人工智能逐漸妙用，但人工智能也面臨挑戰(zhàn)!

人工智能在現(xiàn)代生活中已經(jīng)逐漸開始發(fā)揮作用，就目前而言，人工智能已經(jīng)能夠輔助代碼開發(fā)。為增進(jìn)大家對人工智能的認(rèn)識，本文將對人工智能以及人工智能面臨的挑戰(zhàn)予以介紹。如果你的人工智能、AI具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

一、人工智能

人工智能是一種模擬人類思維的技術(shù)，它包括了機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、專家系統(tǒng)等多種技術(shù)手段，通過這些手段來模擬人類的認(rèn)知、學(xué)習(xí)和推理能力。通俗來講：人工智能就是一種模仿人類能力的技術(shù)手段，比如我們常見的智能音箱，你說出一句話它能跟你回答，這其實(shí)就是人工智能的語音識別技術(shù)。人工智能可以實(shí)現(xiàn)自主決策、自主學(xué)習(xí)、自主優(yōu)化和自主創(chuàng)新，能夠幫助人類解決眾多的實(shí)際問題，如圖像識別、語音識別、自動駕駛、機(jī)器翻譯等等，這些功能是我們生活中最常用的，可又是大多數(shù)人忽視的。

人工智能被大部分人熟知的原因可能是因為Chat GPT 的火熱，很多人被Chat GPT 強(qiáng)大的功能所震撼，它不僅能寫論文、像教授一樣回答你的問題，甚至還能寫代碼。但其實(shí)Cha GPT只是人工智能的明星產(chǎn)品，并不能完全代表人工智能的所有技術(shù)種類。它應(yīng)用的是人工智能的自然語音處理技術(shù)，是讓計算機(jī)能夠理解、解析、生成和操作自然語音的技術(shù)。

應(yīng)用人工智能技術(shù)的行業(yè)還有非常多，包括但不限于交通(車輛查找違章監(jiān)控)、互聯(lián)網(wǎng)(語音識別、拍照識別)、醫(yī)療(CT掃描)、制造業(yè)(自動化)、物流(無人送貨)、農(nóng)業(yè)(自動采摘)、汽車(智能駕駛)人工智能能做的事越來越多了，在Chat GPT引爆人工智能熱點(diǎn)以后，現(xiàn)在又出現(xiàn)了具身智能，也就是人形機(jī)器人，似乎人工智能超越或取代人類的腳步越來越近了，以至于有論點(diǎn)認(rèn)為人工智能會取代很多人的工作崗位，這并不是危言聳聽。

二、人工智能挑戰(zhàn)

在產(chǎn)業(yè)落地過程中,人工智能技術(shù)與企業(yè)需求之間的鴻溝不容忽視。企業(yè)用戶的核心目標(biāo)是利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長,而人工智能技術(shù)本身無法直接解決業(yè)務(wù)需求,需要根據(jù)具體的業(yè)務(wù)場景和目標(biāo),形成可規(guī)?；涞氐漠a(chǎn)品和服務(wù)。在這個過程中,人工智能在數(shù)據(jù)、算法、業(yè)務(wù)場景理解、服務(wù)方式、投入產(chǎn)出比等方面都面臨一系列挑戰(zhàn)。

1.數(shù)據(jù)AI領(lǐng)域,數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)要素。與數(shù)據(jù)相關(guān)的流程主要包括:數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)治理以及數(shù)據(jù)標(biāo)注。

2.算法模型可解釋性所謂“可解釋性”指的是向技術(shù)使用者等解釋人工智能模型做出的每一個決策背后的邏輯。從傳統(tǒng)模型到新型算法,AI的復(fù)雜性逐步遞增,促使人工智能算法的決策機(jī)制越發(fā)難以被人類理解與描述。很多人將大部分基于深度學(xué)習(xí)的算法想象成是一個“黑盒子”,也就是說認(rèn)為模型不具備可解釋性。相比較“黑盒子”而言,可解釋性的AI對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的透明性有所增加,有助于向用戶提供判斷依據(jù)等信息,增強(qiáng)用戶對人工智能的信任與安全感,同時也為事后監(jiān)管、責(zé)任歸屬等環(huán)節(jié)提供有力依據(jù)。

3.業(yè)務(wù)場景的理解隨著人工智能的行業(yè)化發(fā)展,待解決的業(yè)務(wù)問題從通用型場景向特定型場景過渡,單點(diǎn)問題向業(yè)務(wù)整個流程演進(jìn),從感知化到認(rèn)知化的發(fā)展,業(yè)務(wù)場景的壁壘與復(fù)雜度越來越高。在這樣的背景下,僅僅依靠算法技術(shù)的積累,難以滿足對場景的理解要求。所以,AI算法需要經(jīng)驗與業(yè)務(wù)規(guī)則的結(jié)合。這種情況下,知識圖譜技術(shù)成為關(guān)鍵所在。

通過知識圖譜,可以更好地理解業(yè)務(wù)。通過建立統(tǒng)一的圖譜來實(shí)現(xiàn)知識的融合,進(jìn)一步加快推進(jìn)人工智能的落地。

4.服務(wù)方式對于企業(yè)業(yè)務(wù)人員的根本需求,標(biāo)準(zhǔn)化的人工智能技術(shù)輸出或者API調(diào)用的服務(wù)方式是不夠的。廠商需要根據(jù)具體場景,在技術(shù)基礎(chǔ)上提供定制化的解決方案,并封裝為應(yīng)用到業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的產(chǎn)品,即“AI+產(chǎn)品”。另外,廠商需要提供持續(xù)性的業(yè)務(wù)運(yùn)行服務(wù),才可讓AI產(chǎn)品真正發(fā)揮價值,以保證達(dá)到最終業(yè)務(wù)效果,即“AI+服務(wù)”。

5.投入產(chǎn)出比對于企業(yè)來說,在業(yè)務(wù)中落地AI技術(shù)應(yīng)用,至少包括兩個層面的成本:(1)芯片、算法平臺等智能化產(chǎn)品;(2)引進(jìn)算法工程師等人工智能方面人才。

目前,一些數(shù)據(jù)平臺、機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的涌現(xiàn),提高了人工智能建模的自動化程度,同時也降低了整個業(yè)務(wù)流程對算法工程師的依賴,AI應(yīng)用的總成本有待降低。此外,未來算法的進(jìn)步可降低硬件標(biāo)準(zhǔn),也可促使成本的節(jié)省。

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