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技術專題
提高人工智能項目有效性的五種方法
提高人工智能項目有效性的五種方法
如今，人工智能無處不在，給人的印象是幾乎每家公司都實施了人工智能。但實際上并非如此，因為他們中的許多人經常遇到問題。人工智能會以某種方式影響每個品牌和幾乎所有行業。而那些不適應新變化的公司將被淘汰。僅僅掌握思維是不夠的，這將有助于公司進入一個平衡更傾向于人工智能的業務。您需要為真正的挑戰和障礙做好準備，這些挑戰和障礙可能會讓您的 AI 產品更上一層樓。
為 AI 設置正確的指標
需要強調的是，沒有必要對人工智能設定過高的期望。初創公司故意夸大其人工智能項目的能力。一再有報道稱，微軟、Facebook、谷歌和蘋果的承包商竊聽了其用戶的錄音。這些情況可以解釋為現代人工智能系統不夠智能，到目前為止還沒有達到這些公司對其施加的要求水平。結果，科技巨頭被迫在員工的幫助下道歉并解決人工智能問題。設定切合實際的期望是確保任何 AI 項目成功的關鍵。設定目標同樣重要。
就優化內容達成一致
與每一項新的特別是大肆宣傳的技術一樣，一個常見的錯誤是在沒有定義問題本質的情況下創建一個人工智能項目。AI的實力也值得關注。通常，大多數（如果不是全部）業務流程都包含許多簡單但耗時的任務，例如識別文檔中的關鍵字。與執行這些行動所涉及的人力資源相比，這些行動沒有什么價值。耗時的例行程序是人工智能自動化的理想目標。
決定收集哪些數據
盡管數據是任何 AI 應用程序功能的來源，但隨意收集數據是魯莽的。數據必須滿足三個關鍵標準：
數據的提取（采樣）不應侵犯任何人的合法權利。公司必須遵守保密規則和接收數據的限制；
CIO 需要了解數據的價值并知道如何使用它；
提取和處理數據的成本不得超過其使用的潛在收入。
此外，數據的可靠性及其存儲方式也很重要，因為有時攻擊者會以底層 AI 數據系統為目標，使算法面臨錯誤、扭曲或遺漏危險信號。公司需要控制進入系統的數據，過濾掉未經驗證的單位或欺詐案件。通過使用區塊鏈，公司可以有效地跟蹤誰訪問或更改了數據，從而排除錯誤數據并確定根本原因。
測試和再培訓
除了少數專業人士，很少有人了解人工智能是如何工作的，所以不是每個人都敢用它來運行關鍵任務應用程序。在一定程度上可以通過綜合測試降低風險，保證預測的準確性。許多組織進行了幾個月的對比測試，將測試的 AI 模型的結果與實際結果進行比較，調整計算機算法以改進結果。
AI 測試是必不可少的，因為在實驗室中表現出良好性能的算法在商業環境中的表現可能會大不相同。AI 是一種反復試驗的方法，因此最初看起來是個好主意的方法往往在現實世界中幾乎沒有用。這就是為什么快速迭代是自動化的關鍵。為了解決這個問題，你需要注意重新訓練 AI 模型的重要性。
在某些情況下，AI 解決方案的弱點在啟動之前不會出現。最大的問題之一是算法中的偏移錯誤。任何數據，就其本質而言，都反映了人為偏見，因此可能會歪曲結果。持續的測試和再培訓將有助于糾正錯誤的配置。
AI開發自動化
人工智能模型的測試、再訓練以及數據清理和特征提取都是耗時的。為了解決這個問題，專家們正在借鑒傳統軟件開發人員的流程自動化技術。DevOps 專注于持續交付、按需利用 IT 資源以及自動化代碼測試和部署。DataOps 為數據分析帶來了同樣的改進。
簡而言之，DataOps 通過在出現問題時快速解決問題，為 AI 培訓和開發的每一步提供自動化。DataOps 通過在管道交付的每個階段檢查問題，在數據生命周期的早期消除問題。如果在此過程中出現任何異常情況，數據分析團隊將通過自動警報的方式第一時間知道。機器學習可用于識別違規行為。
結論
AI 理應走在數字化轉型的前沿，很多人對它寄予厚望，但 CIO 們不應忘記，這是一項年輕的技術。在此基礎上，有理由相信它并不總能滿足對其的期望，或者更糟糕的是，可能會導致問題。CIO 應該對技術的能力持現實態度，并為與實施和維護 AI 項目相關的挑戰做好準備。