人工智能是一項改變游戲規(guī)則的技術，極大地改變了公司的經(jīng)營方式。最近的進展使企業(yè)能夠以前所未有的方式使用人工智能。這不僅僅是改進現(xiàn)有產(chǎn)品;這也是關于發(fā)現(xiàn)他們不知道存在的新可能性。

人工智能幫助企業(yè)找到改進產(chǎn)品開發(fā)流程的方法。人工智能可以預測未來的趨勢，識別客戶需求，并確定哪些產(chǎn)品對你的公司最有利可圖。

本文探討了人工智能在研發(fā)中的可能性和局限性。

人工智能在研究中的應用

研究和開發(fā)(R&D)是任何企業(yè)的關鍵組成部分，特別是在當今依賴數(shù)據(jù)的競爭世界中。公司從研究中獲得有價值的見解，以改進他們的產(chǎn)品和流程，以滿足客戶的需求并保持競爭力。但是，在開發(fā)新產(chǎn)品時，研究人員需要分析和綜合大量可用的信息。因此，公司必須依靠高效和快速的產(chǎn)品開發(fā)技術進行研究，并對不斷變化的市場動態(tài)作出反應。這就是人工智能派上用場的地方。

公司正在使用人工智能技術自動分析大量數(shù)據(jù)，并識別人類分析師無法明顯識別的模式。這些模式可以作為科學家或工程師進行其他實驗的基礎。西雅圖的公司可以找到人類可能沒有考慮過的解決方案，因為它們太復雜或抽象了。

生成設計

生成式設計是一種新的產(chǎn)品開發(fā)方法，它使用人工智能來生成和測試許多可能的設計。對這些設計進行分析，選出最有前途的設計。該技術正在幫助西雅圖產(chǎn)品設計公司降低成本，提高產(chǎn)品質(zhì)量。它適用于軟件設計、建筑和醫(yī)藥等行業(yè)。

裝配線優(yōu)化

流水線優(yōu)化是一個過程，允許公司識別和優(yōu)化他們的生產(chǎn)流程，從設計階段到裝配線。舊金山的產(chǎn)品開發(fā)公司正在使用人工智能(AI)來預測產(chǎn)品在不同生產(chǎn)階段的表現(xiàn)。

除了幫助公司在產(chǎn)品出現(xiàn)問題之前發(fā)現(xiàn)問題外，人工智能還可以幫助公司確定每個部件進入生產(chǎn)后完成需要多長時間。這在決定一個設施或另一個設施是否有足夠的可用資源時是有用的。

功能的自動測試

在創(chuàng)建產(chǎn)品或服務時，組織可能需要測試其功能。該公司可以使用人工智能自動化這一過程，并發(fā)現(xiàn)這些功能是否如預期的那樣工作。目標是驗證功能是否按預期工作，并確保它們不會對產(chǎn)品的其他部分造成問題。在測試產(chǎn)品和服務時，人工智能可以幫助公司節(jié)省時間、金錢和精力。

質(zhì)量保證

質(zhì)量保證(QA)是產(chǎn)品和服務生命周期管理的一個組成部分。它包括檢查、測試和評估等任務。QA團隊現(xiàn)在使用人工智能來幫助他們完成從測試到客戶服務的所有事情。AI算法可以實時檢查和驗證產(chǎn)品是否符合QA要求，大大簡化了過程。

人工智能的局限性

雖然人工智能在產(chǎn)品研發(fā)方面有很多好處，但在應用上也有一定的局限性。以下是其中一些:

海量數(shù)據(jù)標注與訓練數(shù)據(jù)集

人工智能需要大量的數(shù)據(jù)標記和訓練數(shù)據(jù)集來了解什么是正常和不正常。數(shù)據(jù)標簽需要大量的時間和人員，這可能是昂貴的。此外，獲取足夠訓練人工智能模型的大量數(shù)據(jù)可能具有挑戰(zhàn)性。

數(shù)據(jù)和算法中的偏差

如果企業(yè)用來訓練人工智能的數(shù)據(jù)和算法存在固有的偏見，就會導致一些大問題。數(shù)據(jù)偏見的一個典型例子是種族定性問題。如果你訓練一個人工智能程序來識別某些東西(比如人臉)，那么它就會學習人類告訴它的關于這些人臉的信息。如果人們把這些臉標記為“罪犯”，那么人工智能就會認為長得像那樣的人是罪犯。最終，人工智能給企業(yè)帶來的傷害可能會超過它想要獲得的好處。

可解釋性問題

可解釋性問題是指機器學習系統(tǒng)無法解釋它們的決策過程。這是一個嚴重的問題，使人類無法理解人工智能系統(tǒng)是如何得出結論的。此外，很難確定一個算法是否訓練了有偏見的數(shù)據(jù)，或者它是否使用了過時或不適當?shù)臄?shù)據(jù)源。

成本

人工智能在研發(fā)方面的另一個限制是成本。這項技術很昂貴，而且訓練一個人工智能系統(tǒng)所需的時間可能長得令人望而卻步。此外，許多公司沒有培訓和維護人工智能軟件的資源。

結語

人工智能已經(jīng)存在，它的未來是光明的，并且正在徹底改變公司進行研究和產(chǎn)品開發(fā)的方式。從數(shù)據(jù)處理到功能測試和量測試，人工智能可以幫助企業(yè)創(chuàng)造更好的產(chǎn)品。然而，企業(yè)應該不斷尋找解決人工智能局限性的方法。