Q:
"Kết nối" có nghĩa là gì đối với AI kinh doanh?
A:Khái niệm trí tuệ nhân tạo được áp dụng vào kinh doanh theo nhiều cách khác nhau và những thay đổi lớn trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo có thể cực kỳ hữu ích để đạt được tiến bộ trong khả năng phần mềm đối mặt với doanh nghiệp. Kết nối là một hướng mới trong đó nhiều nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo đang được tiến hành và nó có khả năng thay đổi đáng kể các công cụ và tài nguyên mà doanh nghiệp sử dụng để hưởng lợi từ khả năng của các giải pháp trí tuệ nhân tạo.
Kết nối là một triết lý của trí tuệ nhân tạo thúc đẩy mô hình hóa bộ não con người bằng cách tạo ra các đơn vị nhân tạo nhỏ tương ứng với các tế bào thần kinh của con người và các nhóm tế bào thần kinh trong não. Một trong những khía cạnh cơ bản của chủ nghĩa kết nối là sự nhấn mạnh rằng các hệ thống nhận thức và hành vi cấp cao có thể được xây dựng bằng cách sử dụng các đơn vị nhỏ lẻ gắn liền với nhau trong một mạng kết hợp. Với ý nghĩ đó, sự phát triển của mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN) có tác dụng thúc đẩy chủ nghĩa kết nối và lý thuyết của người Do Thái, được đặt theo tên nhà toán học Donald Hebb và công trình của ông vào những năm 1940.
Kết nối cho thấy mạng lưới thần kinh nhân tạo sẽ có những ứng dụng quan trọng trong tiến bộ trí tuệ nhân tạo. Các nhà khoa học đã có các mô hình ANN chi tiết theo ý của họ và mạng lưới thần kinh nhân tạo đang tăng cường học máy trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Khi nói đến việc doanh nghiệp sử dụng trí tuệ nhân tạo, kết nối thực sự có thể thay đổi những cách thức cơ bản mà các công nghệ hỗ trợ hoạt động.
Nhìn vào các công cụ kinh doanh thông minh của doanh nghiệp truyền thống, chúng ta có thể thấy rằng nhiều trong số chúng dựa trên một số phương pháp khá truyền thống, bao gồm các công cụ xác suất. Một trong số đó là logic Bayes, sử dụng các cây nhân quả và quyết định và thao tác các tập dữ liệu lớn theo logic này để tạo ra kết quả hỗ trợ quyết định (xem bài viết về sử dụng logic Bayesian phổ biến trong kinh doanh tại đây).
Có lẽ cách lớn nhất mà chủ nghĩa kết nối sẽ tác động đến trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh là nó sẽ thay thế nhiều mô hình logic và mô hình xác suất Bayes này bằng các mô hình hoạt động trên cơ sở mạng lưới thần kinh nhân tạo. Mạng lưới thần kinh nhân tạo là một tập hợp các mảnh nhỏ mà cá nhân có rất ít ý nghĩa. Không có nhiều logic được tích hợp vào các đơn vị riêng lẻ - thay vào đó, mạng liên kết với nhau các đầu ra của các đơn vị này và biến nó thành kết quả logic. Với ý nghĩ đó, các công cụ trí tuệ nhân tạo kinh doanh được xây dựng dựa trên kết nối sẽ khác về cơ bản so với các công cụ đã được sử dụng phổ biến trong quá khứ (xem chủ đề hướng dẫn này trên Quora). Thay vì đạt được kết quả tính toán thông qua logic, họ sẽ đạt được những kết quả này thông qua việc chạy các thuật toán học máy phức tạp thông qua mạng lưới thần kinh nhân tạo và kiểm tra kết quả.
Một số chuyên gia cho rằng sự gia tăng của chủ nghĩa kết nối có liên quan nhiều đến những hạn chế trong nghiên cứu hiện đại về trí tuệ nhân tạo logic. Nói cách khác, vì các nhà nghiên cứu đã tối đa hóa rất nhiều tiềm năng của AI truyền thống, kết nối và mạng lưới thần kinh nhân tạo đã cung cấp một phương tiện để tiến lên và tiếp tục nâng cao và mở rộng cách thức các công nghệ này hoạt động và nghĩ. chúng ta gần gũi hơn với một mô phỏng đầy đủ về quá trình tư duy sinh học và não bộ của con người, đó là lý do tại sao những đổi mới này sẽ rất quan trọng đối với tất cả các loại trí tuệ nhân tạo kinh doanh - ví dụ, các đầu ra mà một doanh nghiệp sẽ sử dụng từ tự động hóa lực lượng bán hàng hoặc quản lý quan hệ khách hàng hoặc chuỗi cung ứng hoặc các công cụ quản lý cơ sở đều sẽ dựa trên các mô hình khác nhau này.
Có phải AI và máy học thứ gì đó mà công ty của bạn có thể hưởng lợi? Truy cập AltaML để tìm hiểu .
