人工智能的前景以及我们为何尚未实现这一目标

Reatha

2018-08-27

[cap_it letter='Y']你已经知道这个故事了。人工智能 (AI) 和驱动它的机器学习 (ML) 引擎即将重塑业务的各个方面，并推动我们进入智能业务系统、超连接网络和有感知机器的新时代，这些机器可以帮助我们管理和指导我们的工作负载。

但事实并非如此……至少现在还不是。

人工智能可以说已经是这十年来被过度谈论的技术主题，尽管不可否认的是，它的第二个时代现在向我们展示了现实世界的真实应用——它的第一个时代是 20 世纪 70 年代和 1980 年代好莱坞科幻电影中的奇幻事物。

那么，为什么真正的业务还没有真正在真正的人工智能上运行呢？

主要的障碍之一是商业传统，也就是说，太多的企业会按照他们一直以来的方式做“事情”，因为这些系统只是工作而已。这些公司的经营理念是“如果它没有坏，为什么要修理它”。

但哪些是这些公司不会改变的商业“事物”呢？

它们类似于手工劳动密集型流程，例如标准化报告编写、财务记录匹配以及基于管理经验和人类本能的宝贵商品的各种业务决策。

这种旧的做法实践需要打破。即使它不需要修复，它也确实需要重新发明。我们需要唤醒内部业务部门，让他们认识到人工智能驱动的智能如果应用得当的话的价值。

这是提出的意见佩德罗·阿雷拉诺Birst 是一家云原生商业智能 (BI) 分析和数据可视化公司，于去年 2017 年 4 月成为 Infor 公司旗下公司，担任产品战略副总裁。

阿雷利亚诺指出，他在参加今年在悉尼、达拉斯和伦敦举行的 Gartner 数据与分析峰会时亲眼目睹了商业智能领域的“新一波颠覆”。

他断言，人们对这一轨迹的兴奋是显而易见的，因为公司现在正在展示他们对自然语言处理 (NLP) 等受人工智能影响的增强分析功能的使用。

“今天，我们看到企业用户可以开始使用 NLP 与 BI 和分析工具来构建报告，而无需鼠标或拖放。相反，用户现在可以键入或说出“例如，按季度、按产品类别划分的收入”。

“自然语言识别使这些指令能够是陈述性的或更具有疑问性的，例如，‘去年按季度、按产品类别划分的销售额是多少？’这种新的工作方式将永远改变业务。”阿雷拉诺说。

没有刻意反对和拖累这里展示的所有积极性，问题是这些类型的工作职能正在高度舞台化和精心设计（有些人会说是做作的）Gartner 分析师峰会上展示。

跨越鸿沟并到达在实际业务中发生这种事情的地方是另一次飞跃……可以说是相当大的飞跃。

Birst 的 Arellano 表示：“虽然上述功能令人印象深刻，但它们并没有使 BI 远离其在企业内的长期功能——构建报告。问题就在于此；数据分析师有耐心构建报告，而业务用户和高管却没有。”

这些商人真正需要的是，只需对着他们的智能手机说话，就能得到诸如以下问题的答案：我应该订购多少单位，我应该雇用多少护士，或者我预计本季度按产品线划分的收入是多少？

那么，我们如何才能真正实现分析民主化并实现人工智能的真正前景呢？

答案似乎在于能够向业务部门展示他们可以利用 BI 获取数据仓库之外的数据、自动化数据准备任务并以更自然、认知的方式与计算机交互。

那么在寻找人工智能的有形性时，让我们考虑一下 Clearlink。该公司构建了定制的人工智能聊天机器人，可以实时向客户推荐该说的话——这就是差异化优势。该平台允许人类聊天代理和我们的人工智能聊天机器人之间进行“混合交互”。

也许这种混合元素对于帮助我们跨越鸿沟至关重要。它使我们能够将人工智能的计算机部分更加人性化。

“我们的人工智能聊天机器人不断地从我们的聊天代理与客户的每次互动中学习。例如，某些代理与客户的聊天响应的成功率越高，它们出现的次数就越多。”

Clearlink 公关经理 Sarah Pike 表示：“此外，我们的人工智能聊天机器人甚至可以识别对话中的关键点，并在检测到代理需要改变对话以挽救潜在销售时提供红色‘反驳’响应。”

这个帖子更进一步，看看谷歌在做什么。 ZDNet 的 Larry Dignan本月报告关于这家搜索和云巨头如何开发针对特定业务功能的预打包人工智能服务。

谷歌解释说，其人工智能解决方案分为两类。

第一个 Google AI 套件是其预打包的 AI 解决方案，可以轻松集成到现有工作流程中。

第二个由参考架构组成，开发人员可以使用这些参考架构来创建高度定制的人工智能工具，这些工具需要更多的开发工作，但适合高度特定于业务的集成人工智能部署。

“谷歌的方法值得注意，因为云巨头（AWS 和 Microsoft Azure）很可能会做类似的事情。人工智能的现实是，存在特定的行业用例（例如石油和天然气、零售和制造），但每个公司都需要使用一系列广泛的功能，”Dignan 写道。

这一切都是为了让人工智能更加实用、更加真实、更加混合、更加有触觉、有形并且更加触感。

真正的人工智能应用程序更加人性化，谁知道呢？