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在未来,AI是否会成为不可或缺的存在?

(Babak Hodjat,本文的原作者,是人工智能平台感知技术的联合创始人和首席执行官。)

近年来,高性价比的大规模处理能力的出现和人工智能算法的突破推动了人工智能的发展,使人工智能能够处理更复杂的问题。有趣的是,这一趋势让人想起20世纪80年代个人电脑的崛起,当时不断涌现的具有成本效益的计算能力成为许多行业大规模“电脑化”的催化剂。就像今天的人工智能一样,计算机和计算机化在当时引领了新的发展趋势,所以许多公司争相建立自己的计算部门和团队。根据当时的标准,我们都可以算作计算机专家。

但是电脑的普及并不是一夜之间发生的。几十年前,尽管对计算机化的需求非常强烈,但它对各个行业的影响尚不清楚。人们可以感觉到计算机非常重要,但他们不能百分之百肯定。我们经历了发展和发现的整个过程。计算机专家和各个领域的专家在我们为各种需求开发相应的计算机和软件之前共同工作了15-20年。

今天,我们重现了历史。现在人工智能正处于不能很好地融入各种专业领域的阶段。该领域的高级玩家知道人工智能的重要性,但不知道如何正确面对它。如今最常见的问题是“什么是人工智能?”还有“人工智能如何帮助我的生意?”

人工智能如何帮助企业

首先看看在线内容,尤其是网站优化。目前,大多数人都熟悉转化率优化(CRO)。所谓的CRO是网站运营商通过测试设计、信息、用户体验等方面的新观念来最大限度地提高转化率。人工智能可以按数量级优化这个过程。

我们需要弄清楚我们应该如何判断人工智能的解决方案,并确定它是如何工作的。在这个例子中,我们通过提高转化率来判断成功,人工智能通过改变字体、设计、颜色等来优化网站。我们可以向人工智能提供有关更改的信息和确定浏览器类型或登录状态的权限,以便人工智能可以开始拆分用户。

这样做的结果可能令人震惊。人工智能可以找到能引起观众共鸣的令人信服的设计。通过遗传算法可以有效地培养更合适的设计,从而为人工智能配置优化创造高效、自循环的子代。

应该注意的是,这种方法有一个非常重要的方面,即人工智能是自主的,这符合人工智能的一般定义参数和目标。然而,人工智能决定了如何结合起来寻找最佳答案并获得更好的结果。

有许多这样的例子。人工智能已成功应用于许多行业,如金融和贸易、医疗保健甚至农业。在所有情况下,如果不取消上述一些步骤,这些决定就无法独立完成。这是一个需要领域专家和人工智能实践者密切合作的过程。

什么是人工智能

让我们回到起点,人工智能的本质是什么?对此我没有答案,我认为根本没有答案。这个定义会随着时间的推移而改变,人工智能也在不断超越当前的水平。因此,让我们看一些例子,而不是提出一个严格的定义。

谷歌的关键词搜索是人工智能吗?你可能认为搜索背后的技术很简单,但即使在20世纪90年代末,搜索引擎实际上使用了人工智能教科书中提到的A*树搜索算法。

西里呢?这应该是人工智能系统的一个例子。但事实上?事实上,许多人认为Siri的幽默是人工智能。但事实上,这只是Siri从数据库中随机查询的结果。换句话说,为了不仅仅是工程师的一行代码,人们发现什么是人道的。

自动驾驶汽车怎么样?这也是大公司在此期间竞相发展的。然而,即使是赢得DARPA挑战的自动驾驶汽车也只使用传感器,不涉及人工智能技术,这意味着它本身没有学习的能力。

换句话说,算法本身能否被定义为人工智能是有争议的,我个人认为这并不重要。重要的是人工智能是否已经根据领域专家定义的一种或多种方法得到提升。重要的是人工智能模型能否自己学习相关领域的知识,并根据新的情况和期望进行调整。从定义的角度来看,它需要能够自主运行,并随着时间的推移变得越来越好。

我们需要想象的真实情况是人工智能无处不在。所有这些都非常紧迫,因为世界正在来临。这是人工智能通过进化神经网络设计的世界。简而言之,这将与我们今天生活的世界完全不同。人工智能的定义将继续改变。就像最初的电脑化一样,只有当我们都被认为是人工智能专家时,人工智能才能真正完全实现。

那一天即将到来。



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