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我們正處于第四次工業革命的中期,其中一個主要的驅動因素是人工智能(大赦國際).人工智能將釋放生產力的又一次階躍式增長,并重塑我們的勞動力,類似于工業革命。
在一項估計中,埃森哲預測,到2035年,人工智能可能使12個主要國家的經濟增長率翻一番。這些收益將來自計算機做它們一直擅長的事情——解放我們更好地利用我們的時間。
例如,人工智能使日常任務自動化成為可能,比如回答簡單的客戶問題。它還可以用來發現客戶偏好的變化,識別制造中的視覺問題,進一步實現農業自動化,識別欺詐,并更好地為業務決策提供信息。但什么是人工智能,它將如何改變你的業務?
雖然這些問題很復雜,沒有簡單的答案,但通過關注三個概念,你可以在你的組織環境中找到答案:計算機編程的最新進展,高質量數據的重要性,以及人工智能將如何改變組織的工作流程。
理解算法和深度學習
計算機程序員創造算法來告訴計算機如何完成任務和解決問題。人工智能系統和早期計算的區別在于,它們可以邊走邊學習,然后設計自己的問題解決方案。這是由深度學習算法實現的,深度學習算法審查大量信息,可以更好地處理雜亂或"非結構化"的數據,包括人類語言。
這些能力使人工智能系統有助于完成幾年前不可能完成的任務。例如,計算機無法區分貓和狗,直到2012年,當它們被教授了足夠多的關于這兩個物種之間差異的知識,程序員提出了更好的算法。
另一個例子是使用人工智能來分析情緒,例如你的客戶基于他們的社交媒體帖子所想的。情感分析通過搜索語言來確定你的客戶在推特上的觀點,并評估他們對產品的情感反應。這可以讓你實時了解營銷活動是否有效。
然而,由于語言一直在變化,這種分析很難盡善盡美。如果我們都使用干凈、簡單、不帶口音的英語,我們就能讓人工智能相對更好地工作,而且很快。但青少年會說《YOLO》之類的話,人工智能算法必須試圖理解這些話。在實踐中,人們會不斷編造東西,人工智能也必須不斷適應。
算法需要記住的另一個問題是偏差。算法解決問題的方式可以反映程序員或編寫它們的組織的偏見。在人工智能時代,隨著算法本身繼續學習和發展自己的方法,這些偏見的影響可能會加劇。這已經在社交媒體機器人等例子中看到,隨著時間的推移,這些機器人變成了種族主義者。
這里的信息是,如果你要將公司的未來建立在人工智能上,你將把它建立在具有某些解決問題和學習方式的算法上。反過來,你需要很好地理解機器是如何運行的——以及是誰制造了它。
數據和新工作流的重要性
關于人工智能,需要理解的另一個關鍵點是,它的好壞取決于你提供的數據,具體來說,就是"訓練數據"。像任何計算系統一樣,如果你把垃圾放進去,你就會把垃圾弄出來。僅僅因為一個系統是人工智能的,并不意味著如果給它錯誤的信息,它就會自我修復。
人工智能最強大的能力之一是能夠識別項目或模式,然后將這種理解應用到未來的活動中。為了讓一個人工智能解決方案做到這一點,你需要向它提供大量描述過去事件的數據,并教會它這些事件的屬性。這需要建立大量高質量數據的勞動密集型過程,然后通常將項目標記為積極、消極或中性。如上所述,教計算機識別貓包括給大量貓的圖像貼上積極的標簽。
為了讓人工智能接管一個業務流程,你通常需要向它提供大約兩年的訓練數據。這可以通過使用亞馬遜機械土耳其人(亞馬遜土耳其機械公司)等服務變得更容易,付錢讓人們給數據貼標簽,以教會你的人工智能系統。
一個例子可能是讓一臺機器接管答復顧客詢問的任務。為了實現這一點,您需要整理多年的常見查詢和您的組織發送的回復。人工智能將能夠根據過去的模式選擇——甚至構建——對查詢的回復。它將能夠比傳統的計算系統更靈活地做到這一點,因為它可以更好地處理自然語言和新奇的情況。
你訓練你的人工智能越好,它就越可靠和負責。為了保持客戶對你的新人工智能流程的信任,你還應該確保他們的數據在你的場所或云中非常安全。
你的下一步行動
人工智能是一個復雜的領域,我第一個說,我們計算機科學家并沒有像許多人