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1、理解人工智能Kimberly Nevala 著理解人工智能当今的人工智能(AI)解决方案并不像科幻小说中所描述的那样具有感知力,科幻小说中描绘的许多机器人(通常是邪恶的)都具有自我意识。即便如此,武装此类系统使其具备直接感知并响应原位环境的能力也至关重要。为什么?未来,通过新的业务、个人和运营参与模型,看不到但可以感受到的分析将使我们的体验变得智能,直观和明智。启用这种交互需要 AI 应用程序能够以智能和交互的方式感知、分析和响应环境。无需最终用户编写、理解或解释代码。“敏感”人工智能能够:更有效地利用扩展的(大型的,通常是非结构化的)信息源。直观的人机交互(无需代码!)。适应性、沉浸式体验和
2、环境。正如新闻中经常吹捧的那样,AI 的受欢迎程度是显而易见的。但是,这个词的普遍性经常导致人们高估,或者越来越多地低估 AI 的能力。为消除误解,我们来探索一下 AI 目前的能力范围。3读、写、算6法宝:从看到知10人工智能实践读、写、算读、写、算理解人工智能所有 AI 或机器学习(ML)驱动的系统都是从数据中学习,而无需进行显式编程(这是数学)。但是,创造一个人与机器无缝协作的协作环境,需要的不仅仅是一台智能机器。以人类发现自然的方式以及直观的方式部署智能系统是一门科学,也是一门艺术。这意味着 AI 还必须具备使用自然感觉结构摄取信息和/或进行交互的能力。这包括口头和书面语言;图片、视频或
3、物体的视觉观察等等。换句话说,今天的 AI 解决方案应该能够以母语观察、分析和智能地响应环境。11.在机器对机器交互的情况下,例如 IoT 生态系统,“母语”可能是二进制。4TOC理解人工智能看检测、识别和理解图片、视频和现实生活中对象(人物,位置和事物)的上下文环境。这包括翻译或解释文本、书面语言和符号的 能力。听捕获、分类和解释周围环境或视频中的口头命令以及语音、声音和听觉信号。用自然语言口头或书面交流洞察、指示或回应。包括运用适当的方言、俚语或模仿个别言语模式的能力。比如这个句子片段。说/写利用传感器和通常与物联网(IoT)相关的其他设备摄取不同的输入,包括环境条件(如温度、风力、降水)
4、或生物测定(如心率、出汗)。感知思考应用机器学习和其他分析技术对输入的信息和信号进行整合、分析并生成洞察。读、写、算理解人工智能5TOC理解人工智能法宝:从看到知现代 AI 应用程序更加智能、自适应和可交互。但它到底有多智能?下图提供了一个简单、粗略的模型,可用于衡量机器的理解范围。识别简单识别人或物(物体、声音等)。理解理解事物之间的关系;根据给定情况的上下文获得洞察并加以应用。抽象不仅基于离散的、观察到的输入或事件,而且基于直觉或“逻辑跳跃”(证据外的事实)想象或构思新的想法或理论。法宝:从看到知理解人工智能我们在这里7TOC理解人工智能识别图片或视频中的事物。相互关联项目。评估和预测未来
5、性能。在提高机器理解复杂、离散情况或事件的能力方面已经取得重大进展。然而,至今 AI 仍然不能理解抽象事物。但是,正如这些简单的示例所表明的,获得充分的认知并不像听起来那么简单(一语双关!)。构想篮筐这个队可以赢得冠军。这是一场球赛球球员法宝:从看到知理解人工智能这名球员有 28%的可能性获得 4 年的奖学金用来打球。8TOC理解人工智能理解识别逐字翻译语音。口译认识到这是一个感叹词,而并非有宗教信仰的家畜。做出正面或负面回应。法宝:从看到知理解人工智能9TOC理解人工智能天哪!不是或者理解识别人工智能实践医疗 保健急诊分诊使用面部识别识别患者询问患者分诊问题记录回答收集患者的重要信息分析患者
6、症状及病史排定患者的分诊顺序将患者添加到分诊列表并通知护士安排患者到相应等候区人工智能实践理解人工智能11TOC理解人工智能人工智能实践理解人工智能12TOC理解人工智能能源监控内部和外部环境识别运动评估活动水平和频率分析当前条件和先前能源设置调节恒温器使房间凉爽向房主的应用程序发送警报智能恒温器制造生产线质量控制观察生产线上的芯片分析图像,发现微观异常识别潜在异常评估潜在影响向生产工程师发出紧急警报停止生产线记录缺陷人工智能实践理解人工智能13TOC理解人工智能其他应用私人助理法律分析客户服务(机器人)金融顾问智能电网优化业务监控根据个人喜好和行为管理电子邮件或语音邮件:标记或安排优先事项,
7、草拟建议答复或自动回答当地常见问题。识别并整理相关法律摘要、判例和法律法规,供律师助理和律师审查。通过语音或基于文本的通信渠道提供对常见问题的解答,并完成日常服务请求。根据个人目标和风险容限,历史和当前市场表现以及“类似个人”的行为,建议最佳投资组合或交易。根据运营状况和能源利用情况,监控与优化电网 配置。监控关键业务流程,并在识别出或预测到超出正常范围或异常操作条件时通知关键决策者。人工智能实践理解人工智能14TOC理解人工智能思考要点人工智能解决方案 非常强大但并非没 有限制。牢记:AI 解决方案非常智能,但没有自发创造性。AI 解决方案更善于识别正确的行动或预测结果,因为它们可以测试并从
8、经验(也就是数据)中 学习。人工智能不会集思广益、规划新的未来或创造新的净响应 不管数据消耗多少。AI 可以适应 但不能创造。直观、深刻的互动是人工智能的基石。有疑问?尽管问。机器会做出回答。大声回答。用英语(或者您喜欢的语言,由算法 决定)。从这个角度来看,人工智能系统旨在模拟人类的交流方式。这并不意味着可以或应该根据人类的实践或处理方式来模拟预期任务或结果的完成方式。AI 可以表达但不能 像人类一样行走。实际的业务解决方案通常是专门的:自动化或增强离散的、界限分明的系统交互或参与点。推荐用于治疗乳腺癌的解决方案不适用于结肠癌。或糖尿病。管理日历的私人助理不会优化财务组合。AI 目标明确。人
9、工智能实践理解人工智能15TOC理解人工智能思考要点人工智能解决方案非常强大但并非没有限制。牢记:虽然 AI 用例往往侧重于人机交互,但 AI 还是机器对机器交互的核心(通常通过 IoT)。在这两种情况下,关键交叉点、参与规则和预期结果都必须精心设计。AI 不辨别(人类和机器)AI 可以自动执行离散的任务或交互,增强现有的决策路径或进行 扩展。创建适当的、易于消费的人机交互需要明确正在解决的问题的范围和预期的体验。AI 自动化、增强或扩展提及 AI,体验便是产品。体验不能预先构造。例如,聊天机器人必须经过培训才能以反映产品和品牌的回复和语气响应特定类型的查询。会话设计(不仅限于文本或口头交流)
10、是一种新的用户体验。AI 是一种体验人工智能实践理解人工智能16TOC理解人工智能KIMBERLY NEVALA 是 SAS 的战略顾问。她负责高级分析、信息治理和数据驱动文化领域的市场分析、行业教育、新兴最佳实践和战略。Nevala 当前的重点是,帮助客户了解人工智能和机器学习的业务潜力及实际意义。她是一位受欢迎的演讲者和作家,曾撰写或合著过许多电子书和白皮书,包括:AI 的合理化风险、机器学习入门、CAO 画像、数据驱动:从直觉驱动到分析驱动的荣耀、分析型企业的解剖、可持续的数据治理和启动数据治理计划时要避免的 10 个错误。SAS 和 SAS Institute Inc.的所有其他产品或服务的名称属于 SAS Institute Inc.在美国和其他国家所拥有的注册商标或商标。表示在美国注册。其他品牌和产品名称是其各公司的商标。2019 年 SAS Institute Inc.版权所有。保留所有权利。110957_G115812_1019