应该如何投资人工智能

提高灵活性，改善客户体验，降低成本，这是推动组织持续关注人工智能和机器学习的三大好处。

如果组织使用的是数据，那么可以将机器学习引入到流程和系统中，从而充分利用人工智能。然而，人工智能和机器学习作为新兴技术，有些组织因为担心出错而没有采用。

这就是了解有关人工智能技术的更多信息以及如何快速高效地实施该技术非常重要的原因。因此，企业可以为即将无处不在的技术奠定基础，改进运营，并获得竞争优势。

人工智能、机器学习和深度学习：它们如何结合在一起?

人工智能是一个包罗万象的术语，用来表达将人类智能融入机器的想法。这包括了概念的各个方面，从广泛的、高度先进的机器人的概念到深入的数据分析。

机器学习和其他形式的软件之间的区别是什么?大多数流程由基于规则和指令组成的引擎的软件控制。机器学习是一组可用于分析数据模式和执行预测的技术。

机器学习是人工智能的一个子集，它使计算机能够将学习算法(通常由数据科学家创建)应用到数据中，以获得准确的预测。

深度学习(DL)是机器学习(ML)的进化和演变，是希望复制人类大脑解决问题的一种方法。深度学习(DL)不使用预先标记的数据，而是使用数据中的模式对数据进行标记和分类。要做到准确，深度学习(DL)需要大量的数据和重要的训练。

现在机器学习(ML)的最佳用途是什么?

解决涉及大量数据和其他系统无法处理的流程问题，特别是在数据和结果之间没有明确路径的情况下。

在数据与结果之间的相关性过于复杂或人类分析耗时的情况下。

为决策提供支持信息。

其示例包括事件预测、趋势分析、数据分类和决策自动化。机器学习(ML)甚至可以用于创建计算机视觉，用于执行传统的人工任务，如直观检查问题。

人工智能的其他领域的突破，如自然语言理解(NLU)和自然语言处理(NLP)，也在塑造在线客户服务。语音识别技术如此先进，以至人们很快就无法区分电脑和手机另一端的人员之间的区别。

机器学习(ML)的主要优点之一是它可以分析整个数据集，而不是从少量信息中推断和应用结果，并希望它是正确的。这使得分析更加准确，并使企业能够将实时数据纳入模型和决策中。

人工智能(AI)和机器学习(ML)在哪里?

虽然人类是伟大的思考者，但机器学习(ML)正在推动敏捷思考和快速思考的界限。诺贝尔经济学奖获得者Daniel Kahneman澄清了这种双速系统的工作原理：

系统一 - -思维敏捷

人类有时被称为直觉机器，因为人们依赖于本能的思维方式。系统一使用关联和记忆、模式匹配和假设来帮助人们快速得出结论。

系统二 - 思维缓慢

这是人们的一种分析思维方式。系统一不断地创造印象、直觉、意图和感觉，只有在遇到意外情况时才回到系统二。系统二反映、分析和解决问题，其结果形成信念和行动。

机器学习通过运用比大脑更强大的计算机能力，很快创造出“快速思考”机器的等价物。或者从更人性的角度来说，使机器能够使用直觉作为智力的基础。

随着人们越来越广泛地理解和应用机器学习，它将不总是当今技术的独立方面。它将无处不在，遍布于各个行业的工作场所和日常生活。

这对企业意味着什么?人工智能(AI)和机器学习(ML)的早期采用者已经拥有多年的经验，现在他们已经开始使用这项技术，风险已大大降低。

企业很可能会在某个时候将这项技术应用到其业务中，这就是理解人工智能在企业中投资的业务案例是至关重要的原因。

在业务中使用人工智能

当应用于正确的业务挑战时，人工智能可以显示出巨大的投资回报。

许多公司已经将人工智能(AI)和机器学习(ML)与他们的业务流程集成在一起。这里有一些例子：

(1)自动车辆检查，使员工能够解决其他优先事项

一家行业领先的运输公司在运营期间通过人工检查他们的送货车是否损坏。而使用自动摄像机和人工智能技术可以实现发现损坏，检查进行得更快，使工作人员可以开展其他业务活动。

(2)无人为干预的异常交易识别

一家能源公司实施机器学习来分析能源消费模式。通过将事务信息聚类为不可预见的组，系统可以建立模型，识别模式，分析和预测客户的使用情况。

这种方法使数据模式和识别超越了传统方法。它使企业能够更快地识别和纠正问题，并具有更高的准确性。

(3)高度准确的组件故障预测

了解何时更换制造组件对于优化设备和最大化收入至关重要。通过将预测数据与速度、加速度和温度等因素的实时分析相结合，机器学习(ML)可用于更准确地预测组件故障。通过结合两种信息并建立识别因子和故障率之间相关性的模型，系统提供了卓越的预测能力。这样可以更快、更准确地找到问题，提醒员工修复，并实现卓越的人力规划。

决定如何在企业的业务中使用人工智能(AI)和机器学习(ML)需要准确的项目范围：确定具体的用例并建立一个企业列表，以便企业可以处理多个项目，快速应用知识并增加价值。Gartner公司建议企业将项目与业务目标和衡量成功的预期指标保持一致。

投资人工智能(AI)和机器学习(ML)需要有一个合理的商业案例和理由。通过非常清楚企业想要修复的问题，了解业务价值，并设置明确的措施，企业将能够证明其投资回报。