科技：人工智能可以为企业做些什么
导语：如今，人工智能（AI）是企业中的热门话题，行业领导者正在研究从智能产品到自我修复（甚至是自我感知）计算基础设施的应用程序。但这有多少是真实的，科幻小说有多少？我们真的濒临把人类卖给一类机器人霸主吗？或者该技术是否会产生任何有意义的变化？从目前可用的情况和发展趋势的发展趋势来看，最后两个问题的答案是“否”。
首先要了解的是今天的AI，它不仅仅是现有自动化的扩展。传统的自动化可用于使机器，设备和应用程序执行可重复的任务，通常以一致的速率和一致的方式执行。AI驱动的自动化允许编程实体首先适应和响应各种刺激，然后调整自己的编程和操作模式以适应其不断变化的环境。
因此，虽然可以对自动机器人手臂进行编程，以无限次的方式将某个面板连接到某种类型的车门，但AI臂可以分析不同类型的面板并自行计算出如何将它们连接到不同种类的门。
AI已经使用更加语言学的数据分析方法代替传统的数据库算法，为基础设施运营引入了几项关键功能。通过这种方式，企业数据系统能够理解其上下文中的数据以及与现实世界的相关性，从而使他们能够理解非结构化数据的大量情况。这是坐在企业档案馆中未被触及和遗忘的。同时，它可以实现更高水平的推理和可追溯性，使人类操作员和其他智能系统能够深入分析和其他流程，以确定决策的制定方式和原因。
但是，这一切究竟如何在运营层面上发挥作用呢？我们期望从AI驱动的流程中看到哪些应用程序？同样，通过AI带来的自我学习，自我纠正功能，很可能是系统生命周期和升级模式将发生巨大变化-设备不会随着时间的推移而退化;只要很少或没有人参与，它就会变得更好。同样，数据环境本身将在其运营中变得更加主动，就如何优化数据性能提出建议，而不仅仅是响应命令。
对于企业中的人工智能而言，这个愿景是一个光明，闪亮的未来吗？缺点是什么？可以肯定的是，eWeek的ChrisPreimesberger表示，AI必须以受控，协调的方式实施，就像任何其他技术一样。实际上，许多关键缺陷与现有数据平台相同，例如部署技术以寻求解决方案，并且未能确保自动化流程与业务需求密切相关。但AI也需要特别注意，例如认识到AI只能提供与收到的数据一样好的结果。
边缘人工智能(Edge AI)能为我们做些什么
人工智能(AI)是一种分散式计算，它允许设备在与用户交互的最近点做出以数据为主导的决策。这种技术的好处包括改善隐私和节省成本，但数据通常在处理后被丢弃。即将到来的进步，包括5G技术和成本更低的处理芯片，将使边缘人工智能对某些应用越来越有用——从智能家居设备到医疗技术。想象一下，您希望您的新智能恒温器能够快速调高温度，以便在异常寒冷的一天下班回家后，您的房子会变得温暖。您从智能手机连接并要求它采取行动。您不会知道，但该操作可能需要几秒钟，因为它将您的请求发送到云并接收返回的指令。现在再想象一下，你乘坐的自动驾驶汽车突然感觉到一条狗跑到了你面前的道路上。汽车需要在几毫秒内做出反应才能避免灾难。这种反应需要边缘人工智能(AI)——这种技术可以在与用户互动的最近点做出决定，在这种情况下，汽车的传感器至关重要。这就是瞬间决定的定义。动态数据借助当今的物联网(IoT)，数据始终处于动态之中。它从遗留系统流向云，一直流向边缘设备，并超越组织的系统流向合作伙伴和客户。答案需要实时传递，因此当可以通过边缘设备处理数据时，使用集中式计算能力并不总是有效的。当自动驾驶汽车只有几毫秒钟的反应时间时，它没有时间等待云端做出决定。无论设备位于何处，都可以将大量数据输入到边缘的AI算法中，而且好处很多。动态数据可以将重要的患者信息传递给医生，缩短游乐园的排队时间，提醒电力公司注意潜在的停电情况，并使自动驾驶汽车及时做出反应以防止悲剧发生。边缘AI允许设备在设备级别自行做出这些决定。它不一定必须连接到互联网来处理数据。考虑一款可以监控您的睡眠模式的手表，但它不是将数据推送到云端进行存储和处理，而是将数据记录在手表本身上进行处理。支持边缘的人工智能设备还包括视频游戏、智能扬声器、无人机和机器人。安全摄像头也可以启用边缘功能——工厂车间的摄像头在制造过程中寻找产品缺陷，可以快速识别哪些产品需要立即拉出。当速度可以挽救生命时，边缘AI还可用于分析紧急医疗护理的图像。处理能力越接近，响应时间越快。尽管边缘技术不会取代云，但仅属于您的用户数据（例如您的睡眠模式或游戏数据）可以在支持边缘的设备中进行处理。这种数据的去中心化解决了隐私问题，这是物联网市场的一个重要问题。边缘AI可以在不损害隐私的情况下提供便利。而且，在某些情况下，它可能更便宜——一家公司目前正在开发声控家用电器，例如洗衣机和洗碗机，使用每个售价几美元的微型微处理器。“当谈到我家里那些的小玩意儿，我其实更希望它们不那么智能”——克莱夫·汤普森，《连线》例如，咖啡机的语音识别AI只需要识别大约200个单词，所有单词都与煮咖啡的任务有关。想一想，《连线》记者克莱夫·汤普森说：“我不需要讲坏笑话或实现自我意识的电灯开关。他们只需要识别“开”和“关”，也许还有“暗”。当谈到与我共享房子的小工具时，我实际上更希望它们不那么智能。”除了更快、更便宜的处理之外，边缘人工智能不需要不断扩展的互联网。随着物联网的快速发展，现在有大量数据在边缘被感知和产生——Statista估计到2025年这个数字将达到近80Z字节。这是如此的巨大，以至于使用当今互联网的带宽将所有这些数据从边缘设备传输到云服务器进行存储和处理在技术上是不可行的。即使带宽可用，也需要有足够的数据中心资源来处理所有数据。更少的带宽需求转化为成本节约。大约10%的企业生成数据是在传统的集中式数据中心或云之外创建和处理的。Gartner预测，到2025年，这一数字将达到75%。平衡风险和回报物联网世界中最令人烦恼的问题之一是，大量买不起设备或生活在没有本地网络的农村地区的人可能无法参与对我们日常生活的改造。网络容量有限的历史可能会成为恶性循环。边缘网络构建起来并不简单，而且可能很昂贵。发展中国家通过需要更新的边缘设备处理数据的能力可能会进一步落后。因此，边缘计算的增长是结构性不平等可能增加的另一种方式，特别是因为它与改变生活的人工智能和物联网设备的可访问性有关。边缘人工智能的另一个风险是，数据在处理后可能会被丢弃——就其“在边缘”的本质而言，这意味着它可能无法进入云端进行存储。可以指示设备丢弃信息以节省成本。虽然中央处理和存储肯定有缺点，但优点是数据在需要时就在那里。人工智能、机器学习、技术世界经济论坛如何确保人工智能的发展使所有利益相关者受益？人工智能(AI)正在影响社会的方方面面——家庭、企业、学校甚至公共场所。但随着技术的快速发展，需要多方利益相关者合作来优化问责制、透明度、隐私和公正性。世界经济论坛塑造技术治理未来的平台：人工智能和机器学习正在汇集不同的观点，以推动创新和建立信任。能够充分利用人工智能的工作领域之一是人力资源——包括招聘、留住人才、培训、福利和员工满意度。该论坛创建了一个以人为本的人力资源人工智能工具包，以促进组织、工人和社会对人工智能的积极和合乎道德的以人为本的使用。今天的儿童和年轻人成长在一个日益数字化的时代，技术渗透到他们生活的方方面面。从机器人玩具和社交媒体到教室和家庭，人工智能是生活的一部分。通过为儿童制定人工智能标准，论坛正在与一系列利益相关者合作，制定可行的指导方针，以在人工智能时代教育、赋权和保护儿童和青少年。人工智能的潜在危险也可能影响更广泛的社会。为了降低风险，论坛将全球人工智能行动联盟中的100多家公司、政府、民间社会组织和学术机构聚集在一起，以加速采用负责任的人工智能，以符合全球公共利益。人工智能是商业最重要的技术之一。为确保C-Suite高管了解其可能性和风险，论坛创建了EmpoweringAILeadership:AIC-SuiteToolkit，提供实用工具帮助他们理解AI对其角色的影响，并就AI战略、项目和实施做出明智的决策.塑造人工智能融入公共部门采购流程的方式将有助于确定可在整个私营部门应用的最佳实践。论坛制定了一套旨在鼓励广泛采用的建议，这些建议将随着一系列试验的见解而发展。如果只有你和你的自动驾驶汽车在空旷的道路上行驶，那么大量的数据可能看起来并不重要，但请再仔细想想。从这条空旷道路的数据中可以了解到很多信息，包括路况信息，以及车辆和其他类似车辆在这些条件下的行为。最后，当涉及到边缘计算时，必须仔细审查一个清晰的业务案例，以确保网络的成本与所创造的价值相平衡。尽管如此，尽管存在不平等或数据丢失，而且随着5G技术的进步和成本更低的处理芯片，很容易看到“在边缘”会如何留在这里——无论是你的自动驾驶汽车还是你的咖啡机，让你为通勤做好准备。今天的人工智能还不能做的7件事
迁移学习技术已经取得了一些初步的成果，但这只是计算机在跨领域思考道路上前进的一小步。一个能像福尔摩斯一样，从犯罪现场的蛛丝马迹，抽丝剥茧一般梳理相关线索，通过缜密推理破获案件的人工智能程序将是我们在这个方向上追求的终极目标。
抽象能力
抽象对人类至关重要。漫漫数千年间，数学理论的发展更是将人类的超强抽象能力表现得淋满尽致。最早，人类从计数中归纳出1，2，3，4，5的自然数序列，这可以看作一个非常自然的抽象过程。
人类抽象能力的第一个进步，大概是从理解“0”的概念开始的，用0和非0，来抽象现实世界中的无和有、空和满、静和动………这个进步让人类的抽象能力远远超出了黑猩猩、海豚等动物界中的“最强大脑”。
接下来，发明和使用负数一下子让人类对世界的归纳、表述和认知能力提高到了一个新的层次，人们第一次可以定量描选相反或对称的事物属性，比如温度的正负、水面以上和以下等。
引入小数、分数的意义自不必说，但其中最有标志性的事件，莫过于人类可以正确理解和使用无限小数。比如，对于1=0.99999……这个等式的认识（好多数学
不好的人总是不相信这个等式居然是成立的），标志着人类真正开始用极限的概念来抽象现实世界的相关特性。
计算机所使用的二进制数字、机器指令、程序代码等，其实都是人类对“计算”本身所做的抽象。基于这些抽象，人类成功地研制出如此众多且实用的人工智能技术。
那么，AI能不能自己学会类似的抽象能力呢？就算把要求放低一些，计算机能不能像古人那样，用质朴却不乏创意的“一生二、二生三、三生万物”来抽象世界变化，或者用“白马非马”之类的思辨来探讨具象与抽象间的关系呢？
目前的深度学习技术，几乎都需要大量训练样本来让计算机完成学习过程。可人类，哪怕是小孩子要学习一个新知识时，通常只要两三个样本就可以了。这其中最重要的差别，也许就是抽象能力的不同。
计算机就很难做到这一点，或者说，我们目前还不知道怎么教计算机做到这一点。人工智能界，少样本学习、无监督学习方向的科研工作，目前的进展还很有限。但是，不突破少样本、无监督的学习，我们也许就永远无法实现人类水平的人工智能。
知其然，也知其所以然
目前基于深度学习的人工智能技术，经验的成分比较多，输入大量数据后，机器自动调整参数，完成深度学习模型，在许多领域确实达到了不错的效果，但模型中的参数为什么如此设置，里面蕴含的更深层次的道理等，在很多情况下还较难解释。
人通常追求“知其然，也知其所以然”，但目前的弱人工智能程序，大多都只要结果足够好就行了。
想一想中学时学过的“一轻一重两个铁球同时落地”，如果人类仅满足于知道不同重量的物体下落时加速度相同这一表面现象，那当然可以解决生活、工作中的实际问题，但无法建立起伟大、瑰丽的物理学大厦。
而计算机呢？按照现在机器学习的实践方法，给计算机看一千万次两个铁球同时落地的视频，计算机就能像伽利略、牛顿、爱因斯坦所做的一样，建立起力学理论体系，达到“知其然，也知其所以然”的目标吗？显然不能。
几十年前，计算机就曾帮助人类证明过一些数学问题，比如著名的“地图四色着色问题”，今天的人工智能程序也在学习科学家如何进行量子力学实验。但这与根据实验现象发现物理学定律还不是一个层级的事情。至少，目前我们还看不出计算机有成为数学家、物理学家的可能。
常识
人的常识，是个极其有趣，又往往只可意会、不可言传的东西。
仍拿物理现象来说，懂得力学定律，当然可以用符合逻辑的方式，全面理解这个世界。但人类似乎生来就具有另一种更加神奇的能力，即使不借助逻辑和理论知识，也能完成某些相当成功的决策或推理。
深度学习大师约书亚·本吉奥举例说：“即使两岁孩童也能理解直观的物理过程，比如丢出的物体会下落，人类并不需要有意识地知道任何物理学就能预测这些物理过程。但机器做不到这一点。”
那么，人工智能是不是也能像人类一样，不需要特别学习，就可以具备一些有关世界规律的基本知识，掌握一些不需要复杂思考就特别有效的逻辑规律，并在需要时快速应用呢？
拿自动驾驶来说，计算机是靠学习已知路况积累经验的。当自动驾驶汽车遇到特别棘手、从来没见过的危险时，计算机能不能正确处理呢？也许，这时就需要一些类似常识的东西，比如设计出某种方法，让计算机知道，在危险来临时首先要确保乘车人与行人的安全，路况过于极端时可安全减速并靠边停车，等等。
自我意识
显然，今天的弱人工智能远未达到具备自我意识的地步。至今，我们在自己的宇宙中，只发现了人类这一种具有自我意识的生物。茫茫宇宙，尚无法找到如《三体》中所述的外星智慧的痕迹。这一不合常理的现象就是著名的费米悖论。科幻小说《三体》用黑暗森林理论来解释费米悖论。而费来悖论的另一种符合逻辑的解释就是，人类其实只不过是更高级别的智慧生物养在VR实验室里的试验品而已，人类的所谓自我意识，也许不过是“上帝”为了满足我们的虚荣心而专门设计的一种程序逻辑。
好了好了，不聊科幻了。拥有自我意识的人类能否在未来制造出同样拥有自我意识的智能机器？在我看来，这更多的是一个哲学问题，而非一个值得科研人员分心的技术问题。
审美
虽然机器已经可以仿照人类的绘画、诗歌、音乐等艺术风格，照猫画虎般地创作出电脑艺术作品来，但机器并不真正懂得什么是美。
审美能力同样是人类独有的特征，很难用技术语言解释，也很难被赋予机器。审美能力并非与生俱来，但可以在大量阅读和欣赏的过程中，自然而然地形成。审美缺少量化的指标，比如我们很难说这首诗比另一首诗高明百分之多少，但只要具备一般的审美水平，我们就很容易将美的艺术和丑的艺术区分开来。审美是一件非常个性化的事情，每个人心中都有自己套关于美的标准，但审美又可以被语言文字描述和解释，人与人之间可以很容易地交换和分享审美体验。这种神奇的能力，计算机目前几乎完全不具备。
情感
2016年3月，谷歌AlphaGo与李世石“人机大战”的第四盘，当李世石下出惊世骇俗的第78手后，AlphaGo自乱阵脚，连连下出毫无道理的招法，就像一个本来自以为是的武林高手，一下子被对方点中了要害，急火攻心，竟干脆撒泼要赖，场面煞是尴尬。那一刻，AlphaGo真的是被某种“情绪化”的东西所控制了吗？
我想，一切恐怕都是巧合。AlphaGo当时只不过陷入了一种程序缺陷，机器只是冷冰冰的机器，它们不懂赢棋的快乐，也不懂输棋的烦恼，它不会看着对方棋手的脸色，猜测对方是不是已经准备投降。返回搜狐，查看更多
不过，抛开机器自己的情感不谈，让机器学着理解、判断人类的情感，这倒是一个比较靠谱的研究方向。人工智能的利弊好处和危害都有哪些
随着技术成为我们日常生活中的一部分，人工智能已经成为辩论和讨论的主题，先进的技术在各个领域都得到了广泛的应用，为改善人民生活水平作出了巨大贡献。尽管如此，仍不能确定人工智能的未来，让我们深入研究一下，看看人工智能的利弊?都有哪些好处和哪些危害!
人工智能的好处有哪些
1、减少出错机会
由于机器所做的决策是基于先前的数据记录和算法组合，因此出现错误的机会减少了。这是一项成就，因为解决了需要进行计算困难的复杂问题，可以在没有任何误差范围的情况下完成。
2、正确决策
机器完全没有情感会使它更有效率，它们能够在短时间内做出正确的决定。最好例子是它在医疗保健领域的应用。将人工智能工具整合到医疗保健领域，通过最大限度地降低错误诊断风险，提高治愈率。
3、在危险情境下实施人工智能
在某些人身安全易受伤害的情境下，可以使用装有预定算法的机器。如今，科学家们正在利用复杂的机器来研究海底，在那里人类生存很困难。
这是人工智能有助于克服的最大限制之一。
4、可以连续工作
与人类不同，机器不会累，即使它必须连续工作几小时。这对人类来说是一个重大好处，人类需要时间休息来提高效率。然而，就机器而言，它们的效率不受任何外部因素影响，也不会妨碍持续工作。
人工智能给我们带来的弊端
1、实施起来很昂贵
当将安装、维护和修理的成本结合起来时，人工智能是一个昂贵的提议，那些拥有巨额资金的人和企业可以实施。然而，没有资金的企业和行业会发现很难将人工智能技术应用到他们的流程或战略中。
2、对机器的依赖
随着人类对机器依赖程度的不断增加，我们正处在一个人类难以在没有机器帮助情况下工作的时代。我们过去用过它，毫无疑问，我们将来也会继续用到它，我们对机器的依赖只会增加。因此，人类的心理和思维能力会随着时间推移而降低。
3、取代低技能工作
到目前为止，这是技术专家们首要关注的问题。人工智能很可能会取代许多低技能工作。由于机器可以24*7不间断工作，因此与人类相比，企业更喜欢投资机器。随着我们走向自动化世界，几乎每一项任务都将由机器完成，有可能出现大规模失业。这方面的一个实际例子是无人驾驶汽车，如果无人驾驶汽车开始出现，未来数百万司机将会失业。
4、工作限制
人工智能机器被编程为根据它们所接受的训练和编程来完成某些任务。依靠机器来适应新环境，勇于创新，跳出框框思考将是一个巨大的错误。这是不可能的，因为它们的思维仅限于它们接受过训练的算法。
对待人工智能，我们应该以客观的角度去看待它，扬长避短，充分利用人工智能的优点。希望小编的理解能够帮助你们更进一步了解人工智能。
人工智能技术可以为我们做些什么
这几年人工智能技术可谓是如火如荼，但是人工智能技术可以为我们做些什么？哪家人工智能技术靠谱呢？这是人们考虑的问题。
一、安防领域
生物识别是人工智能的一个分支，生物识别是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，（如指纹、脸象、虹膜等）和行为特征（如笔迹、声音、步态等）来进行个人身份的鉴定。
最早应用在国家安防领域，但是现在也慢慢运用在我们的生活中了。近年生物识别技术取得了很大的成就，比如拓世智能的门禁系统，是采用人脸识别技术、虹膜识别、静脉识别等一些高端科学技术，保障了人们的安全。
二、服务行业
一些智能机器人就有早教功能，这些都可以通过人工智能实现人力的解放，此类人工智能无需具备自我学习能力，只需要按照既定的规则完成明确任务即可。
三、农牧产业
泥土质量检测、经营分析、智能筛选
农业是人类最原始的产业，但是具备一个特征，非标准化。农业在慢慢运用自动化的机器，在我国农业现处于经验阶段，科学阶段还没办法完全普及，人工智能在农业方面执行者一些基础的细节动作，例如种子播种、农药播撒，果实采摘，这样的工作人工智能可能还要走好远。但是人工智能的在农业上的应用，突破还是比较大的。
人工智能必须基于人类知识而存在。所以，我们当务之急不是如何提升智能技术，而是更快更系统的整合社会资源，实现人类积累的梳理整合，为人工智能的尽快应用提供最坚实的基础。责任编辑：YYX