將人工智慧的“星星之火”通過大規模工業化“燎原”
至頂網軟體頻道訊息: 我們已經超越了人工智慧的試驗和驗證階段,並且為了在企業中取得成功,它需要工業化——能夠大規模地提供結果。
Cloudera的機器學習總經理Hilary Mason在最近的紐約人工智慧峰會上發言時表示。 (福布斯是此次活動的媒體合作伙伴。)人工智慧“工業化的過程就是把我們在一個地方證明的價值——或者一點點的輝煌——廣泛推廣。”她繼續表示,挑戰是“我們瞄準的是一個不斷變化的目標,因為技術正在迅速變化。我們組織的實踐、流程和方式也需要改變。”
Mason表示,人工智慧工業化有四個關鍵要素:
- 策略: “你的計劃是什麼,你怎麼看?”高管們需要考慮到人工智慧的經濟學與以前的技術不同這一事實。Mason表示:“通過機器學習和人工智慧,如果你實施一件事,它會改變其他一切的成本函式,……當你做好一件事時,它會讓別的事情也能做得更好,而且也更便宜。這不僅僅是一個二維空間。”同時,很難預測人工智慧專案的成果。“與其他工程學科不同,在人工智慧專案開始時,你不知道你將如何解決它,以及最終結果的質量如何。這仍然是科學。”
- 安全治理和合規性: Mason表示:“你還需要了解安全治理和合規性,很多組織都沒有做到這一點。”與此同時,人們擔心組織試圖管理和規範人工智慧的過程會減緩創新。 “我們仍在解決這個問題。在許多組織中,會發生什麼情況。這些系統成為一種擔心並阻礙了創新。我們需要思考這些問題以及如何處理它們,並且以一種能夠支援更快創新的方式解決這些問題。”
- 人: 人工智慧工業化的一個重要組成部分是人才。Mason表示:“你需要資料科學家、機器學習工程師、資料工程師和人工智慧設計師——他們是誰、他們來自哪裡、以及他們在你的組織中所處的位置,……最重要的是他們如何一起工作。想讓一個人就幫助你完成這個獨角獸的開發工作無異於天方夜譚。你需要很多具有互補技能的人,他們在你的組織中實實在在地發揮作用——你讓他們坐在哪裡,向誰回報工作,這些決定都會限制他們。你需要好好發揮你的領導力……你不能僱傭一群聰明的極客,然後就期望他們能夠改變整個組織的結構了
- 技術: Mason表示,最後,關鍵是建立一個支援人工智慧的技術平臺。該平臺需要支援“資料流、實驗、構建培訓模型,以及部署和管理這些經過培訓的模型。”人工智慧模型需要能夠“在任何地方執行,而資料科學家不必考慮資料如何從一個地方移動到另一個地方”。
Mason表示,人工智慧的理想狀態應該是“無聊的”。 Mason表示: “我最喜歡的無聊人工智慧的例子是我們的垃圾電子郵件過濾器。這是我們每個人每天都使用的一項技術。你根本不用考慮它,因為沒有必要。這是一個發生在後臺的自動化過程,讓我們的生活變得更輕鬆。你不會在早上醒來的時候想:“哇,我非常感謝我的垃圾電子郵件過濾器。”
Mason繼續表示,在更高層次上,客戶呼叫中心是另一個成熟的“無聊”人工智慧領域。她的公司的客戶通過提取所有語音互動的記錄,並向代理提供預測性和規範性指令碼來提高其呼叫中心的工作效率。Mason表示:“世界上沒有什麼比呼叫中心更無聊了。”對於人工智慧,“它不是數學,也不是深度學習。它們能夠將所有資料集中到一個地方,它們能夠快速地使用不同的方法來解決不同的資料科學問題。它們能夠將其投入生產以使其得以維護。這就是我覺得令人印象深刻的東西——‘無聊的人工智慧’。”