人工智能：拉动业务增长新动力

人工智能将是照亮又一个新时代的火种

我们人类现在正大步迈入人工智能时代
AI 已成为新型生产要素

为何 AI 如此重要

人类正大步迈入人工智能时代，人工智能将为未来发展带来优势。数据是数字化转型的动力之源，AI 可以解锁数据的价值。头部企业纷纷投资于 AI，以全新的方式释放其数据的价值，令他们能够：

 
  • 预测并塑造未来成果
  • 支持人们开展更高价值的工作
  • 创建自动执行决策并带来出色体验的智能工作流程
  • 重新构想高度个性化的业务模型
  • 提升企业的创新力和生产力
  • 成为企业的下一个核心竞争力

 

为 AI 做好数据准备

要成功实施 AI，企业需要克服三大挑战：数据复杂性、技能和信任。整个过程从优质、清洁且安全的数据开始。数据需要易于部署，以便生成洞察，并为 AI 驱动的业务奠定基础：

 
  • 收集数据，可安全地从源头访问所有数据
  • 组织数据，创建可信、业务就绪的分析基础
  • 简化数据准备、策略、安全性和合规性流程
  • 分析数据，在整个组织范围内构建、部署和管理机器学习模型
  • 融入 AI，以信任和透明的方式在整个企业中运行 AI，转变业务流程和体验，提升智能水平和适应能力
 

通过人工智能技术提升企业的创新力和生产力

人工智能（AI）和机器学习并不是新鲜事物。AI 领域可以追溯至二十世纪五十年代。

1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批有远见卓识的年轻科学家在一起聚会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语。总的说来，人工智能的目的就是让计算机能够像人一样思考。

传统的商业智能 (BI) 产品并不能很好地处理不断变化的数据源带来的复杂性。BI 工具一般是为处理易于理解的高度结构化数据而设计，这些数据通常存储在关系数据库中。这些传统 BI 工具一般只分析数据的快照而不是全部数据集。而现在我们所说的大数据则应该包括所有数据，如来自电子邮件、社交媒体、文本流、图片和机器用传感器的结构化、非结构化及半结构化数据。

和 BI 不同，AI 的价值在于，企业可以不断从数据中获取信息，进而预测未来。强大的机器学习算法和模型体系广泛应用于各个行业。

人工智能近几年来获得飞速发展，是因为以下 6 个关键推动因素：
 

  • 现代处理器的功能已逐渐增强，密集度也越来越大。密集度与性能的比值大大提升；

  • 存储和管理大量数据的成本大大降低。此外，创新的存储技术也使得运行速度更快，并且能够分析更大规模的数据集；

  • 跨计算机集群分布计算处理的能力大大提升了分析复杂数据的能力，且用时很短；

  • 有更多的业务数据集可用于支持分析，其中包括天气数据、社交媒体数据和医疗数据集。很多此类数据都以云服务和定义明确的应用程序编程接口 (API) 的形式提供；

  • 机器学习算法已在拥有庞大用户群的开源社区公布。因此，更多资源、框架和库将使开发变得更加容易；

  • 可视化更易使用。无需成为数据科学家，就能解读结果，并将机器学习广泛应用于诸多行业。

 

AI & 机器学习

机器学习是 AI 的一种形式，它使系统能够从数据中学习而不是通过显式程序学习。使用合适且不断变化的数据源，就能帮助企业预测未来。

机器学习会用到各种算法，并反复从数据中获取信息以改善结果、描述数据和预测结果。随着这些算法吸收训练数据，便可生成基于这些数据的更精准模型。

机器学习是一套强大的技术，这一技术方法与公司利用数据的传统方法区别非常大。机器学习技术并非先从业务逻辑入手而后应用数据，而是使用数据创建逻辑。这种方法的好处之一，在于消除了业务假设和偏见，避免领导者采取并非很好的策略。机器学习需要专注于管理准备充分的正确数据。企业也必须能够选择正确的算法，以提供设计精良的模型。但这项工作并非到此结束。机器学习需要实施数据管理、建模、训练和测试周期。

机器学习使模型能够在部署之前对数据集进行训练。一些机器学习模型联机且连续。联机模型的迭代过程有助于改进数据元素之间的关联类型。出于复杂性和大小的原因，这些模式和关联很容易被人类观察所忽视。模型在经过训练后，可以实时用于从数据中学习。准确性的提高是训练过程和自动化的结果。

  • 推理：机器推理可以使系统基于数据做出推算。其实，推理有助于填补数据不完整导致的空缺。机器推理有助于得出数据之间的相互关联。

  • 自然语言处理 (NLP)：NLP 是训练计算机理解书写文字和人类讲话的能力。NLP 技术对于捕捉文档中非结构化文本或用户交流的含义非常重要。因此，NLP 是系统解读文本和口头语言的主要方法。此外，NLP 还是非技术人员使用技术的基础性技术。例如，NLP 无需编码就能帮助用户询问系统有关复杂数据集的问题。不同于结构化的数据库信息依靠架构赋予数据相关性和含义，非结构化的信息必须经过解析和标注才能找到文本含义。NLP的必要工具包括分类、本体论、测试、目录、字典和语言模型。

  • 计划：自动规划是智能系统以自主且灵活的方式构建操作序列以实现特定最终目标的能力。与预编程的决策过程（从A 到 B 再到 C，以得到最终结果）不同，自动规划更为复杂，需要系统基于所给难题的相关性做出调整。

 

  • 监督式学习：监督式学习通常以现有数据集和该数据分类方式的特定理解为开端。监督式学习的目的在于发现数据中的模式，以便应用于分析过程。监督式训练模型广泛适用于解决各类业务问题，包括欺诈检测、推荐解决方案、语音识别或风险分析。

  • 无监督学习：无监督学习非常适合用于处理大量无标记的数据。要理解这些数据代表的意义，需要算法能基于其发现的模式或群集对数据分类，并以此为根据理解数据的意义。因此，监督式学习执行分析数据的迭代过程，无需人为干预。无监督学习算法能够帮助企业理解大量未标记的全新数据，比监督式学习方法更快获得结果。

  • 强化学习：强化学习是一种行为学习模型。该算法接收数据分析的反馈，进而方便用户得到计算结果。强化学习与监督式学习的其他类型不同，该系统并不会使用样本数据集进行训练，而是通过试错法进行学习。因此，一连串能解决当前问题的正确决策将促使过程“强化”。强化学习很常见的应用领域之一是机器人或博弈。强化学习算法也应用于自动驾驶汽车。

  • 深度学习和神经网络：深度学习是机器学习的一种特定方法，融合连续层中的神经网络，以便通过迭代方式总结数据中的模式。深度学习（复杂的神经网络）旨在模仿人类大脑的运作机理，以训练计算机处理定义模糊的抽象概念和难题。神经网络和深度学习常用于图像识别、语音识别和计算机视觉应用。

大蓝的智慧化服务，把人工智能领域的发明、产品及技术，应用到解决客户问题中来，提升企业的创新力和生产力

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