如何正確使用人工智能?3點(diǎn)人工智能未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)介紹

在這篇文章中，小編將對(duì)人工智能的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進(jìn)對(duì)它的了解程度，和小編一起來(lái)閱讀以下內(nèi)容吧。

一、正確使用人工智能

信息是數(shù)字革命的新方言，數(shù)據(jù)素養(yǎng)是在場(chǎng)景中讀取、寫(xiě)入和傳遞數(shù)據(jù)的能力。它包括對(duì)數(shù)據(jù)源和結(jié)構(gòu)的理解、應(yīng)用的分析方法和技術(shù)，以及描述用例、應(yīng)用程序和結(jié)果值的能力。它是數(shù)字靈活性的基礎(chǔ)組成部分，是員工利用現(xiàn)有和新興技術(shù)推動(dòng)更好業(yè)務(wù)成果的能力和愿望。

隨著組織越來(lái)越受到數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，數(shù)據(jù)素養(yǎng)不足將成為增長(zhǎng)的抑制因素。為了提高整個(gè)組織的數(shù)據(jù)素養(yǎng)，首席信息官應(yīng)制定數(shù)據(jù)素養(yǎng)計(jì)劃，實(shí)施以下步驟：

?采用熟練掌握數(shù)據(jù)語(yǔ)言的人員。流利表達(dá)數(shù)據(jù)語(yǔ)言的人員應(yīng)該精通描述場(chǎng)景化的用例和結(jié)果，應(yīng)用于他們的分析技術(shù)，以及所涉及的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源、實(shí)體和關(guān)鍵屬性。

?采用熟練的翻譯人員。IT信息的翻譯人員通常是企業(yè)數(shù)據(jù)或信息架構(gòu)師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、信息管理員或相關(guān)的程序管理人員。

?確定數(shù)據(jù)和分析計(jì)劃的有效性受到溝通障礙阻礙的關(guān)鍵領(lǐng)域。特別注意業(yè)務(wù)IT差距、數(shù)據(jù)分析差距，以及資深人士與新手的差距。

?積極傾聽(tīng)未明確表達(dá)的業(yè)務(wù)成果。了解哪些業(yè)務(wù)時(shí)刻可以通過(guò)增強(qiáng)的數(shù)據(jù)和分析功能實(shí)現(xiàn)，哪些運(yùn)營(yíng)決策正在改進(jìn)等問(wèn)題

?確定需要專業(yè)翻譯的關(guān)鍵利益相關(guān)者。為了評(píng)估數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平，要求關(guān)鍵利益相關(guān)者在業(yè)務(wù)成果方面闡明數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略資產(chǎn)的價(jià)值，包括增強(qiáng)業(yè)務(wù)時(shí)刻、貨幣化和風(fēng)險(xiǎn)緩解。

?編譯并維護(hù)關(guān)鍵詞和短語(yǔ)列表。讓數(shù)據(jù)和分析團(tuán)隊(duì)確定更好地表達(dá)這些短語(yǔ)的方法。

二、人工智能未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)

通過(guò)上面的介紹，想必大家對(duì)如何正確使用人工智能已經(jīng)具備了一定的了解。下面，我們?cè)賮?lái)探討下人工智能的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)如何，主要探討點(diǎn)包括以下三點(diǎn)：

1、從專用智能到通用智能

如何實(shí)現(xiàn)從專用智能到通用智能的跨越式發(fā)展，即是下一代人工智能發(fā)展的必然趨勢(shì)，也是研究與應(yīng)用領(lǐng)域的挑戰(zhàn)問(wèn)題。通用智能被認(rèn)為是人工智能皇冠上面的明珠，是全世界科技巨頭競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。美國(guó)軍方也開(kāi)始規(guī)劃通用智能的研究，他們認(rèn)為通用人工智能喝自主武器，是顯著優(yōu)于現(xiàn)在人工智能技術(shù)體系發(fā)展方向，現(xiàn)有人工智能僅僅是走向通用人工智能的一小步。

2、從機(jī)器智能到人機(jī)混合智能

人類智能和人工智能各有所長(zhǎng)，可以互補(bǔ)。所以人工智能一個(gè)非常重要的發(fā)展趨勢(shì)，是From AI(Artificial Intelligence) to AI(Augmented Intelligence)，兩個(gè)AI含義不一樣。人類智能和人工智能不是零和博弈，“人+機(jī)器”的組合將是人工智能演講的主流方向，“人機(jī)共存”將是人類社會(huì)的新常態(tài)。

3、從“人工+智能”到自主智能系統(tǒng)

人工采集和標(biāo)注大樣本訓(xùn)練數(shù)據(jù)，是這些年來(lái)深度學(xué)習(xí)取得成功的一個(gè)重要基礎(chǔ)或者重要人工基礎(chǔ)。比如要讓人工智能明白一副圖像中哪一塊是人、哪一塊是草地、哪一塊是天空，都要人工標(biāo)注好，非常費(fèi)時(shí)費(fèi)力。此外還有人工設(shè)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、人工設(shè)定應(yīng)用場(chǎng)景、用戶需要人工適配智能系統(tǒng)等。所以有人說(shuō)，目前的人工智能有多少智能，取決于付出多少人工，這話不太精確，但確實(shí)指出了問(wèn)題。下一步發(fā)展趨勢(shì)是怎樣以極少人工來(lái)獲得最大程度的智能。人類看書(shū)可學(xué)習(xí)到知識(shí)，機(jī)器還做不到，所以一些機(jī)構(gòu)例如谷歌，開(kāi)始試圖創(chuàng)建自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來(lái)降低AI 的人工成本。

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