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AI的重要性已成为许多高管的首要考虑因素

  人工智能(AI)是一个公认的常用词汇。但是,在不同情况下它意味着不同的事物–因此,定义它可能很棘手。虽然大多数人将AI本身视为一种技术,但实际上,它实际上是一个通用术语,用于指代使系统能够智能运行的多种不同技术。

  人工智能(AI)是一个公认的常用词汇。但是,在不同情况下它意味着不同的事物–因此,定义它可能很棘手。虽然大多数人将AI本身视为一种技术,但实际上,它实际上是一个通用术语,用于指代使系统能够智能运行的多种不同技术。

  在业务应用程序方面,人工智能可以通过帮助系统感知,理解,执行和学习来支持智能功能。通过使用机器学习深度学习来训练系统,系统可以通过分析数据来评估如何在每种情况下采取行动,而不是依赖于规定性的硬编码动作。由此产生的敏捷性和响应能力意味着质量,准确性和整体性能得到了显着改善–这就是使该系统真正智能化的原因。

  在当前的气候和不确定的时代中,几家企业正在研究如何快速适应并加速其数字化转型战略。随着远程协作,业务敏捷性和自主生产对其业务连续性的重要性变得越来越重要– AI的重要性已成为许多高管的首要考虑因素。

  机器学习的重要性

  AI与其他自动化技术的不同之处在于其学习和适应能力。在工业环境中,人工智能系统可以通过显着减少手动劳动来对业务绩效产生重大影响:快速识别大量数据中的模式,并从结构化和非结构化数据集中分析和提取特征。最重要的是,它可以从这些任务中学习并随着时间的推移而改进。

  机器学习可以通过多种方式执行:监督学习,无监督学习和强化学习。监督学习使用预先组织的训练数据和来自人类的反馈来学习给定输入与给定输出的关系。如果输入数据和预测的行为类型已经分类,则该方法很有用,但是该算法需要应用于多个不同的数据集。无监督学习不需要数据中的任何预定义标签-无需预先标识输出变量,并且该算法可以分析输入数据以查找模式并进行分类。强化学习使系统能够通过反复试验学习执行任务。本质上,这种方法是基于奖励和惩罚的,其总体目标是在收到的针对其行为的反馈中获得最大的回报,并最大限度地减少惩罚。当没有太多的训练数据要使用,难以确定期望的结果并且这是与数据进行交互和从中学习的唯一真实方法时,这种方法特别有用。

  企业AI的原因,内容和方式

  在一个日益数字化的世界中,组织正在寻求AI进行革新,而不仅仅是其技术:它正在重新定义整个业务流程。从开创性创新到日常客户服务,人工智能正在改变业务格局,定义这种范式转变是理解企业人工智能的关键。Paul R. Daugherty和H. James Wilson在《人与机器:重新想象AI时代的工作》一书中引入的范式“ AI的星座”就是这样一种框架,可以用来解释AI在以下方面的应用:企业级。

  使用此框架,可以从三个层次上查看企业AI。第一层标识“为什么”和“什么” –使用数据为利益相关者提供更大价值的业务应用程序。第二层确定可以利用的AI功能套件来为业务应用程序提供动力。第三级研究“方法”-哪种机器学习方法可以提供预先确定的AI功能。

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