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          人工智能+機器學習,智能應用到底離有我們有多遠

          發布日期:2016-07-16??來源:機器人2025??作者:達闥科技我要投稿我要評論
          今天,當我們和一個技術人員或者技術開發商談論的時候,我們很難不討論人工智能、機器學習或者機器人等等。

          雖然,現在我們每個人都贊同機器學習對他們的公司和行業的重要性,但是很少有公司能有足夠的專業知識去做他們想做的技術。現在行業內有很多這樣的觀點:接下來的幾年,我們將圍繞機器學習和人工智能重點發展。


          每個應用程序將是一個智能化的應用

          如果你的公司還沒有使用機器學習來檢測異常情況、推薦公司產品或者預測客戶流失,那么你將很快開始它。由于新數據的快速生成,強大的計算能力和使用新的機器學習平臺的能力開始變得有用起來。不管這些能力是不是來自亞馬遜、谷歌、微軟這樣的大公司的,我們都期待去看見更多的應用程序,這樣就可以形成一個現實的預測工具,而且隨著時間的遷移將變得越來越好。我們在過去的六個月里遇到的100個早期初創企業當中,90%的企業已經計劃用機器學習去給用戶提供一個更好的體驗。

          智能應用程序是建立在微型智能和中間件的創新上

          從廣義上來說,現在的公司大致分為兩大類:一種是那些正在建設人工智能和機器學習的公司,另一種是已經在他們的應用程序和服務當中使用機器學習和人工智能的公司。目前,在板塊創新方面有很多的創新,這個創新又名中間件服務,其包括數據準備服務和學習服務或者模型提供服務。
           
          隨著這些小型服務、REST APIs無縫對接的出現,現在,機器學習服務和機器學習算法的使
          用、再使用的趨勢在不斷增加,所以在編程序的時候,你不必從頭一遍又一遍地去寫。
           
          例如,Algorithmia在運營一個算法市場,這個是任何一個智能應用都需要的。將這些算法、模型與特定的數據片連接起來,我們管這個叫微智能,它可以無縫地納入應用。

          信任和透明度對機器學習和人工智能是非常重要的
          在過去的一年里,好多個機器學習和人工智能的實驗聲名鵲起。比如:微軟的Tay、谷歌的DeepMind AlphaGo、臉書的M等等,各類機器人的數量也開始增加。自然用戶界面的增加(包括語音、聊天和視覺)為我們提供了非常有趣的選擇和機會,現在人類可以和虛擬助手(比如:蘋果Siri、亞馬遜的Alexa,微軟Cortana和VIV)聊天。
           
          當然,現在也有一些更令人不安的例子,我們如何與人工智能進行互動。例如,在佐治亞理工學院在線課程結束的時候,學生們驚訝地發現那個與他們互動了整個學期,名為Jill Watson的教學助理竟然是個機器人 。
           
          這些事情在很大程度上展現了科技和創新的力量,這也帶來了很多圍繞機器人領域的信任和透明度思考。

          了解事情背后的深層原因,這往往是人工智能工作的另一個重要組成部分。當我們被告訴有75%的可能性患上癌癥,需要用某個藥物去治療的時候,醫生和患者是不會高興的。他們需要了解哪些信息是用來預測病情、治療病情的。
           
          我們完全相信,隨著時間的推移,在機器學習的作用下,我們應該有充分的透明度。而且,我們認為技術進步帶來的道德影響將是我們生活的一個組成部分,我們的社會將會前進。

          我們需要不斷循環的人類

          現在,很多專家也在討論,基于人工智能的智能機器是否會接管世界。機器學習和人工智能的重大進步將有助于自動化的發展,這是有道理的。我們人類需要不停地循環,以創造更好的用戶終端體驗。
           
          在這一點上,Redfin試著用機器學習去給所有用戶發送建議。和用戶自己的搜索和警報過濾器相比,這些機器生成的建議有一個略高的參與率。然而,當Redfin讓其代理人在發送之前檢查一下建議時,這個建議有一個實質性的提高。在代理人檢查完這個建議之后,Redfin
          能夠使用代理的修改作為額外的訓練數據,推進了住房點擊率的顯著上升。
           
          ASplunk通過描述再次強調了IT專業人士如何部署Splunk以發揮關鍵作用,以及如何使用Splunk的幫助去把工作做得更好、更有效。如果沒有這些不斷循環發展的人,客戶們不會擁有Splunk的最有價值。
           
          另一家公司,spare5也是人類一個很好的例子。什么情況下人類有時需要通過糾正、分類數據以進入模型。數據的質量和完整性是建立高質量模型的關鍵。

          機器學習是智能應用的關鍵  你每天都需要它們
          機器學習是智能應用的重要組成部分和關鍵成分,但是建設智能應用程序的最重要的目標是建立應用或服務,讓您與客戶產生共鳴,為您的客戶提供一個簡單方式來使用您的服務,并隨著時間的推移不斷提升。
           
          為了有效地使用機器學習和人工智能,通常,你需要有一個比較大的數據集。在這一領域已經成功的人建議你從提供應用開始,體驗你想要傳遞的內容。在這個過程當中,你要想想機器學習如何提高你的應用程序,以及你需要收集什么樣的數據集,給您的用戶提供最佳的體驗。
           

          我們希望每一個應用程序都是智能應用程序,我們已經在這條路上走了很遠很遠,但是目前我們仍在旅途的早期階段。作為Oren Etzioni公司的首席執行官,艾倫在人工智能研究所的一個爐邊談話說,“在人工智能和機器學習上面我們取得了巨大的進步,但如果今天我們宣布機器學習成功的話,就像是當我們爬到樹頂的時候,我們宣布自己要去月球了”。

          機器人2025
          長期搜羅、更新人工智能國際最新動態,給大家傳遞最新的產業信息。達闥科技長期為機器人2025供稿,其解釋權為機器人2025所有。每周定期更新,歡迎大家繼續閱讀第十八期。有想投稿的,可以后臺聯系機器人2025的小編。

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          標簽:??智能應用
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