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[導(dǎo)讀]在這篇文章中,小編將對人工智能的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進(jìn)對它的了解程度,和小編一起來閱讀以下內(nèi)容吧。

在這篇文章中,小編將對人工智能的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進(jìn)對它的了解程度,和小編一起來閱讀以下內(nèi)容吧。

一、正確使用人工智能

信息是數(shù)字革命的新方言,數(shù)據(jù)素養(yǎng)是在場景中讀取、寫入和傳遞數(shù)據(jù)的能力。它包括對數(shù)據(jù)源和結(jié)構(gòu)的理解、應(yīng)用的分析方法和技術(shù),以及描述用例、應(yīng)用程序和結(jié)果值的能力。它是數(shù)字靈活性的基礎(chǔ)組成部分,是員工利用現(xiàn)有和新興技術(shù)推動更好業(yè)務(wù)成果的能力和愿望。

隨著組織越來越受到數(shù)據(jù)驅(qū)動,數(shù)據(jù)素養(yǎng)不足將成為增長的抑制因素。為了提高整個(gè)組織的數(shù)據(jù)素養(yǎng),首席信息官應(yīng)制定數(shù)據(jù)素養(yǎng)計(jì)劃,實(shí)施以下步驟:

?采用熟練掌握數(shù)據(jù)語言的人員。流利表達(dá)數(shù)據(jù)語言的人員應(yīng)該精通描述場景化的用例和結(jié)果,應(yīng)用于他們的分析技術(shù),以及所涉及的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源、實(shí)體和關(guān)鍵屬性。

?采用熟練的翻譯人員。IT信息的翻譯人員通常是企業(yè)數(shù)據(jù)或信息架構(gòu)師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、信息管理員或相關(guān)的程序管理人員。

?確定數(shù)據(jù)和分析計(jì)劃的有效性受到溝通障礙阻礙的關(guān)鍵領(lǐng)域。特別注意業(yè)務(wù)IT差距、數(shù)據(jù)分析差距,以及資深人士與新手的差距。

?積極傾聽未明確表達(dá)的業(yè)務(wù)成果。了解哪些業(yè)務(wù)時(shí)刻可以通過增強(qiáng)的數(shù)據(jù)和分析功能實(shí)現(xiàn),哪些運(yùn)營決策正在改進(jìn)等問題

?確定需要專業(yè)翻譯的關(guān)鍵利益相關(guān)者。為了評估數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平,要求關(guān)鍵利益相關(guān)者在業(yè)務(wù)成果方面闡明數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略資產(chǎn)的價(jià)值,包括增強(qiáng)業(yè)務(wù)時(shí)刻、貨幣化和風(fēng)險(xiǎn)緩解。

?編譯并維護(hù)關(guān)鍵詞和短語列表。讓數(shù)據(jù)和分析團(tuán)隊(duì)確定更好地表達(dá)這些短語的方法。

二、人工智能未來發(fā)展趨勢

通過上面的介紹,想必大家對如何正確使用人工智能已經(jīng)具備了一定的了解。下面,我們再來探討下人工智能的未來發(fā)展趨勢如何,主要探討點(diǎn)包括以下三點(diǎn):

1、從專用智能到通用智能

如何實(shí)現(xiàn)從專用智能到通用智能的跨越式發(fā)展,即是下一代人工智能發(fā)展的必然趨勢,也是研究與應(yīng)用領(lǐng)域的挑戰(zhàn)問題。通用智能被認(rèn)為是人工智能皇冠上面的明珠,是全世界科技巨頭競爭的焦點(diǎn)。美國軍方也開始規(guī)劃通用智能的研究,他們認(rèn)為通用人工智能喝自主武器,是顯著優(yōu)于現(xiàn)在人工智能技術(shù)體系發(fā)展方向,現(xiàn)有人工智能僅僅是走向通用人工智能的一小步。

2、從機(jī)器智能到人機(jī)混合智能

人類智能和人工智能各有所長,可以互補(bǔ)。所以人工智能一個(gè)非常重要的發(fā)展趨勢,是From AI(Artificial Intelligence) to AI(Augmented Intelligence),兩個(gè)AI含義不一樣。人類智能和人工智能不是零和博弈,“人+機(jī)器”的組合將是人工智能演講的主流方向,“人機(jī)共存”將是人類社會的新常態(tài)。

3、從“人工+智能”到自主智能系統(tǒng)

人工采集和標(biāo)注大樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù),是這些年來深度學(xué)習(xí)取得成功的一個(gè)重要基礎(chǔ)或者重要人工基礎(chǔ)。比如要讓人工智能明白一副圖像中哪一塊是人、哪一塊是草地、哪一塊是天空,都要人工標(biāo)注好,非常費(fèi)時(shí)費(fèi)力。此外還有人工設(shè)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、人工設(shè)定應(yīng)用場景、用戶需要人工適配智能系統(tǒng)等。所以有人說,目前的人工智能有多少智能,取決于付出多少人工,這話不太精確,但確實(shí)指出了問題。下一步發(fā)展趨勢是怎樣以極少人工來獲得最大程度的智能。人類看書可學(xué)習(xí)到知識,機(jī)器還做不到,所以一些機(jī)構(gòu)例如谷歌,開始試圖創(chuàng)建自動機(jī)器學(xué)習(xí)算法,來降低AI 的人工成本。

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