QQ在線
企業(yè)微信
資訊
554AI 開啟智能企業(yè)時代
歐洲科學院院士、德國人工智能研究中心（DFKI）科學董事 Hans Uszkoreit 在大會上分享了人工智能技術在未來智能企業(yè)中的展望。
“看看今天的機器學習，它既可以學習知識，也可以學習行為。但最成功的學習方法，包括深度學習，是只學習行為，卻不學習顯性的知識的” Hans Uszkoreit 表示。同樣的還有現(xiàn)在的自動駕駛系統(tǒng)，它們并不是理解了交通法規(guī)——自動駕駛汽車遵守交通法規(guī)，是因為他們學習的是行為，而非知識。
“想要實現(xiàn)超越人類的 AI 能力，我們要在基于知識、基于規(guī)則和機器學習系統(tǒng)中找到交叉的部分，真正的超級 AI 是超越人類的，但仍然不是人類形式的智能——它不會是伊隆·馬斯克所說的超級智能?！盚ans Uszkoreit 說道。
歐洲科學院院士、人工智能研究中心（DFKI）科學董事Hans Uszkoreit
目前歐洲學界普遍認為，AI 研究會存在四個階段：第一個階段是啟發(fā)式的搜索，隨后是基于知識的系統(tǒng)，目前的第三階段中，我們開發(fā)了學習系統(tǒng)，其中包括深度學習，神經(jīng)網(wǎng)絡等等，并有了大規(guī)模的應用。我們現(xiàn)在的挑戰(zhàn)就是把這些技術整合起來建立認知系統(tǒng)，其中需要包括大量的知識。
對于企業(yè)智能化，Hans Uszkoreit 認為在發(fā)展的道路上會有兩波浪潮：第一波是數(shù)字化，把模擬內容轉化為數(shù)字內容。在第二波浪潮中，人工智能開始扮演重要作用。其中包括機器人的大規(guī)模應用、智能物聯(lián)網(wǎng)、IT 基礎設施的部署、工業(yè) 4.0 和商業(yè)智能的推進，技術的鋪開也意味著智能企業(yè)數(shù)量的增加。
未來的智能化企業(yè)就像人類的大腦，從不同感官收集情報，通過算法幫助人類進行決策，但人類還是必不可少的。“商業(yè)決策需要思考大量不同來源的內容。世界是動態(tài)變化的，我們不能簡單地使用過去知識訓練過的算法來對現(xiàn)在的問題進行決策，總會有意外發(fā)生，所以這里需要人類把關?！盚ans Uszkoreit 介紹道。
另一方面，機器學習算法可以處理大量數(shù)據(jù)——人類顯然無法觀察并處理所有數(shù)據(jù)。今天，知識圖譜已經(jīng)可以在很多領域中幫助我們進行分析和決策了。
通過大數(shù)據(jù)、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的進步。智能企業(yè)可以實現(xiàn)更好的供應鏈管理、市場開發(fā)、質量控制，所有這些過程都會有 AI 的參與?！拔覀兿Ｍ堰@些工作結合到一起。連接不同的供應商，將不同的數(shù)據(jù)以多種形式提供給公司。我們需要處理非結構化的數(shù)據(jù)，變革公司內部的結構，結合公司內外部生產(chǎn)的不同數(shù)據(jù)，這樣才能實現(xiàn)更為廣泛的機器學習?！盚ans Uszkoreit 表示。
把當今的企業(yè)整合在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略下，更好的運用數(shù)據(jù)，這樣才可以讓 AI 對我們有更多幫助。不僅僅是百度、谷歌這樣的科技公司，所有傳統(tǒng)企業(yè)都應該有這樣的知識流程。我們需要結合最先進的知識學習。包括強化的學習和主動學習，將顯性知識與深度學習算法連接在一起。
