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你是否将业余爱好者的未来留给了业余爱好者?

发布时间:2019-01-31 03:15:43编辑:万博manbetx体育app-万博manbetx会员注册浏览(6351)评论览(24)

    让我们从一个假设的例子开始。一家大型航空公司希望预测飞机发动机何时需要维修。这将节省大量资金,避免代价高昂的停机时间,使工作飞机停止服务进行定期维护,同时在问题出现之前发现问题。 文章在广告后继续 为此,该公司热衷于利用机器学习 - 人工智能的工具之一 - 它已经听说可以学习根据过去的引擎数据发现问题的早期阶段。 因此,它确定了IT团队中热衷于机器学习以解决问题的人员。他们在网上找到了一个相关的模型作为起点,并将其重新设计为手头的问题。他们使用过去失败的数据来训练他们的模型。他们生产它。 过了一会儿,它开始标出没有的问题。该公司担心它无法信任该模型,投资机器学习项目的信心减弱,它放弃它并返回其传统的定期航空公司维护制度。这种事情一直都在发生。人工智能幻灭的实际成本和机会成本都很大。 问题是人工智能是由那些不了解它的人建造的。随着投入更多资金和更高的回报,人们真正需要将AI专业化。 五个业余AI陷阱 让我们看看没有专业标准的问题,以及如何避免它们。 你提出错误的问题 “我们怎样才能将AI应用于此?” 像这样的问题假定AI是答案,可能会向你发送错误的方向。相反,企业需要问:“我们如何实现这一目标或解决这个问题?”答案可能是也可能不是人工智能。 文章在广告后继续 2.您在AI中找到组织中的任何人 “IT团队的成员都是技术人员;他们会对新的AI项目感兴趣。让他们了解它。” 很容易低估所需的技能。完成在线机器学习课程的程序员不会自动成为专家。实践中的机器学习是复杂的,涉及并且需要大量的上下文理解和来之不易的经验以及技术专业知识。 除非你积极雇用这些人,否则他们可能不会存在于你的团队中。在他的卧室里建立神经网络的人可能会在专家的指导下长时间学习,但他不应该领导第一个AI项目。 3.找到一个入门的模型 “有人建造了类似的东西,我们可以下载并用于灵感吗?” 文章在广告后继续 最好,最成功的型号是从头开始设计的,并考虑到了这个问题。如果它不是针对特定情况或任务而设计的,那么它只能是近似值。以前的工作可以提供灵感,但是那个打电话的人需要成为了解手头需求的人,并且有经验来做出关于整合商品或现有模型元素的明智决策。 你用任何数据存在来训练你的模型 “我们收集了大量数据 - 让我们看看它能告诉我们什么。” 许多企业可能获得良好的模型,但是他们用不良的培训制度毁掉了他们,教导人工智能学习人类的偏见。常见错误是仅使用成功结果的训练数据。当人们把事情做对并且本能地希望人工智能从成功中学习时,人类就会因突出显而易见而臭名昭着。但AI也需要了解失败的样子。 你在没有验证的情况下让它在现实世界中松散 “这很有效 - 让它可以生产!” 文章在广告后继续 机器学习不是每次都做同样事情的软件程序,受开发人员编码规则的约束。随着更多数据被摄取,它不断学习并有可能变得更加准确。如果教学不正确,它将开始产生偏见。即使AI启动并运行并提供见解,仍需要专家监控才能在问题出现之前发现新的偏差。 AI成功需要合适的人才 如果建造得很好,训练有素并且监督得好,AI将变得更加精确和可靠。如果不是这样,小偏差很快就会成为大问题而且结果不可信,这会危及AI从未来的业务价值。 AI需要适当的工程流程并了解正在处理的数据类型。这意味着拥有专家,而不是业余爱好者,建立,培训和工业化AI模型和解决方案。 寻找这些专家具有挑战性。像任何新的领域一样,AI缺乏专业标准,并且经常由在工作中学习的人提供。这使得那些不熟悉AI复杂性的企业很难找到他们绝对需要的合适人选。 文章在广告后继续 其中一个讽刺的是,AI先驱(Facebook,亚马逊,谷歌)可以提供更多的试错法。用广告定位消费者并不需要那么精确,因此这些公司可以进行实验。我们假设的航空公司运营商不能。然而,受数字巨头启发的实验性方法现在已渗透到精确度至关重要的行业。 迫切需要使人工智能专业化,以确保模型和培训制度符合基本要求。 做到这一点需要时间。软件行业开始时,热情的黑客锁定了大型地下室,打卡和房间大小的计算机。现在,它是一个高度专业化的全球行业,不断发展的编程语言标准,开发方法,项目管理框架和经过认证的行业认证。随着人工智能成为主流,它需要经历一个类似的过程。 公司需要寻找具有深厚的实际经验,建立,培训和控制人工智能的专家。学术界和一些行业已经使用AI技术30多年了。在我们等待客观,专业的标准时,这些是您团队中需要的人。