Q:
Ar kompiuterinis mokymasis paskatins kelių platformų duomenų rinkinio diegimą?
A:Apie ką mes kalbame, kai kalbame apie mašinų mokymąsi ir PG versle?
Daugybė skirtingų žmonių turi skirtingas nuomones - ir tai tikrai priklauso nuo to, ką verslas veikia. Vis dėlto, kai jūs kalbate apie dirbtinio intelekto galimybes, galima išsiaiškinti tam tikrą painiavą ir dviprasmybes dėl to, kaip įmonės linkusios naudoti šias visiškai naujas technologijas.
| Nemokamas atsisiuntimas: mašinų mokymasis ir kodėl tai svarbu |
Straipsnyje apie „Venture Beat“ pavadinimu „Netikėkite AI versle“, rašytojas Vivekas Wadhwa siūlo gana tvirtą mintį, kad šiuolaikines AI sistemas lengva įtraukti į verslo procesus.
„Daugumos verslo problemų negalima paversti žaidimu“, - rašo Wadhwa. „Jūs turite daugiau nei du žaidėjus ir neturite aiškių taisyklių. Verslo sprendimų rezultatai retai kada yra akivaizdus laimėjimas ar praradimas, be to, yra per daug kintamųjų. Šiandienos AI sistemos daro viską, kad būtų mėgdžiojama žmogaus smegenų nervinių tinklų veikla, tačiau jie tai daro labai ribotai “.
Pabrėždamas, kad „AI yra tik tiek geras, kiek gauna duomenys“, Wadhwa pabrėžia labai svarbų dalyką. Dirbtinis intelektas nėra „mąstymas kaip žmogus“. Greičiau tai atkartoja žmogaus minties aspektus, naudojant sudėtingesnę informaciją. Jis vis dar struktūrizuotas atsižvelgiant į įvestį ir išvestį.
Tačiau Wadhwa taip pat pateikia įdomų įspėjimą kalbėdamas apie vieną perspektyviausių dirbtinio intelekto aspektų šiandieniniame verslo pasaulyje.
„Wadhwa“ kaip pavyzdį naudoja „Amazon“ mažmeninę prekybą. Kalbėdamas apie tai, kaip „Amazon“ įmonė perkelia duomenis iš įvairių silosų ir perkelia juos į interaktyvias vietas, Wadhwa siūlo, kad konsoliduojant visus šiuos duomenis departamentuose, gali būti naujovių klientų aptarnavimo, verslo žvalgybos ir dar daugiau srityse.
„„ Amazon “išsprendžia daugelio kompanijų problemą - atskirtas duomenų salas“, - rašo Wadhwa.
Kitaip tariant, duomenų rinkinių perėmimas per platformas ir jų pritaikymas visoje architektūroje yra vienas didžiausių dabartinių dirbtinio intelekto programinės įrangos vaidmenų, ir tai gali būti vienas iš geriausių panaudojimo atvejų versle per ateinančius kelerius metus. Dirbtinio intelekto subjektas gali nesugebėti visiškai elgtis ir elgtis kaip žmogus, tačiau jis iš tiesų turi labai galingas galimybes, susijusias su duomenų graužimu ir įžvalgos plėtojimu.
Šiomis dienomis įmonės taip pat daug kalba apie vieningą komerciją ir vieningus ryšius. Yra idėja, kad konsoliduodami visus savo kanalus ir padėdami jiems tapti interaktyviais, verslai per ateinantį dešimtmetį imasi pozicijų dėl judrios konkurencijos. Tai vėlgi yra tas dalykas, kuriam gali padėti dirbtinis intelektas. Jis gali automatiškai ir savarankiškai tvarkyti įvairius duomenų rinkinius ir juos dislokuoti ten, kur jų reikia. Dirbtinis intelektas labai plačiu lygmeniu nuima žmonių prižiūrėtojų naštą ir nukreipia savo operacijas įvairiais įtikinamais būdais.
Atsižvelgiant į tai, mašininio mokymosi pažanga neabejotinai skatina duomenų rinkinių naudojimą įvairiose platformose, siekiant naujovių. Nors kiti svarbūs vaidmenys ir procesai gali nugrimzti į lydeką, greičiausiai tai artimiausiu metu bus pagrindinis mašininio mokymosi ir AI aspektas.
