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产业智能化的本质

发布日期:2019-03-15  浏览次数: 104

  数据驱动的人工智能——产业智能三角模型

  人工智能自1956年在达特茅斯夏季人工智能研究会议上第一次被提出以来,已经走过了60年的发展历程。这其中,经历了20世纪50—60年代以及80年代的人工智能浪潮期,也经历过70—80年代以及90年代两次沉寂期。随着近年来数据爆发式增长、计算能力大幅提升以及深度学习算法的发展和成熟,我们已经迎来了人工智能概念出现以来的第三次浪潮。此次我们有幸与美国罗格斯-新泽西州立大学终身正教授、百度商业智能实验室主任熊辉教授交流,围绕第三次人工智能的特征及未来趋势进行了深入探讨。

  熊辉教授认为,与前两次相比,第三次人工智能浪潮有着明显的不同——这一次是数据驱动的人工智能。随着信息网络和智能设备的普及,数据收集的精准度和覆盖度全面提高,使得数据质量得到大幅提升。一些原来无从获知的数据,例如农村地区的数据收集随着智能手机的普及变得可行。借助于细颗粒度的数据,机器学习算法也得以快速发展,并在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等一系列领域中取得了突破性进展,达到产业级应用的要求。熊辉教授举例:“比如人脸识别,其实目前主流的算法模型在以前就存在,现在算法精度的提升是由于对数据标注质量的全面提高,使得人脸识别算法模型的训练水平也在提高,从而促使人脸识别的精度可以达到应用级水平。” 同时,人脸识别技术水平的提升又促进了新的应用场景产生,比如银行、机场、酒店都开始应用人脸识别技术,这些新的应用场景又能产生新的数据,进一步拓展了数据的获取渠道,形成数据、技术、场景三者之间的正反馈循环(见图1)。正是通过这个产业智能三角模型的不断迭代,此次数据驱动的人工智能才得以高速发展。

产业智能化的本质

图1 产业智能三角

  产业智能三角应用

  产业智能三角模型可以解释本次人工智能浪潮的基本逻辑,人工智能在不同行业的落地都经历了数据、技术、场景的正向循环并渐次推进的过程,最终演化出众多产业级应用。

  产业智能三角模型的逻辑可以解释人工智能在企业战略决策管理中的应用。通过数据驱动的人工智能将支持企业基于更复杂的信息做出决策,改变企业对人、组织、文化的管理方式。之前企业的人力资源管理大多数情况都是基于经验的主观判断,人工智能技术已经渗透到企业管理中的人力资源管理甚至战略决策等方面,帮助企业管理和决策更加客观、全面并具有前瞻性。智能化的人才管理涉及到员工包括“录用”、“离职”、“升/降职”、“转岗”的所有环节,其中所有的过程都可以通过数据分析的方法优化。在招聘环节,通过数据分析和AI算法选择与公司匹配的人才。以前“录用”基本上都是靠人主观筛选简历、安排面试,现在可以通过算法自动筛选简历并通过推荐系统进行岗位智能匹配和推荐,从而提升企业招聘环节的准确度和效率。而同时,在企业应用智能化招聘的过程中也会产生新的数据和标注,从而进一步提升智能人才管理效率,实现产业智能三角模型的正反馈,不断推进企业人力资源管理的智能化发展。具有数百个部门、数万人的大公司在管理上往往头绪众多,在业务管理的决策层面,数据驱动的AI算法能够像雷达一样量化分析出业务团队的稳定性、健康程度、创新活力、积极性以及团队文化是否与企业文化契合,通过智能化系统可以更好的掌握业务部门的健康指数。甚至在文化建设层面,比如创新文化(行情300336,诊股)的建设,同样可以通过对于团队沟通情况、对于权威的态度等相关数据辅助分析。在战略方面,比如,由于通常行业的产生或者变迁都是从人才市场开始,通过监测发现市场上对某一类型人才需求大幅度上升的趋势,可以辅助公司进行内部战略决策。

  在医疗、金融和零售等领域中,产业智能化演进也遵循着同样的路径。在智能医疗方面,病例数据的信息化使得越来越多的智能诊断技术能够被应用到问诊环节,减轻医生的压力;未来可穿戴设备的普及能够使人们随时随地了解自己的健康情况; 同时,借助于大量的身体检测数据,健康管理技术也将不断进步,以帮助人们有效地实现疾病预防、规避重大疾病风险。此外,随着5G和物联网时代来临,医疗将变得个性化、精准化。由于传感器技术的发展,未来像血液、体液等检测将成为一种在家即可完成的高频检测。高频精准化的数据使得疾病能够更及时地被发现。一些目前人们认为的重大疾病由于能够在更早期被发现而变得可治愈。而伴随着智能医疗的普及,也会产生越来越多的数据,从而实现数据、技术、场景的迭代,进一步提升整个系统的协同作用和精度;智能金融方面,丰富的用户数据使金融机构能够更加全面地了解自己的每一位顾客,而通过履约记录、社交行为、行为偏好、身份信息和设备安全等多方面行为“弱特征”帮助金融机构实现用户风险评估,替代原本人工审核的繁琐流程,这一方面可以有效降低人工成本,另一方面也提升了风控过程的效率和精度。而随着金融机构对智能风控应用的深入也将产生更加多元、精准的数据,从而形成积极的正反馈模式;在零售领域中,越来越多智能设备的应用让消费者线下数据的获取成为可能,商家可以对消费者的需求有更加全面的了解,从而可以推出个性化的服务和产品满足不同消费者的需求。而随着传感器和3D打印技术的发展,未来消费者甚至可以通过传感器上传测量数据,生产商则利用3D打印技术便能够高效、低成本的产出完全符合消费者需求的产品,最终借助智能物流系统实现快速投递。而消费者对于产品和服务的反馈也可以进一步丰富消费者的画像,推动算法和商业模式的迭代。因此,这一波人工智能浪潮所激发的不是简单的技术进步,而是生产力、生产资料和生产关系的全面提升。这其中,数据是生产资料,技术是生产力,而新的生产资料和生产力的结合将产生新的应用场景,也会产生新的生产关系,这也是为什么说AI技术将使整个商业社会以及各行各业产生重构。

  美国人工智能发展启示

 
 
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