Q:
Học máy sẽ thúc đẩy triển khai tập dữ liệu đa nền tảng?
A:Chúng ta đang nói về điều gì khi chúng ta nói về học máy và AI trong kinh doanh?
Rất nhiều người khác nhau có ý kiến khác nhau - và nó thực sự phụ thuộc vào bối cảnh của những gì doanh nghiệp đang làm. Tuy nhiên, khi bạn nói về khả năng trí tuệ nhân tạo nói chung, có thể làm sáng tỏ một số nhầm lẫn và mơ hồ về cách các doanh nghiệp có xu hướng sử dụng các công nghệ hoàn toàn mới này.
| Tải xuống miễn phí: Machine Learning và Why It Matters |
Trong một bài viết về Liên doanh Beat có tên là Không nên tin vào sự cường điệu về AI trong kinh doanh, nhà văn Vivek Wadhwa đưa ra một bản cáo trạng khá mạnh mẽ về ý tưởng rằng các hệ thống AI hiện đại dễ dàng kết hợp vào các quy trình kinh doanh.
Hầu hết các vấn đề kinh doanh không thể được biến thành một trò chơi, Bạn có nhiều hơn hai người chơi và không có luật lệ rõ ràng. Kết quả của các quyết định kinh doanh hiếm khi là thắng hay thua rõ ràng và có quá nhiều biến số Hệ thống AI của Ngày nay làm hết sức để mô phỏng hoạt động của các mạng lưới thần kinh của não người, nhưng họ làm điều này theo một cách rất hạn chế.
Chỉ ra rằng, AI AI chỉ tốt như dữ liệu mà nó nhận được, mà W Wwawa đưa ra một quan điểm rất nổi bật. Trí thông minh nhân tạo không phải là người suy nghĩ giống như con người. Thay vào đó, nó tái tạo các khía cạnh trong suy nghĩ của con người thông qua việc sử dụng thông tin tinh vi hơn. Nó vẫn được cấu trúc xung quanh đầu vào và đầu ra.
Tuy nhiên, Wadhwa cũng đưa ra một lời cảnh báo thú vị khi nói về một trong những khía cạnh hứa hẹn nhất của trí tuệ nhân tạo trong thế giới kinh doanh ngày nay.
Wadhwa sử dụng nhà bán lẻ khổng lồ Amazon làm ví dụ. Nói về cách công ty Amazon lấy dữ liệu từ nhiều silo khác nhau và chuyển nó đến các điểm đến tương tác, Wadhwa đề nghị rằng việc hợp nhất tất cả các dữ liệu này giữa các bộ phận có thể đổi mới trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, kinh doanh thông minh và nhiều hơn nữa.
Về phía Amazon, Amazon đang giải quyết một vấn đề mà nhiều công ty gặp phải - các đảo dữ liệu bị ngắt kết nối.
Nói cách khác, lấy bộ dữ liệu trên các nền tảng và áp dụng chúng trong toàn bộ kiến trúc là một trong những vai trò lớn nhất hiện nay của phần mềm trí tuệ nhân tạo và nó có thể tạo thành một số trường hợp sử dụng tốt nhất cho doanh nghiệp trong vài năm tới. Một thực thể trí tuệ nhân tạo có thể không thể cư xử và hành động hoàn toàn như con người - nhưng nó có những khả năng rất mạnh mẽ liên quan đến khủng hoảng dữ liệu và phát triển cái nhìn sâu sắc.
Các doanh nghiệp cũng đang nói rất nhiều trong những ngày này về thương mại thống nhất và truyền thông hợp nhất. Có ý kiến cho rằng bằng cách hợp nhất tất cả các kênh của họ và giúp họ trở nên tương tác, các doanh nghiệp đang định vị chính mình để cạnh tranh nhanh trong suốt thập kỷ tới. Đây lại là một cái gì đó mà trí tuệ nhân tạo có thể giúp đỡ. Nó có thể xử lý các tập dữ liệu khác nhau và triển khai chúng ở những nơi cần thiết theo cách tự động và tự điều khiển. Ở một mức độ rất rộng, trí tuệ nhân tạo sẽ trút bỏ gánh nặng của những người xử lý con người và chỉ đạo các hoạt động của chính nó theo nhiều cách hấp dẫn khác nhau.
Với ý nghĩ đó, những tiến bộ học máy chắc chắn sẽ thúc đẩy việc sử dụng các bộ dữ liệu trên các nền tảng để đổi mới. Mặc dù các vai trò và quy trình lớn khác có thể sẽ giảm xuống, nhưng đây có lẽ sẽ là một khía cạnh chính của học máy và AI trong ngắn hạn.
