回收人工智能面对的挑衅

“糟糕的推理”是人工智能错误的另一个常见缘故起因。跟着人工智能体系越来越先辈，人们也越来越难以领略收集中的流程。因此，当人工智能体系堕落时，也许很难确定出题目简直切位置。假如抉择是自动驾驶汽车急转弯照旧撞倒行人呢?荣幸的是，科学家为深度进修体系开拓了白盒测试。它用大量的输入来测试神经收集，并汇报它的相应那边是错误的，这样它们就可以被批改。

可是人工智能犯的错误老是那么伤害吗?虽然，不老是这样。这完全取决于人工智能体系的行使。假如人工智能被用于收集安详、军事用途、驾驶车辆，那么更多的题目就会越发伤害。假如人工智能体系选择男性而不是同样技能纯熟的女性员工，这是一个道德题目。但偶然这些错误只是愚笨的——正如2015年《连线》杂志上的一篇文章所说，他们描写的人工智能表现了一个玄色和黄色条纹的图像。人工智能却判定为是校车，但这是错误的。

为了确保人工智能发生的错误无关紧急，必需确保高质量的输入和恰当的测试。

7. 非技强职员对人工智能缺乏相识

人工智能的实现必要企业打点层对当前的人工智能技能、它们的也许性和范围性有更深入的相识。不幸的是，人们被一大堆关于人工智能的神话和误解所困绕，从必要雇佣内部数据科学团队(人们应该知道，他们只为Facebook、亚马逊、谷歌事变，以及怎样事变)到科幻理想中的呆板人，以及呆板人最终终结人类。

人工智能技能的缺乏阻碍了人工智能在很多规模的应用。因为缺乏领略而导致的另一个常见错误是全力实现不行能实现的方针。

那么怎样办理这个题目?从教诲开始。这也许听起来令人沮丧，但并不是说技强职员必需成为一名数据科学家。只需赏识一下其行业，相识一些重要的参加者，看看他们陈设了哪些用例，并相识人工智能的当前也许性。技强职员可以本身办理，也可以哀求专家辅佐。一旦把握了一些常识，就可以更轻松地打点本身的祈望，由于将相识人工智能能为企业做些什么，不能做什么。

8. 缺乏实地专家

为了开拓一个乐成的人工智能办理方案，必要技能常识和营业领略。不幸的是，这每每是个中之一。首席执行官和打点者缺乏回收人工智能所必须的技能常识，而许大都据科学家对他们开拓的模子如安在实际糊口中行使并不异常感乐趣。

知道怎样将这项技能应用于某一特定营业题目的人工智能专家数目很是有限。总的来说，优越数据科学家的数目也是云云。

FAMGA(Facebook、苹果、微软、谷歌、亚马逊)以外的公司正在全力吸引顶尖人才。纵然他们试图成立一支内部团队，他们也不确定本身是否能找到吻合的人才。假如缺乏技能常识，无法真正相识他们是否提供高质量的办理方案。因为预算有限，中小型企业也许无法回收人工智能。可是，外包数据团队此刻也是一种选择。

9. 缺乏营业同等性

正如O'Reilly公司在图表中所示，企业文化不认可人工智能的需求以及辨认营业用例的坚苦是人工智能实验的最大障碍。辨认人工智能营业案例必要打点职员深入相识人工智能技能、它们的也许性和范围性。缺乏人工智能技能也许会阻碍很多组织的回收。

但这里尚有一个题目。一些企业抱着过于乐观的立场，没有明晰的计谋，进入了人工智能的潮水。人工智能的实现必要一种计谋要领，设定方针，确定要害绩效指标，跟踪投资回报率。不然，企业将无法评估人工智能带来的功效，并将其与企业的假设举办较量，以权衡这项投资的乐成(或失败)。

10.难以评估供给商

正如雇用数据科学家的环境一样，当企业缺乏技能常识时，很轻易被愚弄。人工智能是一个新兴规模，它出格懦弱，由于许多企业强调他们的履历，而在实际中，他们也许不知道怎样行使人工智能来办理现实的贸易题目。

这里的一个设法是行使像Clutch这样的网站来辨认人工智能开拓中的率领者。看看正在思量的企业在他们的投资组合中有什么甜头。另一种要领是迈出一小步，譬喻与人们以为具有前程的供给商的研讨会。通过这种方法，将相识他们是否相识营业，拥有吻合的手艺，以及是否办理题目。

11.整合挑衅

将人工智能集成到现有体系中是一个比在赏识器中添加插件更伟大的进程。必需配置满意营业需求的接口和元素。有些法则是硬编码的。人们必要思量数据基本办法需求、数据存储、标志，以及将数据输入体系。

然后，举办模子培训，测试开拓的人工智能的有用性，建设一个反馈轮回，按照人们的举动不绝改造模子，并举办数据采样，以镌汰存储的数据量，更快地运行模子，同时仍能发生精确的功效。怎么知道它有用?怎么知道具有代价?

为了降服也许的集成挑衅，企业必需与供给商配合全力，以确保每小我私人都清晰地相识流程。它还要求供给商拥有更普及的专业常识，而不只限于成立模子。当人工智能以计谋方法实验并慢慢实验时，可以减轻失败的风险。

在企业乐成地将人工智能集成到其体系中之后，如故必要实习人们行使这个模子。他们怎样接管模子发生的功效?他们怎样表明功效?企业的供给商应该提议天天行使其模子，并提议怎样进一步成长人工智能。

12.法令题目

一些文章描写了企业实验人工智能之前必要思量的一些法令题目。法令规章跟不上技能的前进，将会呈现题目。假如人工智能造成侵害怎么办?假如因为人工智能的缘故起因，某些对象被破坏或有人受伤，谁将对此包袱责任?订购方照旧开拓人工智能的公司?

今朝没有法则明晰声名在这种环境下必需采纳的法子。另一个题目是回收GDPR礼貌，数据已成为必需审慎处理赏罚的商品，这也许是数据网络方面的挑衅：可以网络哪些数据以及以何种方法网络数据?怎样故切合GDPR礼貌的方法处理赏罚大数据?

敏感数据也存在明明不敏感的题目。固然它也许不会组成法令题目，但它如故是一个也许会危险企业的题目。一样平常而言，任何走漏威胁到企业的职位或其形象的信息都应被视为敏感信息。

想象一下，当企业员工培训和课程数据走漏时，就会呈现这种环境。这些信息也许被误解并撒播，将会侵害企业的营业。

怎样应对人工智能回收的挑衅?

人们必需记着，本身无法处理赏罚全部题目。起主要做的是认识人工智能——这样，就更轻易领略这个进程。然后，当企业建设人工智能计策时，就必需熟悉到必要留意的题目。

通过计谋性和循规蹈矩的要领，企业将可以或许更顺遂地完成人工智能实验进程。没有错误是否可以实现?没有什么是百分之百美满的，但企业必要为此后也许产生的题目做好筹备。

（编辑：河北网）

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