武汉python全栈开发培训 学好人工智能技术 开启人工智能之旅

在开启人工智能之旅前，首先需要设置合理的期望，对于人工智能可以为你的企业做什么。

不幸的是，媒体和厂商围绕人工智能的炒作使企业得很难设置合理的期望。例如，对于人工智能灾难的警告，例如，人工智能比人类更加智能，会导致误导的期望，而当未实现预期时，会导致整个项目失败。

大多数项目都会根据人类在相同情况下的表现来衡量人工智能的准确性。例如，神经网络检测癌症的准确率高达94%，超越人体放射科医师。当然，医疗行业特别敏感并且需要超的人工智能，这种案例并不适用于很多其他行业。例如，视频推荐引擎有80%的准确率已经很不错，其他项目可能只需要准确率为30%至40%即可。

人工智能驱动的数字体验平台Bloomreach的首席技术官Xun Wang表示：“即使人工智能只提供2%的提升或只有30%的准确率，可能已经足够好。这里问题不在于它是否足够好;而是如何在更大的系统中利用人工智能技术或组件来实现某种增量提升。”

因此，衡量标准不是人工智能的准确率百分比，而是人工智能对你的业务有多大帮助。你不应该期望人工智能完全取代你的员工，真正的衡量标准应该是它如何增强他们的工作，使他们的工作更容易，提高他们的准确性并节省他们的时间。

发现企业数据中的价值

要开始使用人工智能，你需要数据–质量数据。在人工智能中对良好数据(以及大量良好数据)的需求似乎显而易见，因为这是一种需要数据的技术。但令我惊讶的是，通常会遗漏数据收集步骤。

我认为这是因为IT专业人员还没有人工智能思维模式。要培养人工智能思维模式， CIO需要研究他们的业务流程，发现他们收集(或需要收集)的数据，并找到相应地通过人工智能优化或改进业务的方法。

这些数据可能位于你的CRM、网站分析日志或支持服务单中。通过人工智能思维模式，你将开始以不同的方式思考这些数据。重要的不是数据的内容，而是你可以从中提取的模式和特性。

对于“数据”，我们并不仅仅意味着人口统计或上网行为。 人工智能非常愚蠢，因为它不知道它自己的作用，但它在检测我们无法想到的模式方面却又非常聪明。虽然人工智能缺乏人类理解，但它的计算速度可以弥补这一点。例如，在自然语言理解领域，研究人员已经为人工智能提供了数十亿字节的文本。他们的目的是让人工智能找到单词之间的相似性和关系 – 例如，“女人”和“男人”之间的关系，与“女王”和“国王“之间的关系结构相似。7月初，科学家利用这种机制研究了大量科学文摘，以发现以前被忽视的化合物。

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