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了解人工智能局限性是發(fā)揮其潛力的關鍵

人工智能
人工智能(AI)改變許多行業(yè)的工作流程——數(shù)字客服助理、自動駕駛汽車、無人倉庫中的機器人。人工智能甚至可以寫作、繪畫和譜曲。每天我們都能看到關于它的溢美之詞(比如在我們這個)。

 人工智能(AI)改變許多行業(yè)的工作流程——數(shù)字客服助理、自動駕駛汽車、無人倉庫中的機器人。人工智能甚至可以寫作、繪畫和譜曲。每天我們都能看到關于它的溢美之詞(比如在我們這個)。大多數(shù)人都認可這個觀點,它在商業(yè)環(huán)境中的應用正在改變生活。當然,人工智能也有它的缺點。

 

人工智能并不是解決所有企業(yè)問題的靈丹妙藥,盡管積極(或投機)人士可能會做出肯定的斷言??陀^來說,要充分利用人工智能的潛力,以及它的子領域——機器學習(ML)和深度學習(DL)——關鍵在于了解其局限性。認識到人工智能在哪些領域發(fā)揮作用,在哪些領域還不行,是許多企業(yè)領導尚未掌握的一項技能。

今天的人工智能很弱

到目前為止,人工智能應用程序只能執(zhí)行它們專門開發(fā)的任務。換句話說,我們今天所知道的人工智能很弱。它不能回答每一個問題,它不能靈活地行動,它當然不能自己思考或理解(目前)。所以,對人工智能能力的承諾要半信半疑。人工智能不過是一種工具。

關于人工智能的關鍵問題

要辨別人工智能在哪些方面可以改進業(yè)務流程,哪些方面不能,重要的是要考慮到它的法律和倫理考慮、偏見和透明度。就某些AI應用程序提出關鍵問題,對于項目的成功和避免風險至關重要。

從法律的角度來看,我們必須解釋誰應該為錯誤的判斷(例如,一輛自動駕駛汽車撞了行人)承擔責任。我們還必須認識到,在使用基于認知的技術時存在偏見。人工智能從它獲得的數(shù)據(jù)中學習,但它沒有辦法質(zhì)疑這些數(shù)據(jù),這意味著數(shù)據(jù)集很容易向一個方向傾斜,讓人工智能“學會”偏見。

這可能會導致招聘過程中的歧視或醫(yī)療保健管理中的偏見。采用人工智能的企業(yè)也會發(fā)現(xiàn)自己在信任和透明之間游走。雖然高級人工智能的目的是隨著時間的推移做出更多獨立的決定,但大概率我們可能會遇到“黑盒”場景,不清楚AI程序是如何做出決定的。

最適合AI的業(yè)務流程

如果AI是一把錘子,并不是每個業(yè)務流程都是釘子。在確定AI是否可以應用于某個業(yè)務流程時,一個重要的區(qū)別是復雜性。企業(yè)必須根據(jù)針對特定應用的認知干預水平來衡量基于人工智能的工具的有效性。

人工智能被設計用來解決復雜的問題,甚至復制了我們所知道的人類智能的某些方面。然而,當涉及到推斷它自己的決策標準時,人工智能是有缺陷的。根據(jù)簡單的“如果—那么”規(guī)則做出決定的情況下,人工智能被認為是最有效的。

人工智能不需要任何炒作,為了讓商業(yè)發(fā)掘基于人工智能的潛力,人們必須首先了解這項技術的局限性。是的,它對于簡化和自動化工作流程是有用的,但它不是萬能的。如果企業(yè)正在考慮使用AI來自動化流程,它應該首先檢查需要哪些信息,以及來自哪些系統(tǒng)。這將幫助他們決定是應該使用人工智能工具,還是人類指導。理解這一點將使人工智能成為簡化和自動化工作流程的非常有用的工具。

責任編輯:華軒 來源: 今日頭條
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