Руководители и предприниматели спрашивают меня, что им следует делать с искусственным интеллектом (ИИ). Я провожу доклады на эту тему и думаю, что у меня есть начальная основа для руководителей и предпринимателей о том, как найти краткосрочные возможности ИИ. AI Sense and Respond Framework превращает текущие вещи, которые может делать ИИ, в практические бизнес-вещи, которые может сделать руководитель или предприниматель.
Фреймворк разбивает возможности ИИ на три набора (для простоты):
- Распознавание образов
- Прогноз
- Автоматизация
Примечание: третий элемент (автоматизация) не обязательно должен включать алгоритмы ИИ как таковые, это просто действия, которые могут быть предприняты на основе результатов первых двух (распознавание образов и прогнозирование).
Смысл: распознавание образов и предсказание
Распознавание образов и прогнозирование относятся к разделу, который я называю «Смысл». В разделе «Смысл» у нас есть ваши входные данные, ваши обученные модели и выходные данные, которые могут способствовать анализу и принятию решений. Входные данные могут поступать из ваших текущих наборов данных, наборов данных других компаний, датчиков и т. Д. Имеющиеся у вас данные основаны на вашем собственном бизнесе и будут разными для всех. Цель раздела «Смысл» (распознавание и прогнозирование образов) - понять что-то в мире, что может быть интерпретировано моделями ИИ. Распознавание образов (включая классификацию) и прогнозирование - это разумные прикладные вещи, которые модели, связанные с ИИ, могут делать сейчас. Модели принимают входные данные и воспринимают что-то достаточно хорошее, чтобы привести к пониманию и принятию решений.
Ответить: автоматизация
Другой раздел называется «Автоматизация». Он находится в разделе "Ответить". Это (необязательные) действия, которые компьютер может предпринять (автоматизация) самостоятельно на основе выводов (идей и решений), полученных на основе данных распознавания и прогнозирования образов, которые были сгенерированы с помощью функции распознавания и прогнозирования образов.
Использование фреймворка
Чтобы использовать фреймворк, вам нужно будет перечислить 3 раздела по оси x и категории вашего бизнеса по оси y. Я использовал очень простой пример двух общих категорий, которые есть у всех предприятий: генерирование доходов и операционная эффективность (вы можете использовать маркетинг, продажи, бухгалтерский учет, операции, продажи и т. Д. - все, что вам подходит).
Теперь заполните каждое поле «Распознавание образов и прогнозирование». Это то, что прикладной ИИ может делать теперь, имея правильную информацию. Теперь, когда эти поля будут заполнены - вы можете закончить на этом - и у вас появятся полезные варианты использования ИИ, чтобы генерировать идеи, которые могут привести к принятию решений. Вы могли бы подумать, какие закономерности вы будете искать, чтобы заработать больше денег (например), и так далее. Это сценарии использования, в которых технология искусственного интеллекта может принести пользу вашему бизнесу. Затем вы также можете заполнить поле «Автоматизация». Прочтите примеры использования распознавания образов и прогнозирования и спросите, «какие действия мы можем предпринять дальше». Это поможет вам придумать то, что можно автоматизировать на основе идей, основанных на искусственном интеллекте.
Конечно, есть и другие сложности, связанные с реализацией. Вы можете обнаружить, что вам нужно очистить старые данные или собрать новые данные, чтобы создать желаемое программное обеспечение. Но этот фреймворк поможет вам продумать, что вы можете сделать и как это может вам помочь.
Создание систем чувств и реагирования
В конечном итоге мы создаем разумный мир и отвечаем. Я могу написать об этом больше в одном из будущих постов. По сути, говорим ли мы об IoT (Интернете вещей) или любом другом бизнесе, мы говорим о создании систем обучения. Входные данные с распознаванием образов, предсказаниями, наблюдениями и выходными данными. А затем вернуться и повторить все это снова в бесконечном цикле обучения. Вывод понимается в контексте наблюдения (Смысл), и цикл начинается снова. Все это при том, что позволяет человеческий вклад / идеи, предоставляя свои собственные идеи. Все наши компании используют системы обучения. Некоторые просто сделают это намного лучше в будущем. Методы искусственного интеллекта могут помочь всем предприятиям, поскольку они хорошо подходят для случаев, когда системе необходимо понимать закономерности или делать прогнозы. Которые являются фундаментальными ключами к созданию системы, которая активно обучается.
Я думаю, что эта структура полезна для крупных предприятий и может генерировать множество внутренних проектов, основанных на искусственном интеллекте, которые могут принести пользу вашей компании. Кроме того, предприниматели могут использовать эту модель для создания новых стартапов в области ИИ для удовлетворения потребностей клиентов путем сопоставления потребностей, которые вы наблюдали у клиентов, с возможностями, которые может предоставить ИИ. Итак, желаем удачи в создании ваших собственных сценариев использования на основе AI Sense и Respond.
Следуйте за мной в Twitter: @willmurphy
