人工智能的下一个前沿:实用,可扩展,负责任



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增强情报Depositphotos由CogWorld增强

人工智能(AI)已经存在了大约75年。 IBM Watson的创建是一个让人工智能成为主流的开创性时刻。我有幸成为沃森创始团队的一员,并亲身体验了这种范式转换。

如今,人工智能已经在企业IT领域占据了一席之地,并且有望像互联网一样无处不在,触及我们生活的各个方面,从我们的工作和运输系统,到金融服务,医疗保健,数字商务和娱乐。由于AI的真正力量不是取代人类所做的事情,而是扩充它,因此人工智能中称为增强智能的进步也获得了动力。分析师和行业专家开始认为,增强智能是最有效的方法,可以最大限度地提高业务成果和客户体验。

但是,虽然组织已经意识到他们可以通过增强智能获得的好处,但许多人仍然首先考虑在何处和如何开始,然后如何反复实现AI成功,以及如何确保他们的AI系统保持在他们的护栏内组织的道德规范。这些斗争是通过实用,可扩展和负责任的AI来回答的。

在整个人类历史中,人们已经提出问题以获得答案。早期的AI工作反映了相同的Q&amp; A模型。 但是如果你呢,作为员工或客户, 甚至都不知道 什么是可能的,因此&nbsp;你可以和应该做什么&nbsp;?大多数组织都在努力寻找合适的数据,从而为人工智能找到合适的业务问题。从确定最需要关注的业务问题,到为特定行业提供专家见解,到 快速交付人工智能系统&nbsp;提供价值&nbsp;答应了, 实际的 AI是关于加快上市时间。今天,银行知道将AI应用于业务流程智能将彻底改变他们收集信息和与客户交互的方式 – 并且他们可以使用它来理解客户声明的和未说明的意图,以实现更好的交互。

我们都希望能够 反复&NBSP;生产企业人工智能系统,以及 一贯&NBSP;管理他们。由于人工智能系统的专业性,人工智能需要成为&nbsp;可扩展&NBSP;作为企业范围的能力,以使其取得成功。它是关于利用人员,流程,合作伙伴和软件来大规模地重复部署和管理企业AI。例如,现在,使用由人工智能驱动的债务风险顾问,医院可以及早识别并确定高“坏账”风险患者账户的优先顺序。同时,它可以使用AI驱动的患者调度将患者偏好映射到复杂的设施,人员,成像和设备资源调度,从而提高患者满意度和更好的资源利用率。

虽然人工智能越来越被企业所接受,但我们注意到对话开始转变 是否&NBSP;人工智能将致力于解决公平,道德,可解释性以及模型和基础数据生态系统的合规性问题 动力&NBSP;这些AI系统。我们的办公室,厨房甚至口袋里都有聊天机器人,推荐引擎和虚拟助手。

鉴于AI的潜在威力以及人类可能愿意允许它的自由统治,需要设置参数。 &nbsp;迫切需要建立无偏见,运营透明且能够反映业务核心价值观和政策的人工智能系统。银行,癌症中心,国防和英特尔组织都对“黑匣子”持谨慎态度,即使答案是正确的,也能给出随机答案。信任是随着时间而建立的,通过明确沟通的理由可以加速信任。在处理受到严格监管的行业时,对基于证据的洞察力的需求变得更加重要。

相关的问题是我们都在做些什么来确保机器的未来是光明的?为了让人工智能对个人和社区产生积极影响,它需要采取“人与道德为先”的方法 – 它需要 主管

随着人工智能的不断发展,它有可能以比工业和农业革命更大,更深刻的规模改变世界。但是,在我们入睡之前要走几英里!我们都需要协作并积极地实现人工智能的巨大潜力,同时降低其危险,一切都朝着更大的利益发展。

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人工智能(AI)已经存在了大约75年。 IBM Watson的创建是一个让人工智能成为主流的开创性时刻。我有幸成为沃森创始团队的一员,并亲身体验了这种范式转换。

如今,人工智能已经在企业IT领域占据了一席之地,并且有望像互联网一样无处不在,触及我们生活的各个方面,从我们的工作和运输系统,到金融服务,医疗保健,数字商务和娱乐。由于AI的真正力量不是取代人类所做的事情,而是扩充它,因此人工智能中称为增强智能的进步也获得了动力。分析师和行业专家开始认为,增强智能是最有效的方法,可以最大限度地提高业务成果和客户体验。

但是,虽然组织已经意识到他们可以通过增强智能获得的好处,但许多人仍然首先考虑在何处和如何开始,然后如何反复实现AI成功,以及如何确保他们的AI系统保持在他们的护栏内组织的道德规范。这些斗争是通过实用,可扩展和负责任的AI来回答的。

在整个人类历史中,人们已经提出问题以获得答案。早期的人工智能工作反映了同样的问答模型。 但是如果你呢,作为员工或客户, 甚至都不知道 什么是可能的,因此 你可以和应该做什么 ?大多数组织都在努力寻找合适的数据,从而为人工智能找到合适的业务问题。从确定最需要关注的业务问题,到为特定行业提供专家见解,到 快速提供AI系统 实现价值 答应了, 实际的 AI是关于加快上市时间。今天,银行知道将AI应用于业务流程智能将彻底改变他们收集信息和与客户交互的方式 – 并且他们可以使用它来理解客户声明的和未说明的意图,以实现更好的交互。

我们都希望能够 反复 生产企业人工智能系统,以及 始终如一 管理他们。由于人工智能系统的专业性,人工智能需要成为 可扩展 作为企业范围的能力,以使其取得成功。它是关于利用人员,流程,合作伙伴和软件来大规模地重复部署和管理企业AI。例如,现在,使用由人工智能驱动的债务风险顾问,医院可以及早识别并确定高“坏账”风险患者账户的优先顺序。同时,它可以使用AI驱动的患者调度将患者偏好映射到复杂的设施,人员,成像和设备资源调度,从而提高患者满意度和更好的资源利用率。

虽然人工智能越来越被企业所接受,但我们注意到对话开始转变 是否 人工智能将致力于解决公平,道德,可解释性以及模型和基础数据生态系统的合规性问题 功率 这些AI系统。我们的办公室,厨房甚至口袋里都有聊天机器人,推荐引擎和虚拟助手。

鉴于人工智能的潜在威力以及人类可能愿意允许的自由统治,需要设置参数。迫切需要建立无偏见,操作透明且能够反映业务核心价值和政策的人工智能系统。银行,癌症中心,国防和英特尔组织都对“黑匣子”持谨慎态度,即使答案是正确的,也能给出随机答案。信任是随着时间而建立的,通过明确沟通的理由可以加速信任。在处理受到严格监管的行业时,对基于证据的洞察力的需求变得更加重要。

相关的问题是我们都在做些什么来确保机器的未来是光明的?为了让人工智能对个人和社区产生积极影响,它需要采取“人与道德为先”的方法 – 它需要 主管

随着人工智能的不断发展,它有可能以比工业和农业革命更大,更深刻的规模改变世界。但是,在我们入睡之前要走几英里!我们都需要协作并积极地实现人工智能的巨大潜力,同时降低其危险,一切都朝着更大的利益发展。