人工智能名目胜利的8个机密

人工智能占有巨大的商业远景,但明显大多半组织并没有充分利用这一上风。以下是初期采用者如何从人工智能项目中发掘商业价值的一些倡议。

各个领域的商业首领都看到了人工智能的价值,当心使用大好人工智能才干真挚表现其价值地点。

在这里,我们总结了一些探路者们的教训经验,盼望能给厥后者一些有意义的参考。依据德勤比来的一项考察显著,82%的人工智能晚期采取者从认知技术投资中看到了踊跃的财政结果,投资报答率的中位数为17%。

一个成功的人工智能项目和一个不成功的人工智能项目之间最年夜的区别是甚么?德勤征询公司的分析与认知部分主管Nitin Mittal表示,不管是技术驱动的仍是商业需供驱动的,都有迹可循。

愿望充足应用人工智能的组织要注意了:“存眷可能合适人工智能的特定用例。专一于需要完成的营业目的,证明其价值,并扩展范围。这就是我们看到的良多案例能够胜利的起因。”Mittal说。

上面是将人工智能名目转化为贸易驾驶的8个技巧,这些技能来自于那些从人工智能中取得现实好处的人的总结。

专注于详细问题

通用电气担任硬件研究的副总裁Colin Parris说,在通用电气,商业价值是每小我工智能项目的核心。

“我们从一系列最小可行的产物开始,它果然能预测什么吗?如果我们能做到,它是更廉价、更快,还是能带来更多支出?最后,我们可以如何扩大它,如何安排它来失掉商业价值?”他说。

这一系列的后绝举动是相当重要的。

例如,如果人工智能系统正在预测需要保护的装备,那末这些预测需要集成到工作流中。这可能意味着需要差遣合适的现场工程师在合适的时间进行适合的维护。

它还可能需要集成到库存系统中。

或可能需要与实际机器进行集成。“如果我的人工智能让我能够实公理解什么时候需要提低温量或压力,我就必需散成到把持系统中,”他说。

了解AI的范围性

当人类试图做出预测时,他们有时会成为被称为Dunning-Kruger效应的心思圈套的就义品。当一个人认识不到自己对某个话题知之甚少,错误地认为自己是专家时,就会呈现这种情况。其结果可能既风趣又悲凉。

人工智能系统也可能降进异样的圈套。例如,一个接受过特定命据集练习的人工智能被要求根据完整分歧的数据集进行猜测,这会给出完全毛病的谜底――但是对于已经学会依劣人工智能预测的用户来说,这多是使人佩服的。

现真相况是,这需要一名数据科学家来了解分析模型何时适合于特定命据集。“我必须理解基于数据的假设,”IBM的Parris说。“我如何测试模型?”我可能需要天生其他类别的数据,或者模拟数据,来断定它是不是有用。而后我必须在数据运转时检讨数据以确保这些假设是有效的。这是你作为人工智能专家经由多年培训后能力够做到的事件。”

新员工或非数据科学家可能没有接受过这种培训,从而使组织轻易遭到开导性结论的硬套。

为了解决这个问题,特用电气已开始研讨所谓的“humble AI”,它是一种人工智能系统,可以知讲其算法实用于哪些情况,而且只在那些情况下使用机械进修模型。

“假如我不在那个范畴内,我便没有会应用这个模型。我念归去使用咱们从前20年去使用的物理本相,”Parris说。 “这类人工智能晓得它自己的才能规模。”

他说,“humble AI”现在正在接受测试。“使用价值数百万美圆的机器时,你相对不想做任何侵害机器寿命或机能的事情。退后一步,回到惯例的套路来吧。”

聆听利益相关者和客户的看法

对于一些公司来说,确保人工智能系统产死有效的结果可能需要一些内部帮助。

健康内华达项目标首席数据科学家Jim Metcalf说:“幻想情况下,你可以在黑板集会上开始一个项目,所有重要利益相闭者都已经花了一下战书的时间来了解细节并记载查询需要。”

例如,健康内华达团队正在研究一种治疗心脏病患者的计划。这就需要搜集病人出院时开药的疑息。但有些药物,如他汀类药物,平日是在病人第一次出院时开的,当病人分开时会持续开出。系统假设这些药物是患者已经在服用的药物,而不是与心净病发生相关的新药。只有当药物数量终极低于预期时,才会发现这个问题。

“如果我们从一开初就和贪图感兴致的人进止更具体的探讨,团队可能会更早天处理这个题目,”Metcalf说。“我们的数据迷信团队曾经教会了不做任何假设。我们会在职何人将脚指放在键盘上之进步行完全检查,讨论和记载查问请求。”

对于企业收入管理仄台提供商Coupa,一个宾户提醒并指出了一种检测欺诈的新办法。

公司背责产品策略和翻新的副总裁Donna Wilczek说:“在我们的行业中,我们始终在一个信息孤岛中看待支出欺诈。例如,有很多应用法式只存眷用度报告欺诈,以及采购中的欺诈。”

然而现实证实,在一个领域舞弊的职工也有可能在其余领域做弊,她说。经过取洽购专家和财政审计职员的攀谈,发明欺诈检测的机密实际上是针对处于讹诈中心的小我。

“这就是AI的一种十分美丽、适用的利用地点,”她说。“这些数据对人类审计员来讲太多了,无奈辨认出此中的特定模式。”

人工智能还可以加速欺诈检测的过程,让企业在付款前就能发现欺诈行为。她说:“凡是情况下,主顾在花费过程当中不克不及这样做,因为这会让买卖的生意业务流程加速。”

Coupa现在正在收集企业讲演的欺诈行为的例子,然后将这些真实的例子增加到人工智能系统中。

拥抱领域的专业常识

愈来愈多的公司开始意想到人工智能自身并非灵丹仙丹。

“许多时候,企业会说,我有大批的数据,这个伟大的数据湖,只有拔出你的人工智能,就能告知我一些风趣的事情,”寰球信息技术咨询公司人工智能和大数据技术总监JJ Lopez Murphy说道。“是的,人工智能会帮助你发现暗藏的模式,但是如果你出有一个恰当的问题,它就不会给你问案。这是不会主动产生的。”

Cognoa的首席人工智能卒Halim Abbas说,仅仅依附数据科学家和人工智能专家从数据中获得洞察力是一个宏大的错误,该公司正在将人工智能答用于行为诊断领域,帮助识别患有孤单症和其他行为健康问题的女童。

在事实天下中,数据可能彼此依附,或许一些数据也可能不相干,须要专家来懂得个中的差别。比方,如果一组在有蓝色墙壁的房间里诊断的病人和另外一组在有红色墙壁的房间里诊断的病人发生了分歧的成果,一个寻觅形式的剖析模型可能会揣摸出墙漆存在临床意思。

“跟着数据集巨细的增加,你会防止这些笨拙的论断,”他说。“但可能还会有一些奥妙的变更。”

他说,不领域专业知识的人工智能专家不会心识到这些问题。当数据集很小的时候,比方数据集很少或者生齿统计数据很少的时候,这一面特别重要。

固然,发域专家也有他们本人的成见,Abbas道。“他们可能对付某些变度跟某些前提之间的接洽持有过错的见解。禁止单重断定的一个好方式是在接收范畴专家的输出的同时,正在野生智能圆里也如许做,而且只处置两重考证皆经由过程的情形。”

外部的临床专业知识也有助于Cognoa肯定这些模型能否有用,并赞助改良它们。

“每次你在现实世界中经心构建的实验中验证人工智能算法的时辰,你都可能会发现现实与模仿的不婚配,”他说。“但通过火析,你可以深刻了解产物,并进一步进行劣化。”

正如一家有111年近况的搜集和宣布化学研究数据的公司CAS所收现的如许,将领域内的专业知识与人工智能相联合在数据治理中也是必不成少的。

CTO Venki Rao说:“像空格、下标、破合号或化学构造中一个字母的变化,都可能招致平安反应和发作反应的不同。以是我们需要有跨越350名博士在我们的工致中进行管理数据。”

比来,应公司开始使用人工智能来帮助对数据进行分类和收拾,从而腾出一些专士来处置更庞杂的工作。但即便是树立一个简略的光学字符识别系统,也需要领域专家的专业知识。例如,“nm”是nanomolar的缩写,而“mm”是millimolar的缩写――相好6个数目级。如果系统转换不当,这可能意味着保险化学反响和风险化学反映之间的差别。

他说:“如果你是一个纯洁的技术专家,您弗成能在第一天就可以够为我们进行工作。如果你在不了解化学道理的情况下,用技巧粗鲁地逼迫AI系统,它永近不会获得最好的结果。”

Rao说,这确切使应聘变得更具挑战性,偶然也使得中包变得不行能。“但是投资已经隐示其在解决方案品质上的回报。”

认识到对实在世界进行测试的价值

没有一个交战打算能在与仇敌的接触中幸存――也没有一个人工智能系统能在与现实世界的打仗中幸存。如果你的公司没有筹备好面貌这个事实,你的人工智能项目甚至在开始之前就必定要失利,今晚香港正挂挂牌彩图

瑞士信贷团体的认知和数字办事主管Jennifer Hewit正面应答了这一挑衅。

当公司决定发布其新的客户收持聊天机器人Amelia时,Hewit知道聊天机器人极可能常常会被废弃并将客户发送给人工代办,而不是能够自己答复所有的或大局部的问题。

她说:“我很早就决议要上线了。”她留神到,当这个谈天机械人第一次上线时,它理解用户意图的能力只要23%。

但是通过置身于现实世界中,聊天机器人能够察看到多文化、多说话和多代人的对话――并从中进修。

“疾速上线,背组织展现我们的能力,这象征着我们可能在5个月内将她懂得用意的能力从23%进步到86%。”

警惕人工智能的“黑箱问题”

可托度是人工智能在进进现实世界时面对的另一个问题,因为人工智能系统简直无法看到它们是如何得出自己的看法的,这个问题被称为“黑箱问题”。

总部位于波士顿的Beacon Health Options公司的履行副总裁兼尾席删主座Christina Mainelli说:“我们的阅历让我们永久无法战胜这个问题。”Beacon Health Options公司正为齐好4000多万人供给行动安康医治。

最末,该公司决定建破一团体工智能系统,在病人病情进级到需要入院治疗的水平之前,尽早发现病人。为了确保该系统能够被现实使用,Beacon Health将使用该系统的人凑集在一路,不只就工作历程,借就算法若何工尴尬刁难他们进行培训。

因而,在系统投入使用之前,就对现有患者的旧数据进行了一次模拟运行。

她说:“那些被以为是下危人群的人实践上就是高危人群――果为他们被收进了病院。我们的临床大夫能够看到它是若何任务的,这辅助我们削减了乌箱问题。”

然后,当人工智能系统被用于以后的病人时,在项目的前12周,它识别出了远300名高危人群,个中57%的人没有被之前的传统方法检测到。

“这异常有目共睹。在此之前我们其实不知道他们是高危险的,”Mainelli说。“现在团队正在努力影响他们。”

这包含挨德律风给他们,让他们联系供给商,确保他们获得他们需要的药物。

在一到两个月后,Beacon Health公司将看到这些干涉办法的结果,由于在索赚经由过程之前另有一段时光,这将是另一个主要的现真世界测试。

“我们需要看到最后的数据才能真正知道结果如何,”她说。

建立清楚的衡量标准

领有明白的营业目标来衡量人工智能项目的结果,对于证明它是无效的无比重要,并且应当失掉连续的支撑。

很多公司对AI项目的这方面没有赐与充足的器重。根据德勤的调查,不到50%的受访企业衡量的是正确衡量财务回报所必须的要害绩效指导,如本钱节俭、支入和客户保存等指标。

呈文作家、德勤技术、媒体和电信核心的执行董事Jeff Loucks表示,这是像人工智能这样的新兴技术的一个通病。

“他们每每不会像公司使用更成生的技术一样进行严厉管理,”他写道。

结果是人工智能项目可能“无处可往”,最终成了无法扩展的试点项目或没有商业利益的项目,他说。

从内部训练人才

你可以在那里找到既懂人工智能技术又懂业务需求的人?这可不是件容易的事。今朝,全球人工智强人才缺乏,再减上专业知识的要求,意味着潜伏候选人的数量只能是更少。

根据德勤的人工智能调查,69%的公司表现,他们的员工中存在中等、严重或极真个技巧缺心。

在通用电气,该公司也尽力寻觅着具有人工智能所需的编程和分析技能,和商业方面所需的物理和工程知识的人。

通用电气的Parris说:“我们会在年夜学进行投资,在领英(LinkedIn)上搜寻,在媒体上看作品,在会议上意识所需要的人。”

但该公司也在内部觅找具备资料科学配景的人,好比在人工智能课程中学习过的人,或者在节制系统和材料科学课程中学习过的人工智能开辟者。

Parris说,找到兼具领域专业知识和人工智能技能的人只是路程的开始。他说,通用电气需要能够将这些知识转化为能够实际运用的人才。“我如何对待业务问题并将其分化为数据问题?”

为了实现这一目标,通用电气提供跨本能机能培训,将人工智能和工程学结开起来。到今朝为行,已经有10到15名科学家和工程师经历了这一进程――约占公司所有科学家和工程师的三分之一。

Parris弥补道:“可能会有更多的人经历这一过程。”

这只是转变企业文明、构造体系、权衡尺度乃至是鼓励机造的开端。

“对于像通用电气如许的公司来说,这是一项艰难的义务,我们当初正处于起步阶段,”他说。“但是一旦我们做对了――我们所有人的将来都邑改变。”

(起源:互联网)

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