人工智能在現(xiàn)代生活中已經逐漸開始發(fā)揮作用，就目前而言，人工智能已經能夠輔助代碼開發(fā)。為增進大家對人工智能的認識，本文將對人工智能以及人工智能面臨的挑戰(zhàn)予以介紹。如果你的人工智能、AI具有興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。

一、人工智能

人工智能是一種模擬人類思維的技術，它包括了機器學習、自然語言處理、專家系統(tǒng)等多種技術手段，通過這些手段來模擬人類的認知、學習和推理能力。通俗來講：人工智能就是一種模仿人類能力的技術手段，比如我們常見的智能音箱，你說出一句話它能跟你回答，這其實就是人工智能的語音識別技術。人工智能可以實現(xiàn)自主決策、自主學習、自主優(yōu)化和自主創(chuàng)新，能夠幫助人類解決眾多的實際問題，如圖像識別、語音識別、自動駕駛、機器翻譯等等，這些功能是我們生活中最常用的，可又是大多數(shù)人忽視的。

人工智能被大部分人熟知的原因可能是因為Chat GPT 的火熱，很多人被Chat GPT 強大的功能所震撼，它不僅能寫論文、像教授一樣回答你的問題，甚至還能寫代碼。但其實Cha GPT只是人工智能的明星產品，并不能完全代表人工智能的所有技術種類。它應用的是人工智能的自然語音處理技術，是讓計算機能夠理解、解析、生成和操作自然語音的技術。

應用人工智能技術的行業(yè)還有非常多，包括但不限于交通(車輛查找違章監(jiān)控)、互聯(lián)網(語音識別、拍照識別)、醫(yī)療(CT掃描)、制造業(yè)(自動化)、物流(無人送貨)、農業(yè)(自動采摘)、汽車(智能駕駛)人工智能能做的事越來越多了，在Chat GPT引爆人工智能熱點以后，現(xiàn)在又出現(xiàn)了具身智能，也就是人形機器人，似乎人工智能超越或取代人類的腳步越來越近了，以至于有論點認為人工智能會取代很多人的工作崗位，這并不是危言聳聽。

二、人工智能挑戰(zhàn)

在產業(yè)落地過程中,人工智能技術與企業(yè)需求之間的鴻溝不容忽視。企業(yè)用戶的核心目標是利用人工智能技術實現(xiàn)業(yè)務增長,而人工智能技術本身無法直接解決業(yè)務需求,需要根據(jù)具體的業(yè)務場景和目標,形成可規(guī)?；涞氐漠a品和服務。在這個過程中,人工智能在數(shù)據(jù)、算法、業(yè)務場景理解、服務方式、投入產出比等方面都面臨一系列挑戰(zhàn)。

1.數(shù)據(jù)AI領域,數(shù)據(jù)是基礎要素。與數(shù)據(jù)相關的流程主要包括:數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)治理以及數(shù)據(jù)標注。

2.算法模型可解釋性所謂“可解釋性”指的是向技術使用者等解釋人工智能模型做出的每一個決策背后的邏輯。從傳統(tǒng)模型到新型算法,AI的復雜性逐步遞增,促使人工智能算法的決策機制越發(fā)難以被人類理解與描述。很多人將大部分基于深度學習的算法想象成是一個“黑盒子”,也就是說認為模型不具備可解釋性。相比較“黑盒子”而言,可解釋性的AI對于深度神經網絡的透明性有所增加,有助于向用戶提供判斷依據(jù)等信息,增強用戶對人工智能的信任與安全感,同時也為事后監(jiān)管、責任歸屬等環(huán)節(jié)提供有力依據(jù)。

3.業(yè)務場景的理解隨著人工智能的行業(yè)化發(fā)展,待解決的業(yè)務問題從通用型場景向特定型場景過渡,單點問題向業(yè)務整個流程演進,從感知化到認知化的發(fā)展,業(yè)務場景的壁壘與復雜度越來越高。在這樣的背景下,僅僅依靠算法技術的積累,難以滿足對場景的理解要求。所以,AI算法需要經驗與業(yè)務規(guī)則的結合。這種情況下,知識圖譜技術成為關鍵所在。

通過知識圖譜,可以更好地理解業(yè)務。通過建立統(tǒng)一的圖譜來實現(xiàn)知識的融合,進一步加快推進人工智能的落地。

4.服務方式對于企業(yè)業(yè)務人員的根本需求,標準化的人工智能技術輸出或者API調用的服務方式是不夠的。廠商需要根據(jù)具體場景,在技術基礎上提供定制化的解決方案,并封裝為應用到業(yè)務系統(tǒng)中的產品,即“AI+產品”。另外,廠商需要提供持續(xù)性的業(yè)務運行服務,才可讓AI產品真正發(fā)揮價值,以保證達到最終業(yè)務效果,即“AI+服務”。

5.投入產出比對于企業(yè)來說,在業(yè)務中落地AI技術應用,至少包括兩個層面的成本:(1)芯片、算法平臺等智能化產品;(2)引進算法工程師等人工智能方面人才。

目前,一些數(shù)據(jù)平臺、機器學習平臺的涌現(xiàn),提高了人工智能建模的自動化程度,同時也降低了整個業(yè)務流程對算法工程師的依賴,AI應用的總成本有待降低。此外,未來算法的進步可降低硬件標準,也可促使成本的節(jié)省。

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