致失业和灾难,所以,咱们对于AI的认知除了好奇,更多的是一份警惕。可是,不得不承认,人工智能的发展已经超乎我们的想象,AI概念工厂的发展,将是未来公司能够在AI时代竞争和发展的关键组成部分。

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