BCG聯合MIT:將AI照進現實
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近年來,人工智能已經走出了機房,進入了主流商業的世界。由于深度學習和其他先進的人工智能技術、數據的驚人增長和原始處理能力的持續進步,人工智能的表現不斷在進步。這些發展促使了人工智能商業應用的爆炸式增長。

人工智能正成為幾乎每個商業領域的基礎科學,這掀起了一場新的戰爭。數據顯示,即使在同一行業內,人工智能的理解和采用程度也明顯不同。

近日,波士頓咨詢公司聯合麻省理工學院發布了一份名為《將AI照進現實》的研究報告,報告指出,如果目前的模式繼續下去,這場戰爭中的勝者和敗者之間的分離可能會特別戲劇化并不可逆轉。報告還指出,超過70%的高管希望人工智能在他們的公司中扮演重要角色。然而總的來說,許多公司的高管聲稱,他們所在的機構缺乏對人工智能的基本了解。

在這份報告中,波士頓咨詢與MIT對于大型機構如何全面認識和應用AI,提出了切實可行的步驟建議。雷鋒網為您進行如下編譯和解讀:

本報告主要包括以下三點內容:

提供對人工智能直觀和實際的理解。

在更深層次上,討論人工智能的許多當前和潛在的用例,并研究人工智能對行業價值增長點、未來工作、以及競爭優勢的影響。

最后,對如何在大型機構中引入和推廣人工智能提出一些實際的指導。

一、AI不是現成的解決方案

人工智能不是即插即用。公司不能簡單地“購買智能”并將其應用于他們的問題。盡管人工智能的元素在市場上是可用的,但仍需要內部努力來管理數據、流程和技術之間的相互作用。

將人工智能應用于工作的概念框架相當直觀。(見下表所示)簡而言之,人工智能算法吸收數據,處理數據,然后生成動作。然而,這一過程依賴于幾個技術層面的適當整合,且確定從數據到行動的具體路徑,往往會對企業造成困擾。

BCG聯合MIT:將AI照進現實

1、從數據到行動

AI的數據處理所需要的和大數據以及傳統數據分析有幾點基本不同:

a、數據、培訓和處理。裸人工智能算法是幾行簡單的計算機代碼。它們不是天生智能,需要感官輸入和反饋來發展智力。在可預見的未來,人工智能培訓將需要公司自己的數據和努力。數據科學家必須給機器提供大量的數據,以準確地計算無數的相關性和連接,最終創造出一種算法,它的智力局限于特定的數據領域。這種經典的歸納學習方法解釋了為什么人工智能經常被描述為數據饑渴。

b、行動。一個經過訓練的算法可以接受實時數據和交付行為——例如,信用評分決策并自動交付給客戶,或者基于醫學圖像的癌癥診斷,或者是無人駕駛面對迎面而來的汽車向左轉。雖然這個數據操作過程與標準計算機程序的工作原理并無區別,但人工智能系統在不斷地學習和轉變。因此,數據是行動和自我改進的來源——就像一位企業高管一樣,他根據事實做出決策,并利用這些事實來完善未來的決策。

建立數據處理過程是一項艱巨的工作。公司不能在市場上購買到這個,而那些試圖逃避工作或走捷徑的公司將會以失望高中。BCG合著的《麻省理工斯隆管理評論》(MIT Sloan Management Review)援引一位制藥公司高管的說法稱,人工智能供應商提供的產品和服務是“非常年幼的孩子。”“供應商要求我們給他們大量的信息讓他們學習,”他沮喪的說。“為了讓它長到17或18或者21歲好獲取AI服務而付出的努力,似乎并不值得。”

在可預見的未來,大多數公司將需要依靠內部數據科學家來尋找、收集、整理和創建數據來源,并開發和培訓公司特定的人工智能系統。當然,公司可以將整個過程或活動以及所有數據外包給服務提供商,例如人力資源管理活動,但一旦將這些責任外包給服務于多個客戶的供應商,公司可能就喪失了獲得競爭優勢的機會。

2、AI的基礎

幸運的是,公司不需要自己開發所有的人工智能機器。市場上有配套的平臺和服務。公司可以在云上租用原始的計算能力,或者將其部署在特定的硬件上,這些硬件可以處理并行的許多任務,這是人工智能技術(如深層神經網絡)的基本能力。公司還可以根據開源代碼訪問快速開發的人工智能數據架構。最先進的人工智能算法在公共領域是可用的,而且領先的科學家已經保證繼續在這些算法上發布和開源他們的工作。此外,企業也制造了人工智能平臺——如谷歌的TensorFlow——作為一種服務。

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