• 站长网[www.zzw.com]欢迎您!
  • 首页 > 网上创业 > 正文

    AI的发展需其实有这两方面的受制因素
    2017-12-01 19:09:01   来源:36氪   发布:1004  评论:0 点击:

    摘要:日常生活中或者工作流程中微不足道的AI应用让我们建立起对AI的信任。而AI的发展却需要注意这两个因素:系统是否可信,风险是否可控。

      人们很可能认为AI的应用受限于AI技术本身的发展。如今, 机器人医生,技术奇点等话题占据各大新闻头条,这使我们心中忐忑不安,对AI充满了恐惧和怀疑。然而,实际上,有着几十年发展历史的AI技术可以释放出巨大的价值,但许多公司还没有采用这些技术。因为在应用AI技术之前需要考虑AI是否可信和使用过程中存在的风险。仔细考虑这些问题,初创公司才能找准AI的发展方向,把握住AI带来的机遇。

      日常生活中或者工作流程中微不足道的AI应用让我们建立起对AI的信任。例如,机器学习算法督促我们每天都要重新访问被遗忘的购物车。AI软件将销售和营销工作变得更加容易。此外,有位核电厂经理还曾构想,如何在没有严格监控的情况下,利用巢恒温器技术安全地自动运作发电厂的风险管理程序。

    AI 发展的受制因素:系统是否可信,风险是否可控

      这条曲线预测AI在消费领域中的应用将发展成AI增强应用程序,然后是应用程序,最后是AI驱动应用程序。

      消费领域中的AI

      十多年来,我们在消费领域中体验了大量AI应用程序。AI带来的好处很多,并且预测错误的概率很低。 一些知名的AI消费应用程序包括Google的PageRank和推荐搜索,亚马逊的产品推荐以及Netflix的内容推荐。 及时向消费者推荐合适的产品会给公司来丰厚的利益。就算推荐的产品不合消费者的心意,消费者顶多一笑而过。

      AI增强的工作流解决方案

      企业主要将AI应用于低风险,高回报的领域并且收效颇丰。产品本身具有架构,因此可以将AI应用于工作流的上层应用程序。这些程序没有AI也能运行良好。因此,我们称这些应用程序为“AI增强”。

      Zetta的合作伙伴Constructor.io是一家AI增强公司。Constructor用机器学习自动填充搜索框和搜索结果。该算法可以总结出网站访问者最常点击的搜索结果,并对搜索结果的点击量进行排名。这个动态排名将Constructor的电子商务客户的转化率从2%增加到20%。如果机器学习完全罢工,网站的搜索功能仍然可以正常运行。

      其他AI增强工作流公司包括InsideSales(AI增强CRM),Lilt(AI增强企业翻译)和Teem(AI增强办公室管理)。

      以AI为中心的应用程序

      AI生态系统正在转变成以AI为中心而构建的应用程序。 我们称之为“以AI为中心的应用程序”。

      Zetta的合作伙伴公司Tractable就是一个很好的例子。Tractable使用基于深度学习的计算机视觉来检查车祸后车辆的损毁情况。像人类检查员一样,该系统能够评估车辆损坏程度,并确定损坏部分是否应该修理或更换。 计算机视觉元素是这个应用程序的核心,如果AI不起作用,该系统将为其客户提供有限的服务。 也就是说,如果该系统的评估出错,不会造成人身伤害,因为修理师可能会直接无视该系统给予的建议。

      其他以AI为中心的公司包括x.ai(通过电子邮件自动预约),Falkonry(预测工业设备的维护和修理情况)以及Focal Systems(零售库存跟踪和补货)。

      AI驱动的应用程序

      我们现在处于风险曲线下一个阶段的开始阶段。我们称之为“AI驱动的应用程序”。

      例如,Invenia是因为AI才能实现。该公司建立的模型可以预测电力需求和供应的关系。Invenia收集了大量的有关电网运行,能源使用,天气等的数据,并进行电力系统的物理模拟,建立能源使用的预测模型。这也是该公司的盈利模式。这种模型可以帮助独立系统运营商(ISO)防止停电和耗费过多的能源。能源系统非常复杂,我们需要机器学习来创建精确的模型。

      道德规范可以用来保证全世界所有人的生活质量。随着人口的增加和资源的减少,这是不够的。但是,机器学习在解决复杂的优化问题上十分有效。但利用概率法来解决诸如能量分配,医疗保健系统或食品生产等社会问题也有很大的风险。然而,只要我们能建立起可信的AI系统,随着机器学习技术的进步,这一点终将实现。

    相关热词搜索:AI 风控 机器人医生

    上一篇:Cruise新人事任命、全面拥抱自动驾驶和电气化
    下一篇:什么才能带来音乐行业真正的底气?

    分享到: 收藏
    评论排行