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159期
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如何破解人工智能“落地难”?
0 耿静

20年前相比,互联网使社会生产力大幅提高。人工智能同样如此,但人工智能落地需要技术与行业公司深度合作。要实现全社会生产力提升,靠一两家企业做不到,需要很多有远见的领头羊企业共同合作。

中美人工智能应用的不同发展路径

人工智能在不同国家的发展,与当地的产业发展特点相关,取决于技术与当地产业的结合。以金融业为例,中美有两个主要差异,第一,在技术应用方面,美国金融市场竞争比较激烈,很多银行早就习惯通过技术手段竞争。一个金融公司里10%的员工是IT 和技术员工,在中国,这个比例大概是3%~4%。在美国,人工智能在金融方面的应用相对走得更往前,很多对冲基金是通过机器学习、数据挖掘,量化基金通过程序来管理基金。与美国比,中国处于相对早期。另一方面,两国在金融领域的监管法规有一定差异。在美国,没有太多监管限制通过开发程序管理基金,只要敢冒险,自负盈亏,相比之下中国则整体相对谨慎。

如何判断人工智能领域的技术创新是否能落地?

过去一年多,关于人工智能的诸多报道导致公众的一些误解。人工智能在围棋界能够成为第一名是否意味着人工智能比任何人都聪明? 很多人都能学会开车,但让电脑安全地开车要比赢一盘围棋困难得多。围棋是有限的变量,而开车涉及更多的判断。如果路边有人对你招手,是因为有个警察还是因为发生了事故请你停下来? 或者有人想搭便车?还是有人车坏了请你帮忙修? 要了解这个场景,需要更多的变量,这个人穿制服吗? 有车子抛锚吗?这些变量是千变万化的,电脑还不能理解这个人的表情是什么样的,表情有什么含义? 人类所谓的“常识”对电脑来说是非常难的事情。

传统行业尤其是企业的最高领导需要对人工智能有更客观的认识,尽可能去接触和理解人工智能能做什么,哪些还不能做,不应有过高的期待。毕竟有些技术还没到成熟的阶段。传统企业的转型,第一要了解技术,第二要了解自己的行业,思考通过人工智能解决什么问题对自己的企业最有价值。做单纯为了吸引眼球的项目,不如做关键的、能对企业产生效用的项目,转型的成功性就会大很多。

这一波人工智能浪潮类似互联网初期,无论企业规模大小,任何时候拥抱AI 都不嫌早。处于人工智能技术应用起飞的前夜,传统企业无论规模大小,都需要思考如何避免成为下一个Blockbuster或者Borders,并且是不是能够抓住技术浪潮提供的机遇,实现业务模式转型。毕竟等到人工智能技术带来的用户达到一定浓度、新业务规模起飞时,再进行这样的投入已然是来不及了。

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