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2025/10/1 23:01:46/
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Photos正是通过使用人工智能才知道相隔50年的两张照片里的人都是你的叔祖父Facebook同样是利用人工智能来清理你的信息流中的垃圾信息的。 越来越多的智能手机、智能家居设备和其他设备正逐渐成为人工智能服务的前端比如苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌助手。“如果你拆解Echo的Alexa你就会发现它不仅仅是一个扬声器它实际上是一种智能的、云计算的数字助理使用了深度学习驱动的语音识别和自然语言处理技术。” 亚马逊的人工智能副总裁Swami Sivasubramanian这样说道。 随着人工智能开始触及公司业务的方方面面科技巨头们便开始争抢人工智能领域内的专家大神们他们不仅从学术界挖人例如Facebook从纽约大学挖来了人工智能大神Yann LeCun还会互相挖墙脚例如谷歌从Snapchat公司挖来了人工智能领域的专家李佳李佳将与另一个人共同负责谷歌最新成立的云机器学习部门。“因为人工智能技术太过强大了因此对高级人才的需求量自然也非常大这些高级人才懂得如何应用人工智能。”谷歌云应用人工智能主管Scott Penberthy这样说道。研究公司Paysa 4月份发布的一项研究显示亚马逊在新的人工智能人才招聘上投入了2.28亿美元其次是谷歌1.3亿美元和微软7500万美元。 只有少数大公司能在这个水平上展开竞争。“亚马逊、苹果、Facebook、谷歌、微软都招揽了这个领域内的很多PhD加入他们也都有PhD级别的技术。但其它大部分公司都是招不到人工智能领域的顶尖人才的这就会导致‘1%问题’的出现也就是说只有人工智能领域内少数几个大玩家才有足够的资金来充分利用这项新技术。” 大数据公司Databricks的CEO Ali Ghodsi这样说道。 其中好的方面在于各种规模的企业都可以在某种程度上利用人工智能领域的创新成果。事实上亚马逊、微软和谷歌都在指望这一点呢。这些科技巨头的云计算平台亚马逊的AWS、微软Azure和谷歌云都将企业级人工智能产品融入了自己的产品里包括图像识别、自然语言处理和语言翻译。所有这三家公司都将人工智能视为推动自己云平台未来发展的关键动力。目前亚马逊AWS业务已经成为一项160亿美元的大业务年增长率为42%不过随着微软和谷歌的追赶AWS的增速已经有所减缓。然后是IBMIBM的特色是人工智能认知计算它将自己的人工智能产品命名为”沃森“将其作为一项服务出售。Facebook和苹果虽然没有自己的人工智能平台但它们发表了很多这方面的研究文章Facebook还将自己的一些人工智能技术开源供所有人使用。 作为一种商业工具人工智能现在还处于起步阶段。麦肯锡全球研究所、麻省理工学院/波士顿咨询集团的最近一份研究报告显示只有约20%的公司是以一种有意义的方式应用这项技术的。但与过去的技术拐点不同比如上世纪90年代兴起的电子商务人工智能并不是天生就对灵活的创业公司有利。“因为人工智能渴望获得的数据可能需要数年时间才能积累起来因此那些已经积累了很多数据和知识的大公司在这方面自然具有更大优势因为你对人工智能训练的知识越多它就越有价值。” 负责沃森和IBM云的IBM高级副总裁David Kenny这样说道。 然而如果要说人工智能与过去的科技趋势有什么共同之处的话这个共同之处就是这种新技术的能力会被过分夸大从而掩盖它真实的能力。举个例子今年9月份医学新闻网站Stat的一项调查表明用IBM的“沃森”治疗肿瘤的效果并没有达到公司所宣传的那种神奇效果也没能证明这是一场抗癌领域内的突破。“我们过分夸大了人工智能的作用对它的期待太高不切实际地认为人工智能将能够为我们做一切事情人工智能将接管世界如果你不使用人工智能你将会被甩在后面。” 数据科学家Steven Finlay这样说道。 人工智能并不仅仅是一种时尚和潮流。投入到人工智能领域内的研发资金是巨大的每年超过300亿美元它对生产力和增强消费者需求方面产生的最终影响预计将达到数万亿美元。毫无疑问在各大科技巨头之间的竞争中人工智能已经成为了竞争的焦点它正在深刻影响这众多企业看待未来的方式。 为了了解今天的人工智能究竟发展到什么程度了人工智能的未来又会怎样各个企业必须同时承认人工智能带来的振奋人心的东西和它的不确定性。为了更好地顺应人工智能潮流并最大程度从中受益。本文中将罗列了不同行业的几家不同企业应用和顺应人工智能潮流的7条实战经验从技术到零售从啤酒酿造到房地产人工智能的影响几乎无处不在对此我们应该心怀感激。 1要有选择地解决问题不要一开始就试图利用人工智能一次性解决所有问题 一家大型时装公司的负责人最近决定需要将人工智能作为公司的一件重要武器。但他自己并不是清楚这意味着什么。这家企业过去曾与谷歌、IBM和微软合作过它需要在人工智能上与这些公司中的一个结盟吗具体该做些什么呢 即使那些人工智能领域内的从业人士也警告说不要因为人工智能的流行而对这项技术太过迷恋。“有时我会碰到这样一些客户他们会说‘嗨我们想要使用AI。’ 他们不考虑自己为什么要使用AI也不知道AI能给自己能带来什么样的帮助。” Salesforce的人工智能产品副总裁Marco Casalaina这样说道。 微软的企业服务副总裁Gurdeep Singh Pall建议大家看待人工智能时不要对抱太高的期望对于你自己认为很简单的问题不要想当然地认为人工智能就能轻而易举地解决。一些在人类看来非常平常的任务比如叠衣服对于人工智能软件来说却是非常艰难的挑战。但是于此同时你也要准备好对人工智能在某些领域的出色表现感到惊讶。 要想让人工智能为自己的企业服务你需要首先弄清楚人工智能能够解决企业业务的哪些问题。此外你不要试图想利用人工智能一次性解决所有这些问题而是要选择一个可管理的试点项目进行解决。”如果你认为可以利用人工智能解决一次性解决所有问题你肯定会失望的因为根本就做不到。人工智能新手们最好能先选择一些特定的痛点问题进行解决。“房地产信息提供商Trulia的工程副总裁Deep Varma这样说道。 很关键的一点就是不要被人工智能的潜力所诱惑而是要专注于你自己的目标。应该将人工智能首先应用在公司员工认为枯燥繁重的工作流程上。例如。通过使自微软Azure的自然语言处理服务旅游技术公司Sabre正在测试一款Facebook Messenger机器人该机器人可以直接回答有关已有预订的问题。它的旅游行业的客户认为代理商只需专注于解决那些需要人与人之间直接互动的高度复杂的行程而这个机器人则能够回答更多的常规问题。 计算机视觉和语音识别是最可能对企业应用和客户体验造成广泛影响的两个人工智能领域 2让你掌握的大数据变得有意义 在过去几年中有一个科技术语开始流行了起来大数据。大数据受到广泛关注这个事实反映了人们的一种全新认识即收集、组织和分析公司业务的各个方面的海量信息数据是有价值的从生产过程的数据到与客户互动的数据。然而积累大数据比弄清楚该如何利用大数据要容易得多。地理人工智能创业公司Descartes Labs的CEO Mark Johnson表示很多公司在年复一年地不断收集数据但搜集到的数据都存放在布满灰尘的服务器里并没能得到充分利用。 “数据是用来喂饱人工智能的食物你给人工智能喂的数据越多人工智能就能变得越来越智能。” Salesforce的人工智能产品副总裁Casalaina这样说道。在今年5月份的谷歌I/O开发者大会上谷歌的人工智能业务负责人John Giannandrea用他自己4岁的女儿作为例子来解释了这个道理。她女儿看到了一个有一个很大的轮子的19世纪的自行车那种盛行于19世纪的前轮大后轮小的自行车当她被告知她看到的这个东西是什么时今后如果她再看到其它前轮大后轮小的自行车她就能立刻分辨出它是什么。对于电脑我们必须向它展示100000张前轮大后轮小的工具的图片告诉它这是自行车。一旦电脑看过100000张照片后电脑可能就会比人类更擅长辨别它们。 即使对于那些有很多数据需要去挖掘的公司他们也需要清理凌乱的数据库、合并不同的存储库从而让这些数据信息变得对算法更友好一些。空中客车防务与航天公司的资深创新经理Jean-François Faudi建议大家首先要做的是将数据从数据库中拿出来让数据能够被自由访问和使用。对于空中客车而言这意味着将自己的卫星影像数据放到谷歌云上。空总客车公司现在可以利用机器学习来区分雪和云事实证明电脑比人更擅长完成这项任务。 3将你掌握的人工智能方面的知识运用到实际工作中 那些一直以来始终关心数据并在数据上有所积累的公司在人工智能方面具有一个领先优势不管什么行业的公司都是如此。举个例子你肯定想不到啤酒酿造行业也能从人工智能中受益。但是俄勒冈州德斯楚特啤酒厂美国第八大啤酒酿造厂的酿酒大师Brian Faivre碰巧拥有计算机科学学位。 很长一段时间以来Faivre一直对如何将数据科学应用于啤酒酿造中非常感兴趣这家啤酒厂多年来也一直在记录自己啤酒酿造过程中的各项统计数据。制造啤酒泡沫的关键在于控制发酵这在啤酒酿造过程中主要是通过调节温度来实现的。他们通过从酿酒罐中提取液体样本并测量液体密度的方式来确定什么时候需要调节温度这是一项繁琐而不精确的方法流程。但是通过与一家名为OSIsoft的数据基础设施公司合作Deschutes将过去的生产数据输入到微软的Cortana Intelligence Suite中。这使得Deschutes能够预测提高温度的最佳时间彻底省去了测量液体密度这个步骤将原本12天的发酵时间周期缩短了整整几天时间。这样做的结果是在同样的时间里公司可以在不影响质量的情况下生产更多的啤酒。 Faivre表示他们酿的啤酒是一直在他们的控制中的。公司利用人工智能增加的产量对公司未来的发展至关重要因为增加的销售有助于为在弗吉尼亚州罗诺克的一家新啤酒厂的建设提供资金支持。 计算机比人类更擅长通过图片识别物体这对于人脸识别有重要意义 4如果可以尽可能利用科技巨头提供的按需付费的人工智能产品 科技巨头正在将自己的人工智能转变为一种按需服务这对那些资源紧张的组织来说是一个福音。举个例子Chris Adzima是俄勒冈州的华盛顿县的警察局的高级信息系统分析员去年他被一项名为“Rekognition”的亚马逊AWS新的图像识别AI系统产品吸引住了这个新产品的功能就包括人脸识别功能。该警察局存档的在逮捕嫌犯时拍下的成千上万张照片让工作人员无所适从即使按照年龄、性别或种族来过滤搜索这些照片也无法有效地缩减搜索量。这时当警察需要识别出一个人的身份时比如一个被摄像机拍到的小偷这种传统的搜索方式很难帮到警察。Adzima承认他自己并不是一个数据科学家也不知道面部识别或人工智能是如何工作的。然而在短短几个月内他就能使用Rekognition设计一套系统用来将新拍摄的照片与存档中的照片进行匹配。到目前为止这种方式已经帮他们成功匹配识别了20名嫌疑犯。 此外这个警察局使用第三方人工智能产品是非常划算的。最初的系统设置花了警察局大概400美元每月需要为自己使用的AWS服务支付大概6美元费用。Adzima说“我们在这方面花了每一分钱都对得起纳税人。我们在这方面的花费很少但却获得了巨大的投资回报。” 5如果确实需要同时也有条件那就自己开发能满足自己独特需求的人工智能产品或对现有产品进行调整 在某些情况下为了实现一个特定目标公司需要使用被精心调整过的人工智能。负责沃森和IBM云的高级副总裁David Kenny这样说道“我们不会向放射科医生咨询艺术方面的问题也不会向律师询咨询挑选股票方面的建议。想要咨询哪一个领域的问题就要向这个领域的专家咨询。” 这也是为什么IBM会对针对不同的行业对沃森做针对性地调整让沃森能满足不同行业的需求如教育行业、医疗行业和供应链管理行业等。他的观点反映了人工智能的一个基本事实你的野心越大就越不可能通过一个单一的简单算来能实现你的野心。 房地产搜索引擎Trulia希望用人工智能来查询自己搜集到的数以百万计的正在销售和出租的房屋的照片并区分出哪些厨房照片、哪些是卧室照片和浴室照片等甚至还能识别出拥有昂贵配置的厨房的照片如配置了昂贵的花岗岩台面的厨房。但是市场上并没有现成的能完全满足这种需求的人工智能产品。 Trulia的数据科学专家Varma表示公司需要在这方面自行创新做出能满足自己需求人工智能产品。要想实现这个目标Varma认为他们需要在公司内部拥有计算机视觉。Trulia是美国领先的房地产网站运营商Zillow旗下的一块重要业务而Zillow的估值达55亿美元。因此Trulia是有条件将人工智能视为一项战略措施并在这上面进行适当投资的。尽管Trulia是亚马逊AWS云服务的客户但它还是选择招聘自己的机器学习专家并开发自己专有的、能满足自己独特需求的人工智能产品。 有些时候也可以通过对现有人工智能产品进行简单的调整来满足自己的需求。购车网站Edmunds会为潜在买家提供有关车辆的很多信息如车辆配置、价格和评论等。该网站已经将人工智能整合到其业务的多个方面从预测收入到确保网站的安全。和Trulia一样它希望利用人工智能帮自己整理成千上万张图片即识别特定品牌和型号的车辆的内部和外部图片。“利用谷歌现成的人工智能产品能解决我们90%的问题然后我们再通过对谷歌现成的人工智能产品进行稍作调整就能让它做到能100%地识别汽车图片。” 公司的产品创新副总裁Greg Shaffer这样说道。 6让公司里的每个人都参与进来并让他们一直参与下去 不管一家公司是利用市面上现成的人工智能产品还是主要靠自己开发人工智能的价值与员工遇到的具体业务挑战是紧密相连的。这意味着只有当公司内的所有利益相关方都能做到像IT员工那样积极参与到对人工智能的投入上时人工智能的作用才能真正发挥出来。 “在过去公司购买了一个技术产品之后希望购买的技术解决方案能够帮他们搞定所有困难的工作。所以大家习惯在那干坐着观望。这种做法在人工智能上是完全行不通的。” 强生的全球人才并购副总裁Sjoerd Gehring这样说道。虽然Gehring的工作重点是人而不是技术但他主导了这样一个项目强生与谷歌云、招聘软件服务商Jibe合作将人工智能运用到公司的招聘工作中。强生表示自从使用由谷歌机器学习算法支持的搜索引擎将每年数百万的应聘者与25000个待招职位进行匹配后合适的应聘者数量提高了41%。 7不要期待太高要有耐心不要期待能很快看到成果 最后的经验是一个非常简单的道理要有耐心。利用人工智能给我们带来很多好处但也有很多有待发掘的地方。尽管包括马斯克和扎克伯格等在内的很多科技大佬对人工智能做出了自己的预测但是人工智能最终能造成什样的影响依然是未知的。 “和之前很多划时代的技术一样有一些人能够顺应技术潮流从而从中获得巨大成功而有些人则逆潮流而行最终会被淘汰出局。” Yunkai Zhou这样说道。Yunkai有几年时间一直都在为谷歌的广告平台上开发机器学习技术后来联合创办了AI求职平台Leap.ai。多亏了所有这些大大小小的公司在人工智能方面做的大胆的创新实验让我们才能更好地了解人工智能将会带领我们走向何方。
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