【51CTO.com快譯】　　據(jù)Gartner研究，約有37%的組織正在實(shí)施某種形式的人工智能。然而，根據(jù)知名咨詢公司安永的調(diào)查，僅有20%的公司能將人工智能發(fā)展為企業(yè)的戰(zhàn)略能力。極少有組織能成功駕馭AI真正的力量來(lái)創(chuàng)造有意義的影響。

　　如何利用人工智能？實(shí)現(xiàn)框架應(yīng)該是什么樣的？由麥肯錫全球研究所（MGI）發(fā)布的這篇論文提出了組織需要集中關(guān)注的五個(gè)領(lǐng)域。

　　這些領(lǐng)域彼此關(guān)聯(lián)，每一個(gè)領(lǐng)域都需要共同協(xié)作才能展現(xiàn)出可見(jiàn)的影響。我將在本文中詳細(xì)闡述實(shí)現(xiàn)這個(gè)框架的可行方法。

　　1. 識(shí)別正確的用例

　　當(dāng)一個(gè)組織決定開(kāi)始人工智能之旅，首要任務(wù)就是識(shí)別正確的用例。在這一方面，發(fā)散-收斂法屬于經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的、行之有效的方法。通過(guò)頭腦風(fēng)暴探索盡可能多的AI用例，完成后就能匯總候選列表，找出其中排名前三的用例。

　　問(wèn)題的關(guān)鍵是：如何匯總用例？重點(diǎn)要考量哪些維度？

　　建議從以下三個(gè)方面入手：

　　業(yè)務(wù)影響：這個(gè)用例是否有實(shí)際的業(yè)務(wù)影響？對(duì)其進(jìn)行量化。

　　技術(shù)可行性：當(dāng)前的技術(shù)環(huán)境是否支持這個(gè)用例的實(shí)現(xiàn)？創(chuàng)建一份技術(shù)圖譜。

　　數(shù)據(jù)有效性：是否有相關(guān)的數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)支持這個(gè)用例？好好做一下研究。

　　以這三個(gè)要素構(gòu)成一張基準(zhǔn)圖，就可以用來(lái)判斷用例的可行與否。以下圖為例：

　　可以看到，在這張圖表上，橫縱軸分別表示業(yè)務(wù)影響和技術(shù)可行性，圓圈的大小則表明數(shù)據(jù)有效性。用例7和用例6在三個(gè)要素上均表現(xiàn)出較高水準(zhǔn)。用例3雖然在其中一個(gè)維度表現(xiàn)欠佳，但相較其他用例，綜合來(lái)看可以列為下一個(gè)候選。

　　這里其實(shí)涉及到一個(gè)繞不過(guò)去的問(wèn)題：到底多少數(shù)據(jù)算夠？

　　這個(gè)問(wèn)題其實(shí)并沒(méi)有一個(gè)確切的答案。解決這個(gè)問(wèn)題的經(jīng)驗(yàn)之談是先回答下面這個(gè)問(wèn)題：有效數(shù)據(jù)是否足以支撐建立一個(gè)最小規(guī)模的可行模型？如果答案是肯定的，那么建議可以繼續(xù)努力，好好考量這一用例的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

　　2. 創(chuàng)建高效的數(shù)據(jù)平臺(tái)

　　數(shù)據(jù)是新型“石油”，在組織中呈“滿溢”之勢(shì)，如何從中提取價(jià)值就成為每個(gè)組織都面臨的挑戰(zhàn)。而人工智能和數(shù)據(jù)是共生關(guān)系，需要彼此來(lái)互相成就。

　　長(zhǎng)久以來(lái)，組織機(jī)構(gòu)就試圖創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，從數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一直到數(shù)據(jù)湖，都試圖馴服這只“野獸”。而新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模式隨著數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展應(yīng)運(yùn)而生。2017年，我在博文《揭秘?cái)?shù)據(jù)湖架構(gòu)》中重點(diǎn)提到了——實(shí)用的AI數(shù)據(jù)平臺(tái)的組成要件。數(shù)據(jù)技術(shù)雖然在不斷進(jìn)化，但核心還是不變的，這些概念依舊可用。

　　但有個(gè)問(wèn)題有必要做一下深入思考：數(shù)據(jù)平臺(tái)利用人工智能的原則是什么?

　　以下是我的三條建議：

　?。?）以原始格式存儲(chǔ)所有數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)的本質(zhì)是復(fù)雜的。只有當(dāng)你在真正使用時(shí)才能了解這些數(shù)據(jù)的用法。最好的策略是將它們?nèi)恳栽几袷酱鎯?chǔ)，不做任何變動(dòng)。云技術(shù)的出現(xiàn)降低了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的成本。存儲(chǔ)在云中的數(shù)據(jù)可能根據(jù)其生成方式、處理方式以及在生存期內(nèi)的訪問(wèn)方式而有所不同。以Azure為例，Azure存儲(chǔ)提供了不同的訪問(wèn)層，包括熱訪問(wèn)層、冷訪問(wèn)層、存檔訪問(wèn)層。用戶所存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)0-50TB是按平均每月每GB 0.044美元計(jì)費(fèi)，約為每月每TB 4.4美元，花銷(xiāo)還比不上星巴克的一杯中杯摩卡。這里有一條建議，對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)，我建議至少存儲(chǔ)過(guò)去5年的數(shù)據(jù)，那之后如果發(fā)現(xiàn)沒(méi)什么用，再歸檔也不遲。

　?。?）解耦存儲(chǔ)和計(jì)算：存儲(chǔ)和計(jì)算這兩種負(fù)載對(duì)計(jì)算機(jī)資源的訴求完全不同，解耦存儲(chǔ)和計(jì)算有助于系統(tǒng)負(fù)載均衡調(diào)度。處理引擎可以面向批處理，也可以面向流處理。按需處理在一定程度上可以控制成本。根據(jù)所需的處理類(lèi)型構(gòu)建適當(dāng)?shù)奶幚硪?，任?wù)完成后可以中止或銷(xiāo)毀處理引擎。解耦計(jì)算和存儲(chǔ)節(jié)省了大量的支出，還提供了很大的靈活性。

　?。?）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編目和管理：防止數(shù)據(jù)湖變成交換平臺(tái)的一個(gè)最關(guān)鍵的原則是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行詳盡的編目和管理。作為一條經(jīng)驗(yàn)法則，任何非瞬時(shí)化的內(nèi)容都會(huì)被編目。對(duì)于業(yè)務(wù)分析人員、數(shù)據(jù)科學(xué)家或任何希望以正確格式找到正確數(shù)據(jù)的人來(lái)說(shuō)，積極編目有利于輕松搜索數(shù)據(jù)元素，因此再怎么強(qiáng)調(diào)積極編目的重要性都不為過(guò)。編目和管理決定了數(shù)據(jù)分析平臺(tái)的成敗。

　　3. 采用正確的工具、過(guò)程和技術(shù)

　　除了識(shí)別正確的用例、創(chuàng)建高效的數(shù)據(jù)平臺(tái)之外，選擇合適的工具和技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)AI也非常重要。要推動(dòng)人工智能的蓬勃發(fā)展，這里有三個(gè)原則需要遵循：

　　利用規(guī)模優(yōu)勢(shì)：數(shù)據(jù)與人工智能之間密切相關(guān)，通常來(lái)說(shuō)，要訓(xùn)練的數(shù)據(jù)越多，就意味著模型越可用。過(guò)去由于存儲(chǔ)和計(jì)算能力有限，訓(xùn)練模型的能力也因此受限。而在過(guò)去的二十年里，存儲(chǔ)和計(jì)算技術(shù)持續(xù)進(jìn)化，云平臺(tái)不斷創(chuàng)新，存儲(chǔ)和計(jì)算成本變得可控，在可接受的范圍內(nèi)進(jìn)行規(guī)模化的數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練逐漸成為可能。

　　關(guān)注功能而不是技術(shù)：構(gòu)建一個(gè)靈活的數(shù)據(jù)架構(gòu)，每個(gè)組件都滿足特定的功能，但可用的技術(shù)特性并不會(huì)與組件綁定?；诠δ苁呛愣ǖ亩夹g(shù)是不斷變化的，云平臺(tái)的一大優(yōu)勢(shì)就凸顯出來(lái)。云平臺(tái)的創(chuàng)新往往意味著可以不斷引進(jìn)新技術(shù)，以更低的成本提供相同或更好的功能。

　　擁抱數(shù)據(jù)項(xiàng)目中的敏捷性：著名統(tǒng)計(jì)學(xué)家George Box曾打趣道：“所有模型都有謬誤，但依然有一些是有用的。”因?yàn)槟Ｐ投冀⒃谝欢ǖ募僭O(shè)上，超出特定范圍就可能出現(xiàn)紕漏。而找到有用的模型就是一個(gè)迭代的過(guò)程，每次迭代都是向那個(gè)有用的模型邁進(jìn)的一步。記住，不要在AI項(xiàng)目中追求“絕對(duì)答案 ”。完美的模型就是烏托邦，以此為目標(biāo)對(duì)于既定現(xiàn)實(shí)來(lái)說(shuō)已經(jīng)完全足夠了。

　　4. 在過(guò)程中整合AI決策

　　任何基于AI的項(xiàng)目的最終目標(biāo)都是創(chuàng)造積極的影響。但是很多大有可為的人工智能項(xiàng)目在襁褓中就夭折了，自此不見(jiàn)天日。因此，一個(gè)AI項(xiàng)目從孵化階段開(kāi)始就需要全程觀察。

　　有一點(diǎn)我需要再三強(qiáng)調(diào)：AI項(xiàng)目并不是純技術(shù)項(xiàng)目，而是注重影響力的項(xiàng)目。所有項(xiàng)目都需要一個(gè)結(jié)果。

　　這意味著，當(dāng)你展望一個(gè)AI項(xiàng)目的前景時(shí)，不應(yīng)該是關(guān)于模型和算法的，而必須是關(guān)于結(jié)果的，一個(gè)會(huì)給最終用戶帶來(lái)利益的結(jié)果。因?yàn)槊總€(gè)流程都是環(huán)環(huán)相扣的，所以需要回答這樣一些問(wèn)題：

　　AI會(huì)影響流程中的多少步？

　　——這推進(jìn)了流程自動(dòng)化嗎？

　　——這加強(qiáng)了流程建設(shè)嗎？

　　再根據(jù)答案畫(huà)出正確的路線。

　　5. 構(gòu)建實(shí)驗(yàn)文化

　　文化是所有變化的基石?，F(xiàn)代管理學(xué)大師彼得•德魯克曾經(jīng)說(shuō)過(guò)：“文化能把戰(zhàn)略當(dāng)早餐吃掉。”對(duì)于AI項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，此話非常精辟。決定成敗的往往不是技術(shù)，而是價(jià)值觀。對(duì)于AI實(shí)現(xiàn)來(lái)說(shuō)，反復(fù)灌輸實(shí)驗(yàn)文化至關(guān)重要。根據(jù)定義，實(shí)驗(yàn)是一種驗(yàn)證或推翻假設(shè)的過(guò)程。并不是所有的實(shí)驗(yàn)都會(huì)成功，但所有的實(shí)驗(yàn)都有收益。這種實(shí)驗(yàn)文化需要滲透到公司的靈魂中。以下三條準(zhǔn)則可以幫助公司構(gòu)建實(shí)驗(yàn)文化。

　　1、衡量指標(biāo)。組織中的每個(gè)部門(mén)都需要衡量以下三個(gè)指標(biāo)：在給定的時(shí)間內(nèi)嘗試的實(shí)驗(yàn)數(shù)量；在給定的時(shí)間內(nèi)業(yè)務(wù)工作流中采用的的實(shí)驗(yàn)數(shù)量；給定時(shí)間范圍內(nèi)正在進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)數(shù)量。

　　2、擁抱敏捷。敏捷是人工智能的出路?？紤]到AI的本質(zhì)，迭代方法最適合人工智能。敏捷理念中的三個(gè)核心教義：持續(xù)改進(jìn)、信息透明和深度協(xié)作應(yīng)該滲透到公司的DNA中。

　　3、樹(shù)立員工對(duì)AI的正確認(rèn)知。關(guān)于人工智能的宣傳可以說(shuō)鋪天蓋地，與這種炒作相伴而生的是一種恐懼，恐懼被取代，恐懼因此而失業(yè)。這種擔(dān)心其實(shí)沒(méi)有任何依據(jù)。在公司中建立對(duì)AI的理智認(rèn)知非常重要。員工需要清醒地認(rèn)識(shí)到AI能做什么、不能做什么。樹(shù)立了正確的認(rèn)識(shí)后，員工對(duì)AI的接受度更高，也更容易運(yùn)用AI來(lái)提升他們的工作技能。

　　總結(jié)

　　采用負(fù)責(zé)任的人工智能是不可避免的，所有人都應(yīng)該接受這一現(xiàn)實(shí)。人工智能不是萬(wàn)能靈藥，但是有了正確的框架，AI就有潛力產(chǎn)生積極的影響。

　　原文：https://medium.com/swlh/a-practical-framework-for-ai-adoption-a-five-step-process-ed8349977695

　　參考文獻(xiàn)：

　　Technology Review: The growing impact of AI on business

　　https://www.technologyreview.com/2018/04/30/143136/the-growing-impact-of-ai-on-business/

　　ZDNET: Enterprise adoption of AI has grown 270 percent over the past four years

　　https://www.zdnet.com/article/enterprise-adoption-of-ai-has-grown-270-percent-over-the-past-four-years/

　　McKinsey Global Institute: Artificial Intelligence The Next Digital Frontier

　　https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Advanced%20Electronics/Our%20Insights/How%20artificial%20intelligence%20can%20deliver%20real%20value%20to%20companies/MGI-Artificial-Intelligence-Discussion-paper.ashx

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