各行各業(yè)的公司正在探索和實(shí)施從大數(shù)據(jù)到機(jī)器人技術(shù)的人工智能(AI)項(xiàng)目，以實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化，改善客戶體驗(yàn)和創(chuàng)新產(chǎn)品開發(fā)。據(jù)麥肯錫，“擁抱AI承諾通過其對(duì)生產(chǎn)力和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的企業(yè)和經(jīng)濟(jì)的效益相當(dāng)可觀。” 但是，隨著這一承諾，挑戰(zhàn)隨之而來。

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計(jì)算機(jī)和機(jī)器不是憑著固有的知識(shí)或?qū)κ挛锕ぷ髟淼睦斫舛M(jìn)入這個(gè)世界的。像人類一樣，需要教導(dǎo)他們紅燈表示停止，綠燈表示消失。那么，這些機(jī)器實(shí)際上如何獲得執(zhí)行駕駛或診斷疾病等任務(wù)所需的情報(bào)?

數(shù)據(jù)或泡沫破滅

有多種實(shí)現(xiàn)AI的方法，而對(duì)于它們來說，存在的全部就是數(shù)據(jù)。沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，人工智能是一個(gè)空想。有兩種方法可以操縱數(shù)據(jù)(通過規(guī)則或機(jī)器學(xué)習(xí))以實(shí)現(xiàn)AI，還有一些優(yōu)秀實(shí)踐可以幫助您在這兩種方法之間進(jìn)行選擇。

基于規(guī)則的系統(tǒng)

早在AI和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)成為高科技領(lǐng)域之外的主流術(shù)語(yǔ)之前，開發(fā)人員就將人類知識(shí)編碼為存儲(chǔ)在知識(shí)庫(kù)中的規(guī)則到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中。這些規(guī)則通常以“ If”語(yǔ)句的形式定義任務(wù)的各個(gè)方面(“如果A，則執(zhí)行B，否則，如果X，則執(zhí)行Y”)。

雖然必須編寫的規(guī)則數(shù)量取決于您希望系統(tǒng)處理的操作數(shù)量(例如，20個(gè)操作意味著手動(dòng)編寫和編碼至少20條規(guī)則)，但是基于規(guī)則的系統(tǒng)通常工作量較小，成本較高-有效且風(fēng)險(xiǎn)較小，因?yàn)檫@些規(guī)則不會(huì)自行更改或更新。但是，規(guī)則可以通過只能執(zhí)行其編寫內(nèi)容的嚴(yán)格智能來限制AI功能。

機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)

相比之下，雖然可以將基于規(guī)則的系統(tǒng)視為具有“固定的”智能，但是機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)是自適應(yīng)的，并試圖模擬人類的智能。仍然存在一層基礎(chǔ)規(guī)則，但是機(jī)器無(wú)需人工編寫固定集，而是能夠自行學(xué)習(xí)新規(guī)則，并丟棄不再起作用的規(guī)則。

在實(shí)踐中，機(jī)器可以通過多種方式學(xué)習(xí)，但是監(jiān)督訓(xùn)練(當(dāng)向機(jī)器提供要訓(xùn)練的數(shù)據(jù)時(shí))通常是機(jī)器學(xué)習(xí)程序的第一步。最終，機(jī)器將能夠自行解釋，分類和執(zhí)行帶有未標(biāo)記數(shù)據(jù)或未知信息的其他任務(wù)。

從組織的AI策略開始：

人工智能的預(yù)期收益很高，因此公司在執(zhí)行早期做出的決定對(duì)于成功至關(guān)重要。Foundational正在根據(jù)AI在實(shí)現(xiàn)的基本業(yè)務(wù)目標(biāo)調(diào)整您的技術(shù)選擇。您要解決什么問題，或者要面對(duì)挑戰(zhàn)?

實(shí)施基于規(guī)則或機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的決定將對(duì)公司AI程序的發(fā)展和擴(kuò)展產(chǎn)生長(zhǎng)期影響。在評(píng)估哪種方法最適合您的組織時(shí)，請(qǐng)考慮以下比較合適的做法：

選擇基于規(guī)則的方法很有意義：

• 固定結(jié)果：當(dāng)結(jié)果數(shù)量很少或固定時(shí)。例如，只有兩種狀態(tài)可以按下“添加到購(gòu)物車”按鈕，無(wú)論是按下還是不按下。盡管可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來檢測(cè)用戶是否按下了按鈕，但是應(yīng)用這種類型的方法沒有任何意義。
• 錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)：錯(cuò)誤的懲罰過高，不會(huì)冒誤報(bào)的風(fēng)險(xiǎn)，因此，應(yīng)僅執(zhí)行100%準(zhǔn)確的規(guī)則。
• 不為ML計(jì)劃：如果維護(hù)系統(tǒng)的人員不具備機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)，并且企業(yè)沒有計(jì)劃繼續(xù)前進(jìn)。

何時(shí)應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)：

• 簡(jiǎn)單規(guī)則不適用：當(dāng)沒有容易定義的使用簡(jiǎn)單規(guī)則解決任務(wù)的方法時(shí)
• 更改速度：當(dāng)情況，方案和數(shù)據(jù)的更改速度快于不斷編寫新規(guī)則的能力時(shí)。
• 自然語(yǔ)言處理：要求理解語(yǔ)言或自然語(yǔ)言處理的任務(wù)。由于有無(wú)數(shù)種表達(dá)方式，因此即使不是完全不可能的話，為普通語(yǔ)言編寫規(guī)則也是不現(xiàn)實(shí)的。機(jī)器學(xué)習(xí)的天生，自適應(yīng)智能針對(duì)規(guī)模進(jìn)行了優(yōu)化。

人工智能的承諾是真實(shí)的，但是對(duì)于許多組織而言，挑戰(zhàn)是從哪里開始。如果您屬于此類，請(qǐng)首先確定基于規(guī)則的方法還是ML方法最適合您的公司組織。