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企業用戶對AI迷茫 公有云自帶AI光環

時間:2018-07-19 17:45:05  來源:意見英雄

信用网滚球 企業用戶對AI迷茫 公有云自帶AI光環

意見英雄 2018-07-19

第445期

企業用戶對AI迷茫

公有云自帶AI光環

文 | 徐鵬 責任編輯 |徐鵬

審核 | 趙玨 策劃 | 劉克麗

對于企業用戶來說,通過智能云平臺拉近了與AI的距離,并且希望借助AI實現降本增效、結果預測以及個性化的服務。不過在享受這些紅利之前,企業并不知道自已的需求是什么,所以形成了人工智能的迷局,而公有云用戶則自帶Al光環。

公有云用戶離AI更近

公有云平臺自帶Al屬性,使公有云用戶有享用AI的先天優勢,像AWS、Azure、IBM、谷歌、阿里云、騰訊云等廠商相繼推出了基于云平臺的AI開發工具,降低了企業邁向智能化的門。舉個例子,云服務商提供用于圖像分析的認知計算API,當企業用戶想構建一套面部識別解決方案時,無需從零開始編寫代碼,甚至不用知道這些代碼的實現邏輯,而是只需要直接調用API實現功能即可。按照這個思路,自然語言處理、計算機視覺等技術同樣可以讓開發者拿來即用。

AI從工具走向生產力

信用网滚球調查顯示,2018年企業在人工智能領域的平均投資將達到500萬美元,超過70%的企業客戶宣稱正在組織內部使用AI技術。考慮到部署成本,多數企業在智能化初期會選擇外部方案。隨著AI與業務結合逐級深入,企業關注的重點也從提升效率滲透到流程決策管理層面。也就是說,AI不再是簡單的工具,而是開始向生產力轉變。

信用网滚球從產業層面來看,上游的芯片廠商無論是主打CPU還是GPU,都將聚焦點放在人工智能;中間的平臺和數據廠商,則是通過自研或開源技術去打造AI工具,并且借助數據對模型進行訓練;落地到行業端,即使是傳統制造業的生產線上也在積極嘗試自動化機器人,更不要說沾上AI概念后的公司引來資本市場的垂青。

AI要有自己的書本

就像人類要靠學習知識豐富自身,AI也要有自己的書本,這就引出了知識圖譜的概念。繼谷歌在6年前提出Google Knowledge Graph(知識圖譜)的概念后,像Facebook、百度、搜狗等社交、搜索、電商領域的公司迅速跟進,基于數據庫、自然語言系統推出了一系列的“知識圖譜”,背后的推動力是對數據處理和理解能力的快速升溫。

基于數據的模型訓練是機器學習的過程,其可以模仿視覺和聽覺,算法、算力、數據并不能讓機器“鮮活起來”,而創造力就是機器通過認知獲取的,知識圖譜就是幫助機器利用深度學習等技術在海量知識中找到其中的關聯性。當然,構建知識圖譜的過程也是抽絲剝繭的,先要對繁雜的數據進行清理,之后將過濾后的信息進行理解分析,通過輸出結構化數據讓行業專家去建立知識庫,并在此之上構建決策系統。

知識圖譜是AI應用于行業的基礎,制造、金融、醫療、教育……每個領域都有自己的業務特性,只有了解了行業和場景才能實現真正的智能化。舉個例子,電商行業的個性化商品推薦需要機器不僅要掌握不同細分產品的信息,還要了解消費者行為,例如銷售最佳的區域、時段、季節等,以及打折優惠對于用戶行為的影響。只有這樣,才能讓機器用導購人員的思維去工作。

了解Al是怎么來的

當然,并不是所有企業都有構建完整知識圖譜的能力,這就需要人工進行干預。當機器理解了人類行為之后,還要讓算法可以自己佐證自己的決策,此時引入了AI可解釋的概念。如果機器不能理解自己的行為,一旦出現劣質數據或虛假信息時就會導致學習偏差,人類對其的信任度更要大打折扣。事實上,美國研究機構去年就在打造“可解釋的AI系統”,用于將復雜的算法決策轉變為能夠理解的語言。

當深度學習利用數據訓練的層級逐步深入,其在學習訓練過程中的不可解釋性成為了一些企業客戶的障礙,例如機器在判斷一株植物時,背后的黑盒模型是不可見的。為了調查探索AI的可解釋性,甚至還引申出了獨立的學科——Explainable AI。這也是深度學習未來發展的重要方向,即讓AI既能闡述過程,也能解釋結果,只有這樣才能讓人類給予信任,畢竟遇到錯誤也能從中找到解決的辦法。

此外,可解釋的AI系統也提供了新的圖像識別方式。谷歌的圖像分類神經網絡Inception Network測試過一項名為“LIME”的技術,其在圖像識別時會根據圖片本身搜索解釋,而不是觸發神經網絡中的某個神經元,具體來說就是將原始圖像的各個部分變黑,通過Inception反饋所產生的“擾動”圖像,檢測哪些擾動將算法拋離得最遠。這一測試表明了原始圖像特征對于神經網絡的影響,傳統識別過程更多是集中在對象的某一特定部位。

將風險扼殺在搖籃里

除了AI系統的完善性,像機器學習框架TensorFlow也遭遇了安全危機,這讓企業在開發之初就承擔著風險。去年底,TensorFlow被曝出首個漏洞,黑客可利用其生成惡意模型文件攻擊用戶,并對使用者的AI應用進行竊取、篡改或破壞。對此,谷歌官方予以了確認。考慮到TensorFlow的開源特性,其被攻擊后在終端的應用很可能會受到大規模影響。

由此,也可以看出黑客早已將目光瞄向AI的基礎學習框架,像Caffe、Torch等都會成為潛在目標。站在黑客的角度,他們清楚知道掌握了漏洞就掌握了控制權,而AI開發對框架的依賴也讓多數開發者難以躲避內在的危機。

結語

AI在企業未來發展中是一項必備技能,但如何運用并控制這種能力務必要引起企業的重視。通常,AI學習模型要經過一定數據規模和時間的訓練,而此過程使得用戶難以快速發現漏洞,最終當風險爆發時為時已晚。因此,企業想用明白AI,還是先要走出盲區。

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