什么推动了人工智能的发展

发布时间: 2020-04-02 08:47:52 来源:

IBM Watson参加了游戏节目Jeopardy !!对抗一些最成功的玩家,并轻松获胜。这是一个分水岭,不是因为机器在自己的游戏中击败了人类,而是因为可能性打开了我们的视线。随后出现了一系列人工智能领域的突破性突破-图像识别,语音识别等-都可以通过称为深度学习的技术来实现。

随着我们迈入新的十年,关于AI未来的全新面貌应运而生。进入新的十年,AI看起来更像“ AI即服务”,似乎已嵌入所有事物,几乎是看不见的。我们已经处在一个“ AI化”以增强人类能力的时代,在某些情况下,我们引入了自主AI来完全消除人工任务。那么,什么推动了AI的大规模增长?三项技术突破是催化剂:

1.大规模并行计算

:思维或推理是数十亿个神经元的大规模并行过程,它通过网络将信号传递给其他神经元以传递判断结果。类似地,图形处理单元(GPU)释放了新的可能性,其中基于神经元在我们大脑中工作的方式松散的神经网络可以在几乎一秒钟的处理时间内促进节点之间的数亿个连接。

2.大数据

:随着智能手机的数字化和普及,我们可以访问大量的现实世界数据。我们具有收集,清理,标准化和存储这些真实数据的能力,为我们提供了丰富的AI训练场。结果?我们开始看到智力几乎注入了所有事物,从而将一切转化为“智能”事物。

3.更好的算法

:深度学习算法有助于推理和解释数据,提出模式和建议。现在,我们可以收集大量数据并应用复杂的算法来得出预测。

人工智能的四个核心角色

揭开AI神秘面纱,我们可以通过了解组织以下列方式使用AI的策略来广泛定义AI的成熟度:

AI作为战略顾问:

AI战略家负责理解问题,制定战略并定义行动/执行计划。算法可提供数据驱动的见解并建议采取的措施。人为干预是为了确定哪些决策将推迟到算法中以及如何执行决策。

AI作为任务执行者:

AI算法负责分析流程,创建清晰的任务描述和目标以及定义详细的服务级别协议和KPI。负责执行操作任务的人员可以自由执行更高级别的任务,例如查看算法结果。

AI是员工的虚拟助手:

AI算法负责与人类作为智能代理有效地合作。

作为一个自治组织的AI:

算法负责决策过程的大部分。公司允许AI完全自主地将组织引导到风险,利润和创新的新水平。

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