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高德平台:我们最专业的人都不喜欢人工智能……这是一件好事

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麦肯锡(McKinsey)最近的一项调查显示,大多数规模各异的企业都在积极拥抱人工智能。华友世纪!人工智能应用的最大推动领域包括服务运营优化、基于人工智能的产品增强和呼叫中心自动化。再次,华友世纪!当普通美国民众被问及人工智能时,大多数人对人工智能的潜力持正面看法。华友世纪。我们正在与他们合作,将高德注册方案专门集成到5G商业策略中,并且他们依靠Cradlepoint帮助他们开拓高德注册商市场。
 
但如果你问那些更以工程为中心的IEEE Spectrum人群,AI在他们愿意站起来鼓掌之前还有很长的路要走。根据2020年的媒体资料,IEEE Spectrum“成员参与了难以渗透的供应商决策团队,通常是管理能力”。换句话说,这是一群高级技术人员,他们对人工智能的奇迹不太感冒(尽管他们很可能相信人工智能有光明的未来)。不,当IEEE Spectrum的编辑们回顾2021年10篇最受欢迎的文章时,一个明显的趋势出现了:“今天的机器学习出了什么问题?”报告发现,到2020年,高德娱乐注册攻击者将同时针对消费者和企业IoT设备进行勒索。这意味着高德娱乐注册网络罪犯可能试图利用常规客户和设备制造商。
 
所有人都登上了人工智能炒作列车
 
没有人需要被提醒,我们仍然处于人工智能的宣传阶段。彭博资讯(Bloomberg Intelligence)全球经济研究主管兼首席经济学家迈克尔•麦克多诺(Michael McDonough)在推特上写道,自2014年年中以来,在财报电话会议上公开提到人工智能的次数激增:
 
自2017年麦克多诺发推文以来,这一趋势并未放缓。如果说有什么区别的话,那就是增长了。提供高德平台连接产品的许多大公司将转换为基于IoT数据系统的服务。高德平台报告发现,这些公司的例子涉及消费产品和B2B组织。 
 
然而,尽管c级高管们不断发现,夸大人工智能对其业务的影响是有利的,但实际上负责让人工智能发挥作用的人却不那么乐观。正如Anaconda在《2021年数据科学状况报告》中所揭示的那样,如今数据科学家对人工智能最大的担忧是算法存在偏见的可能性,甚至是可能性。能够帮助组织最大限度地从数据中获得价值的人员仍然严重短缺。而且,正如我所详述的那样,即使公司拥有合适的人才,从人工智能投资中获得价值仍然难以实现。因此,难怪有人会说,“真正的人工通用智能的前景……仍然难以实现。”人造的愚蠢是至高无上的。”(坦白地说,这是我当知识产权法教授的兄弟克拉克·阿赛(Clark Asay)写的,是的,我有点喜欢他。)
 
所以人工智能还有很长的路要走。我们知道这个,对吧?但是,最接近人工智能部署的技术人员的具体担忧是什么?
 
会出什么问题呢?
 
最受欢迎的文章在它的重点上是非常实用的:金钱。或者,更确切地说,与支付AI改进相关的收益递减。tl,博士?训练深度学习系统所需的计算和能量成本可能高于从中获得的利益。高得多。下面是一句与金钱有关的名言:“要将错误率减半,您可能需要超过500倍的计算资源。”从长远来看:“好消息是,深度学习提供了巨大的灵活性。坏消息是,这种灵活性需要巨大的计算成本。”
 
似乎不好。是坏的。
 
今年IEEE Spectrum上其他10篇最受欢迎的人工智能相关文章中,有3篇是正面的(比如,关于Instacart如何使用人工智能来推动业务),1篇是中性的(一系列展示人工智能当前状态的图表),还有5篇是负面的:
 
关于人工智能不确定的未来(“今天,尽管人工智能正在颠覆行业,并威胁到全球劳动力市场,但许多专家都在怀疑今天的人工智能是否已经达到极限”)。
 
著名的机器学习先驱Andrew Ng谈到了测试和生产的区别(“我们这些从事机器学习的人真的很擅长在测试集上做得很好,但不幸的是,部署一个系统需要的比在测试集上做得更好”)。
 
一篇关于GPT-3令人兴奋的潜力和“令人深感不安”的现实的文章,详细描述了“企业在使用这种新的、很大程度上尚未被征服的技术时,以及在部署由GPT-3驱动的商业产品和服务时所面临的潜在危险”。
 
Palm Pilot的发明者杰夫•霍金斯(Jeff Hawkins)就为什么“人工智能需要更多的神经科学”才能发挥作用接受采访。
 
这是一篇类似提纲的文章,它抓住了人工智能失败的7种方式(“神经网络可能是灾难性的脆弱、健忘和惊人的数学差”)。
 
如果有什么不同的话,这些对人工智能现实的刻薄看法应该让我们充满希望,而不是沮丧。如果你通读这些文章,你会发现你对人工智能的前景有着强烈的信念,同时你也理解了需要克服的局限性。这正是我们想要的,而不是忽视这些障碍的过于乐观的立场。这些文章在最有可能在企业内部部署人工智能的人群中最受欢迎,这一事实表明,人工智能是一种理性的方法,而不是非理性繁荣。
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