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技術(shù)專題
提高人工智能項(xiàng)目有效性的五種方法
提高人工智能項(xiàng)目有效性的五種方法
如今，人工智能無(wú)處不在，給人的印象是幾乎每家公司都實(shí)施了人工智能。但實(shí)際上并非如此，因?yàn)樗麄冎械脑S多人經(jīng)常遇到問(wèn)題。人工智能會(huì)以某種方式影響每個(gè)品牌和幾乎所有行業(yè)。而那些不適應(yīng)新變化的公司將被淘汰。僅僅掌握思維是不夠的，這將有助于公司進(jìn)入一個(gè)平衡更傾向于人工智能的業(yè)務(wù)。您需要為真正的挑戰(zhàn)和障礙做好準(zhǔn)備，這些挑戰(zhàn)和障礙可能會(huì)讓您的 AI 產(chǎn)品更上一層樓。
為 AI 設(shè)置正確的指標(biāo)
需要強(qiáng)調(diào)的是，沒(méi)有必要對(duì)人工智能設(shè)定過(guò)高的期望。初創(chuàng)公司故意夸大其人工智能項(xiàng)目的能力。一再有報(bào)道稱，微軟、Facebook、谷歌和蘋果的承包商竊聽(tīng)了其用戶的錄音。這些情況可以解釋為現(xiàn)代人工智能系統(tǒng)不夠智能，到目前為止還沒(méi)有達(dá)到這些公司對(duì)其施加的要求水平。結(jié)果，科技巨頭被迫在員工的幫助下道歉并解決人工智能問(wèn)題。設(shè)定切合實(shí)際的期望是確保任何 AI 項(xiàng)目成功的關(guān)鍵。設(shè)定目標(biāo)同樣重要。
就優(yōu)化內(nèi)容達(dá)成一致
與每一項(xiàng)新的特別是大肆宣傳的技術(shù)一樣，一個(gè)常見(jiàn)的錯(cuò)誤是在沒(méi)有定義問(wèn)題本質(zhì)的情況下創(chuàng)建一個(gè)人工智能項(xiàng)目。AI的實(shí)力也值得關(guān)注。通常，大多數(shù)（如果不是全部）業(yè)務(wù)流程都包含許多簡(jiǎn)單但耗時(shí)的任務(wù)，例如識(shí)別文檔中的關(guān)鍵字。與執(zhí)行這些行動(dòng)所涉及的人力資源相比，這些行動(dòng)沒(méi)有什么價(jià)值。耗時(shí)的例行程序是人工智能自動(dòng)化的理想目標(biāo)。
決定收集哪些數(shù)據(jù)
盡管數(shù)據(jù)是任何 AI 應(yīng)用程序功能的來(lái)源，但隨意收集數(shù)據(jù)是魯莽的。數(shù)據(jù)必須滿足三個(gè)關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)：
數(shù)據(jù)的提取（采樣）不應(yīng)侵犯任何人的合法權(quán)利。公司必須遵守保密規(guī)則和接收數(shù)據(jù)的限制；
CIO 需要了解數(shù)據(jù)的價(jià)值并知道如何使用它；
提取和處理數(shù)據(jù)的成本不得超過(guò)其使用的潛在收入。
此外，數(shù)據(jù)的可靠性及其存儲(chǔ)方式也很重要，因?yàn)橛袝r(shí)攻擊者會(huì)以底層 AI 數(shù)據(jù)系統(tǒng)為目標(biāo)，使算法面臨錯(cuò)誤、扭曲或遺漏危險(xiǎn)信號(hào)。公司需要控制進(jìn)入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，過(guò)濾掉未經(jīng)驗(yàn)證的單位或欺詐案件。通過(guò)使用區(qū)塊鏈，公司可以有效地跟蹤誰(shuí)訪問(wèn)或更改了數(shù)據(jù)，從而排除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)并確定根本原因。
測(cè)試和再培訓(xùn)
除了少數(shù)專業(yè)人士，很少有人了解人工智能是如何工作的，所以不是每個(gè)人都敢用它來(lái)運(yùn)行關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用程序。在一定程度上可以通過(guò)綜合測(cè)試降低風(fēng)險(xiǎn)，保證預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。許多組織進(jìn)行了幾個(gè)月的對(duì)比測(cè)試，將測(cè)試的 AI 模型的結(jié)果與實(shí)際結(jié)果進(jìn)行比較，調(diào)整計(jì)算機(jī)算法以改進(jìn)結(jié)果。
AI 測(cè)試是必不可少的，因?yàn)樵趯?shí)驗(yàn)室中表現(xiàn)出良好性能的算法在商業(yè)環(huán)境中的表現(xiàn)可能會(huì)大不相同。AI 是一種反復(fù)試驗(yàn)的方法，因此最初看起來(lái)是個(gè)好主意的方法往往在現(xiàn)實(shí)世界中幾乎沒(méi)有用。這就是為什么快速迭代是自動(dòng)化的關(guān)鍵。為了解決這個(gè)問(wèn)題，你需要注意重新訓(xùn)練 AI 模型的重要性。
在某些情況下，AI 解決方案的弱點(diǎn)在啟動(dòng)之前不會(huì)出現(xiàn)。最大的問(wèn)題之一是算法中的偏移錯(cuò)誤。任何數(shù)據(jù)，就其本質(zhì)而言，都反映了人為偏見(jiàn)，因此可能會(huì)歪曲結(jié)果。持續(xù)的測(cè)試和再培訓(xùn)將有助于糾正錯(cuò)誤的配置。
AI開(kāi)發(fā)自動(dòng)化
人工智能模型的測(cè)試、再訓(xùn)練以及數(shù)據(jù)清理和特征提取都是耗時(shí)的。為了解決這個(gè)問(wèn)題，專家們正在借鑒傳統(tǒng)軟件開(kāi)發(fā)人員的流程自動(dòng)化技術(shù)。DevOps 專注于持續(xù)交付、按需利用 IT 資源以及自動(dòng)化代碼測(cè)試和部署。DataOps 為數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了同樣的改進(jìn)。
簡(jiǎn)而言之，DataOps 通過(guò)在出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)快速解決問(wèn)題，為 AI 培訓(xùn)和開(kāi)發(fā)的每一步提供自動(dòng)化。DataOps 通過(guò)在管道交付的每個(gè)階段檢查問(wèn)題，在數(shù)據(jù)生命周期的早期消除問(wèn)題。如果在此過(guò)程中出現(xiàn)任何異常情況，數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)將通過(guò)自動(dòng)警報(bào)的方式第一時(shí)間知道。機(jī)器學(xué)習(xí)可用于識(shí)別違規(guī)行為。
結(jié)論
AI 理應(yīng)走在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前沿，很多人對(duì)它寄予厚望，但 CIO 們不應(yīng)忘記，這是一項(xiàng)年輕的技術(shù)。在此基礎(chǔ)上，有理由相信它并不總能滿足對(duì)其的期望，或者更糟糕的是，可能會(huì)導(dǎo)致問(wèn)題。CIO 應(yīng)該對(duì)技術(shù)的能力持現(xiàn)實(shí)態(tài)度，并為與實(shí)施和維護(hù) AI 項(xiàng)目相關(guān)的挑戰(zhàn)做好準(zhǔn)備。