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[導(dǎo)讀]   機(jī)器的智能化將對(duì)商業(yè)與就業(yè)產(chǎn)生巨大影響??纯贷溈襄a如何看待人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)將影響你的企業(yè),你能做些什么。   對(duì)商業(yè)人士來說,人工智能代表一系列的挑戰(zhàn)。技術(shù)層面,人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)

  機(jī)器的智能化將對(duì)商業(yè)與就業(yè)產(chǎn)生巨大影響??纯贷溈襄a如何看待人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)將影響你的企業(yè),你能做些什么。

  對(duì)商業(yè)人士來說,人工智能代表一系列的挑戰(zhàn)。技術(shù)層面,人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)正在朝向復(fù)雜化方向的發(fā)展,需要大量的數(shù)據(jù)去產(chǎn)生有意義的結(jié)果。從商業(yè)的角度看,很多商業(yè)領(lǐng)袖很難謀劃人工智能的切入點(diǎn),甚至不知道如何開始機(jī)器智能化。

  更加糟糕的是,來自技術(shù)廠商的宣傳給市場造成了持續(xù)不斷的雜音,人們不清楚人工智能的真正可能性是什么。

  為了減少這種噪音,我們邀請(qǐng)了許多世界領(lǐng)先的從業(yè)者分享他們的經(jīng)驗(yàn)。

  下面是麥肯錫全球研究所(MGI)的負(fù)責(zé)人Michael Chui和艾森豪基金,的David Bray的觀點(diǎn),后者同時(shí)擔(dān)任聯(lián)邦通訊委員會(huì)的首席技術(shù)官。

  麥肯錫全球研究所已經(jīng)發(fā)布了一系列有關(guān)人工智能,自動(dòng)化以及就業(yè)的研究報(bào)告。下面就是有關(guān)工作環(huán)境自動(dòng)化的分析。

  在下面這張圖里,Chui和他的團(tuán)隊(duì)分析了自動(dòng)化會(huì)改變的行業(yè)。

  

  另外一張圖顯示了就業(yè)崗位可能被機(jī)器替代的列表以及工資情況:

  

  Michael Chui和David Bray之間的對(duì)話涵蓋了企業(yè)員工和自動(dòng)化,人工智能的關(guān)系,比如投資,規(guī)劃,甚至倫理考量。

  企業(yè)如何考慮投資人工智能?

  Michael Chiu:越來越多的企業(yè)已經(jīng)開始了解數(shù)據(jù)分析的潛力。高管們開始明白,數(shù)據(jù)和分析要么成為競爭的基礎(chǔ),要么成為客戶,民眾與股東需要的服務(wù)與產(chǎn)品。

  雖然存在真正的技術(shù)挑戰(zhàn),但我們發(fā)現(xiàn),真正的障礙是人這一方面。如何從有趣的實(shí)驗(yàn)中獲得與業(yè)務(wù)相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)?購買算法與數(shù)據(jù),在下一個(gè)產(chǎn)品中提高轉(zhuǎn)換率;我們可以降低維護(hù)成本,或者提高整機(jī)的運(yùn)行時(shí)間。我們可以把更多的人引入這個(gè)領(lǐng)域,我們可以找到更合適的人。

  從經(jīng)驗(yàn)中獲取規(guī)模價(jià)值就是企業(yè)卡脖子的地方。如何獲得經(jīng)驗(yàn),如何獲得數(shù)據(jù)(無論是機(jī)器學(xué)習(xí)還是算法的形式),如何將模型分析納入企業(yè)的工作實(shí)際與流程,從而改變規(guī)模運(yùn)作的方式?用軍事來做類比就是:如何駕駛航空母艦?貨船也是如此,它們都很難轉(zhuǎn)向。

  理解人工智能,掌握正確的人才,然后大規(guī)模地改變工作實(shí)際是企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。理解人工智能的企業(yè)和真正要實(shí)施人工智能的企業(yè)存在巨大的差異。

  人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的接納問題是什么?

  David Bray:成功的真正秘訣在于改變?nèi)藗冊(cè)诮M織中所做的工作,你不能僅僅推行技術(shù)而不去改變商業(yè)流程。我見過公共服務(wù)領(lǐng)域的實(shí)驗(yàn),他們只做實(shí)驗(yàn),而沒有去改變公共服務(wù)的業(yè)務(wù)規(guī)模。

  不僅僅是需要技術(shù),還要了解現(xiàn)有的流程,為什么企業(yè)需要這樣做,然后清楚目標(biāo),了解自己如何成為這種變革的領(lǐng)導(dǎo)者。

  人工智能在某些方面來說只是預(yù)測分析的延伸,這是大數(shù)據(jù)的延續(xù),并不是新的東西,技術(shù)總是一種可能性的變革藝術(shù)。

  有趣的是,我們可以通過人工智能來反映我們的偏見。如果我們不小心用人類數(shù)據(jù)打造出人工智能,我們知道人類是有偏見的,我們會(huì)發(fā)現(xiàn)人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí)本身也是有偏見的。

  哪些商業(yè)領(lǐng)域最適合人工智能?

  Michael Chiu:我們對(duì)600名不同領(lǐng)域的行業(yè)專家做過調(diào)查訪問。

  第一個(gè)領(lǐng)域被稱為“深度學(xué)習(xí)”領(lǐng)域,這個(gè)領(lǐng)域特別適合某些類型的問題,比如模型識(shí)別,通常是圖像等等。

  另外就是預(yù)測性維護(hù)。保持東西不破壞的能力; 而不是等到它打破,然后修復(fù)它,預(yù)測什么時(shí)候會(huì)破裂的能力。

  這不僅因?yàn)榻档土顺杀?,更為重要的是,預(yù)測性維護(hù)不會(huì)造成整個(gè)流水線停工。

  在一定程度上,這是模式匹配的一個(gè)應(yīng)用。傳感器檢測出某些部件將破裂的型號(hào),通知你進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)。

  我們發(fā)現(xiàn),在很多行業(yè)中,無論是發(fā)電機(jī),建筑,HDC系統(tǒng)還是汽車行業(yè),如果你能在事情發(fā)生之前做出預(yù)測,那么維護(hù)的價(jià)值就會(huì)提現(xiàn)出來。 這是機(jī)器學(xué)習(xí)相當(dāng)強(qiáng)大的領(lǐng)域之一。

  醫(yī)療保健是預(yù)測性維護(hù)的另一種應(yīng)用,只不過換成了人力資本資產(chǎn)的維護(hù)。我們?cè)诓∪松砩习惭b傳感器。我們可以告訴他們即將發(fā)生心臟病嗎?會(huì)患上糖尿病嗎?用戶應(yīng)該采取一些可能不那么昂貴,較少破壞身體的行動(dòng),而不是將其變成一種緊急的醫(yī)療行動(dòng),經(jīng)歷一個(gè)非常昂貴,痛苦和緊急的護(hù)理。

  David Bray:讓人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)幫助公眾,我認(rèn)為這會(huì)在都市中首先開始出現(xiàn)。

  我們聽說過智慧城市概念。您可以輕松地查看道路或電力情況,以便更好的進(jìn)行預(yù)防性維護(hù),然后進(jìn)行監(jiān)控以避免停電。

  我認(rèn)為人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)初期將在城市里面出現(xiàn)。

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