J:
Vai mašīnmācība sekmēs vairāku platformu datu kopu ieviešanu?
A:Par ko mēs runājam, runājot par mašīnmācīšanos un AI biznesā?
Daudziem dažādiem cilvēkiem ir atšķirīgs viedoklis - un tas tiešām ir atkarīgs no konteksta, kādā bizness darbojas. Tomēr, runājot par mākslīgā intelekta iespējām kopumā, ir iespējams novērst neskaidrības un neskaidrības par to, kā uzņēmumi mēdz izmantot šīs pilnīgi jaunās tehnoloģijas.
| Bezmaksas lejupielāde: mašīnmācīšanās un kāpēc tas ir svarīgi |
Rakstā par Venture Beat ar nosaukumu “Neticiet AI biznesā”, rakstnieks Viveks Wadhwa piedāvā diezgan spēcīgu ideju, ka mūsdienu AI sistēmas ir viegli iekļaujamas biznesa procesos.
“Lielāko daļu biznesa problēmu nevar pārvērst par spēli, ” raksta Wadhwa. “Jums ir vairāk nekā divi spēlētāji, un jums nav skaidru noteikumu. Biznesa lēmumu rezultāti reti ir acīmredzami ieguvumi vai zaudējumi, un mainīgo ir pārāk daudz … Mūsdienu AI sistēmas dara visu iespējamo, lai līdzinātu cilvēka smadzeņu neironu tīklu darbību, bet viņi to dara ļoti ierobežotā veidā. ”
Norādot, ka “AI ir tikpat laba kā saņemtie dati”, Wadhwa norāda uz ļoti svarīgu punktu. Mākslīgais intelekts nav “domāšana kā cilvēkam”. Drīzāk tas atkārto cilvēka domas aspektus, izmantojot sarežģītāku informācijas izmantošanu. Tā joprojām ir balstīta uz ievadi un izvadi.
Tomēr Wadhwa arī rada interesantu brīdinājumu, runājot par vienu no daudzsološākajiem mākslīgā intelekta aspektiem mūsdienu biznesa pasaulē.
Wadhwa kā piemēru izmanto lielveikalu Amazon. Runājot par to, kā Amazon uzņēmums ņem datus no dažādām tvertnēm un pārved to uz interaktīviem galamērķiem, Wadhwa norāda, ka visu šo datu apvienošana starp departamentiem var radīt jauninājumus klientu apkalpošanas, biznesa informācijas un daudz kas cits.
“Amazon atrisina problēmu, kas ir daudziem uzņēmumiem - atvienotas datu salas, ” raksta Wadhwa.
Citiem vārdiem sakot, datu kopu ņemšana pāri platformām un to piemērošana visā arhitektūrā ir viena no pašreizējām lielākajām mākslīgā intelekta programmatūras lomām, un tas dažos nākamajos gados var būt viens no labākajiem biznesa gadījumiem. Iespējams, ka mākslīgā intelekta vienība nespēj pilnībā izturēties un izturēties kā cilvēks, taču tai ir ļoti spēcīgas iespējas, kas saistītas ar datu kraukšķēšanu un ieskatu attīstību.
Uzņēmumi šajās dienās arī daudz runā par vienotu tirdzniecību un vienotiem sakariem. Pastāv ideja, ka, apvienojot visus savus kanālus un palīdzot viņiem kļūt interaktīviem, uzņēmumi nākamās desmitgades laikā sevi pozicionē elastīgai konkurencei. Tas atkal ir kaut kas, kam var palīdzēt mākslīgais intelekts. Tas var apstrādāt dažādas datu kopas un nedaudz automatizētā veidā un patstāvīgi tos izvietot tur, kur tie nepieciešami. Ļoti plašā līmenī mākslīgais intelekts noņem cilvēku apstrādātāju nastu un dažādos pārliecinošos veidos vada savas operācijas.
Paturot to prātā, mašīnmācīšanās sasniegumi noteikti veicina datu kopu izmantošanu dažādās platformās, lai ieviestu jauninājumus. Lai arī citas nozīmīgas lomas un procesi, iespējams, samazinās līdaku, tas, iespējams, īstermiņā būs mašīnmācības un AI galvenais aspekts.
