企业如何利用好人工智能？

2018-08-06 10:29:31来源：科技行者关键词：人工智能机器学习阅读量：23469

导读：人工智能在快速发展，但企业却很难采用这种高度复杂的技术。企业高管们并非AI的专业人士，因此很难理解AI技术，在这种情况下，企业如何能够利用好人工智能呢？

　　【中国智能制造网行业动态】人工智能在快速发展，但企业却很难采用这种高度复杂的技术。企业高管们很难理解AI，在基础层面上，各种术语令人困惑，机器学习、深度学习、强化学习、人工智能等等……业务案例尚不清楚，而这方面的专家大多在学术界，或者拥有自己的初创公司，或在科技公司工作。

　　今天，让我们一起来聊聊AI官(CAIO)。

　　采用过程是这样的：一位高管多次阅读或被告知AI给他们的业务带来了什么什么，然后CTO或者CIO对此进行调查并得出结论认为，AI可能有助于公司节省成本，但可能存在的缺点还不清楚。

　　接下来，这家企业可能会决定聘请一位博士，或者有相关研究经验的人。他们的任务是构建X系统，然后让系统运转起来。终，结果和期望不匹配，团队解散或重新转向数据科学应用。很快，业务部门给AI打上“炒作”的标签，然后转到别的方向去。

　　让AI发挥作用很难，特别是在业务的限制下。

　　1、你的CIO或者CTO是工程专家而不是人工智能专家

　　的CTO知道如何让软件变现，他们知道降低成本的佳方式，以及如何使用新软件工程范例解决问题。然而，他可能并不了解AI的新趋势以及如何能够帮到企业。

　　AI领域是很大的，为了跟上新趋势，AI研究人员每天阅读论文、参加会议、向来访学者介绍新的私人研究成果。在过去几年中，发表有关机器学习的研究报告数量增速超过其他任何领域。虽然许多论文都是小改进，但你需要专家来理清关键发展和对业务的影响。可能就像识别文本这样简单的新方法一样，可以突然为你的企业开辟一条全新的业务线。

　　CAIO应该是对AI有深入了解并熟悉当前方法(例如深度学习、强化学习、图形模型、变分推理等)的人。如果没有这些专业知识，他们部署的方法可能实施起来很慢，而且维护成本很高，或者不能扩展。

　　2、AI官是你在新学术研究领域的生命线

　　众所周知，谷歌和Facebook等大公司的AI研究人员都有一些学术的背景，例如：

　　- Facebook 人工智能负责人Yann Lecun是深度学习的，也是纽约大学计算智能、机器学习、机器视觉和机器人(CILVR)小组的负责人。

　　- 斯坦福人工智能实验室(SAIL)负责人费飞飞也负责Google Cloud AI。

　　- 今年，Facebook在美国卡耐基梅隆大学开设人工智能实验室，很多教授和学生都兼职加入该实验室。

　　- 在加拿大另一位深度学习，同时也是蒙特利尔学习算法研究所(MILA)的全职教授Yoshua Bengio，已经成功将Google Deepmind、Google Brain、Facebook AI和其他一些实验室带到蒙特利尔，他的学生也参与其中。

　　的科技公司已经看到了这个趋势，从中他们可以直接接触到世界大学AI方向的学生。通过强大的学术联系成立这些实验室并建立合作伙伴关系，这有助于解决棘手的业务问题。

　　要吸引AI人才，就要聘请的AI研究员。为了留住人才，你必须允许你的AI团队为开源AI社区做贡献并发表论文。否则的话，他们会去Google或Facebook那里获得自由。

　　3、C级高管需要一位值得信赖的专家，他可以部署AI以打造新的业务线

　　许多企业组织都没有能够充分利用AI，因为高管通常不了解AI，所以要聘请了解AI技术并了解如何解决业务问题的专家。有AI专家参加高管会议，将减少高官们对于新AI系统对收入的影响和潜在业务风险的担忧。

　　有很多怀有各种新想法的同事被领导否掉，因为他们不了解新系统对业务的影响。不要让高管缺乏这方面的专业知识，妨碍你所在的企业进行可能会给业务带来巨大潜在优势的AI变革。

　　Coursera公司创始人、斯坦福大学兼职教授、人工智能专家吴恩达认为，AI官是具有那些“业务专长、能够采用这种全新技术、并能够与业务联系起来”的人。从本质上讲，具有强大学术背景和商业头脑的人可以使用AI来解决业务问题。

　　4、一位的AI官会打开高管的视野

　　如果不考虑AI如何能够帮到你的企业，请不要启动你的下一个产品或业务线。AI在商业中的应用是如此新颖，以至于高管层中的任何人都需要考虑因为AI而要发布的新业务线。看看那些难以扩展的问题，或者要求一系列复杂规则的问题，这些都是AI主要针对的目标。

　　除了技术能力之外，AI官还需要对业务有深入的认识，知道什么时候不能使用AI。一位的AI官会确保他的团队不是在寻找可以运用AI的地方，而是寻找可能从中受益的问题。

　　5、数据也是一个收入来源

　　到目前为止，企业都意识到他们的数据是非常有价值的。如果你相信这个前提，那么你可能会因为坚持使用已知表现不如其他算法的旧方法而不占优势。我们将这部分细分用户的分类准确率提高20%，意味着你也许就能为用户推荐他们想要的产品。所以为什么要在现代化系统准确率可以达到90%的时候，选择一个只能让你达到80%的准确率的机器学习模型？

　　AI官兼具数据变现战略所需的分析能力和业务能力。

　　6、这是一个风向标

　　如果你的企业想要表明自己是认真对待AI的，那么就聘请一位AI官吧。AI是大多数组织的一种事后想法，不要犯同样的错误。这个风向标可以帮助你吸引人才，重塑企业的公开形象，并向投资者表明企业一直在创新。

　　7、道德规范

　　过去几年，AI在不同案例中的使用受到了严格的审查。近，谷歌内部员工的一次反抗，促使谷歌承诺不制造AI武器。在过去一年中，AI研究界开始提出对道德规范的担忧。因此，研究人员不太可能将AI用于解决他们认为不道德的问题。AI官可以作为企业组织的代言人，推动AI运用于一些有盈利性质但也有道德意义的用例中。

　　道德规范不仅仅说的是AI用在哪里，也涉及到数据处理过程中可能存在偏见。企业聘请一位AI官的做法，是向外界发出信号，表明自己非常重视AI道德问题。大型企业可不希望陷入AI的公关难题中。