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人工智能正在努力應(yīng)對(duì)世界的變化

2022-07-18 09:01:20 編輯:鐘珠葉 來(lái)源:
導(dǎo)讀 從對(duì)工作的態(tài)度到對(duì)兩米長(zhǎng)什么樣子的掌握,大流行使我們重新思考了如何看待世界。但是,盡管我們發(fā)現(xiàn)很難適應(yīng)新的現(xiàn)實(shí),但是為幫助組織...

從對(duì)工作的態(tài)度到對(duì)兩米長(zhǎng)什么樣子的掌握,大流行使我們重新思考了如何看待世界。但是,盡管我們發(fā)現(xiàn)很難適應(yīng)新的現(xiàn)實(shí),但是為幫助組織制定決策而創(chuàng)建的狹義設(shè)計(jì)的人工智能模型就更加困難了。根據(jù)描述危機(jī)前世界的數(shù)據(jù),這些將不再做出正確的預(yù)測(cè),而是指出了AI設(shè)計(jì)方式中的一個(gè)基本問(wèn)題。

MIT-IBM Watson AI Lab的IBM總監(jiān)David Cox解釋說(shuō),有缺陷的AI在所謂的黑匣子預(yù)測(cè)模型的情況下尤其成問(wèn)題:這些算法以用戶看不見(jiàn)或無(wú)法理解的方式工作。“這非常危險(xiǎn),” Cox說(shuō),“如果您不了解模型中內(nèi)部發(fā)生的事情,在該模型中,您將一端的數(shù)據(jù)鏟除以得到另一端的結(jié)果。該模型應(yīng)該體現(xiàn)了模型的結(jié)構(gòu)。世界,但不能保證如果世界改變,它將繼續(xù)運(yùn)作。”

例如,如果您構(gòu)建的計(jì)算機(jī)程序是一個(gè)完整的黑匣子,旨在根據(jù)過(guò)去的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)股市情況,則不能保證在當(dāng)前的危機(jī)中它將繼續(xù)產(chǎn)生良好的預(yù)測(cè)。爭(zhēng)論。

您實(shí)際上需要做的是建立一個(gè)更廣泛的經(jīng)濟(jì)模型,該模型可以識(shí)別供需,了解供應(yīng)鏈并吸收這些知識(shí),這更接近經(jīng)濟(jì)學(xué)家的預(yù)期。他說(shuō),然后您可以更透明地對(duì)情況進(jìn)行推理。

“這些模型之所以難以被狹窄的AI所信任,部分原因是因?yàn)樗鼈儧](méi)有那種結(jié)構(gòu)。如果這樣做,那么模型就更容易解釋為什么要做出決策了。這些模型是現(xiàn)在正面臨挑戰(zhàn)。明確表明了這種結(jié)構(gòu)為什么很重要,”他警告說(shuō)。

這很重要,不僅因?yàn)樵摷夹g(shù)性能更好并且可靠性更高,而且還因?yàn)槿绻髽I(yè)對(duì)工具的信任程度更高,他們將不愿意采用AI??伎怂?Cox)就此事發(fā)表了自己的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù):95%的公司認(rèn)為AI是其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵,而只有5%的公司表示,他們已廣泛實(shí)施該技術(shù)。

盡管每個(gè)調(diào)查的數(shù)字有所不同,但結(jié)論在一段時(shí)間內(nèi)是相同的:人工智能的承諾與其對(duì)企業(yè)的現(xiàn)實(shí)之間仍然存在巨大差距。業(yè)界努力部署該技術(shù)的部分原因歸結(jié)為對(duì)AI缺乏了解。如果您構(gòu)建了一個(gè)出色的算法卻無(wú)法解釋其工作原理,那么您將無(wú)法期望員工將新工具納入其業(yè)務(wù)流程??伎怂拐f(shuō):“如果人們不理解或不相信這些工具,那將是一個(gè)失敗的事業(yè)。”

解釋AI是Cox工作的主要重點(diǎn)之一。他共同領(lǐng)導(dǎo)的MIT-IBM Watson實(shí)驗(yàn)室由大學(xué)和IBM Research的100位AI科學(xué)家組成,目前已經(jīng)投入運(yùn)營(yíng)了第三年。該實(shí)驗(yàn)室的座右銘在其網(wǎng)站上首當(dāng)其沖,這是不言而喻的:“人工智能對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的影響”。

早在2017年,IBM宣布在十年內(nèi)投資2.4億美元,以支持公司自己的研究人員以及麻省理工學(xué)院對(duì)新成立的Watson AI Lab的研究。從一開(kāi)始,合作的目標(biāo)就以行業(yè)為重點(diǎn),其想法是釋放AI在“商業(yè)和社會(huì)”中的潛力。實(shí)驗(yàn)室的重點(diǎn)不是“狹窄的AI”,這是當(dāng)今大多數(shù)組織都知道的有限格式的技術(shù)。相反,研究人員應(yīng)該為“廣泛的AI”而努力。廣泛的AI可以跨多個(gè)任務(wù)和數(shù)據(jù)流高效,靈活地學(xué)習(xí),最終對(duì)企業(yè)具有巨大的潛力。實(shí)驗(yàn)室的承諾是“下一步是廣泛的AI”。


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