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混合AI是企業(yè)挖掘數(shù)據(jù)價值的優(yōu)選方式
2022-03-17   


  說到人工智能想必大家都耳熟能詳,其實它包含了廣泛的知識,分為不同的類型,各有優(yōu)劣:

  混合人工智能(HybridAI)能夠克服單一技術方法的局限性

  符號人工智能(SymbolicAI)能夠理解實際知識,而不僅僅是數(shù)據(jù)

  混合解決方案打開了人工智能的“黑匣子”,幫助人工智能技術在現(xiàn)實場景中普遍地應用

  符號人工智能和機器學習/深度學習都有自己的一套優(yōu)勢,當以混合方式一起使用時,將會是強強聯(lián)合。將為許多關鍵的企業(yè)應用程序的發(fā)展鋪平道路。下來,我們先來看看它們各自的能力。

  符號人工智能

  SymbolicAI的設計初衷是利用實際知識,更好地理解現(xiàn)實世界的想法和概念。這類似于人類使用特定的、面向領域的、符號/語義的知識來解釋我們周圍的環(huán)境。符號人工智能最重要的貢獻是在自然語言處理(NLP)和自然語言理解(NLU)領域。

  機器學習/深度學習

  機器學習(ML)是目前企業(yè)發(fā)展過程中采用最多的人工智能形式。由于它能夠自主處理不同的數(shù)據(jù)集,并不斷的迭代和自適應,因此它本質上“學習”了環(huán)境的模式并做出相應的響應。在自動化和自主計算環(huán)境下,它成為了最靈活和有價值的工具。

  深度學習(DL)是基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習。相對而言,DL可以返回更好的結果,但計算/能量成本可能比普通的ML技術高許多數(shù)量級。

  非結構化數(shù)據(jù)挖掘

  人工智能有望大幅提高生產(chǎn)率和利潤率這兩大企業(yè)目標。當然,這需要高效地挖掘非結構化數(shù)據(jù)的隱藏價值,從而實現(xiàn)更高級別的自動化。不僅要實現(xiàn)結構化的數(shù)據(jù)驅動工作流——絕大多數(shù)都是機械的、重復的功能,還要實現(xiàn)信息密集型或非結構化數(shù)據(jù)驅動的流程。

  與此同時,企業(yè)更傾向以非破壞性和完全透明的方式引入新的技術方法,因為這樣它所帶來的任何變化都便于人們理解,所產(chǎn)生的好處是明確和直接的。

  純機器學習方法很難滿足所有這些要求。從本質上講,他們是一個“黑盒子”場景——他們的內部計算和決策過程仍然是隱藏的,不好解釋。例如,當ML單獨用于自然語言處理時,對輸入數(shù)據(jù)的任何更改都可能導致模型漂移,就不得不重新訓練和測試數(shù)據(jù)。

  符號AI學習方法和機器學習方法并不是相互排斥的:通過有效的融合,可以達到企業(yè)預期的最佳效果。這包括對核心流程和應用程序的高效支持,對給定AI模型的行為的完全透明,以及如果誤差較大時,它又如何及時地修正。

  事實上,在大多數(shù)企業(yè)中,最大的信息寶庫是語言形式的非結構化數(shù)據(jù)。從電子郵件到錄音,從法律合同到規(guī)章制度,口頭和書面文字才是最主要的數(shù)據(jù)源。傳統(tǒng)的計算平臺在處理結構化數(shù)據(jù)(如客戶列表、財務記錄和性能指標)方面表現(xiàn)出色,但直到最近人工智能的發(fā)展和應用,才使得以經(jīng)濟有效的方式處理非結構化內容成為可能。

  符號AI

  在整個AI的生態(tài)系統(tǒng)中,符號推理和語義理解可以產(chǎn)生更精確的結果,同時減少了訓練新模型的時間和費用。首先是提高輸入數(shù)據(jù)的質量,然后簡化支持這些海量數(shù)據(jù)所需的繁瑣和資源密集型基礎設施。

  從操作上講,混合AI方法可以推動人工智能超越機械式、重復的簡單自動化任務,從事需要知識和專業(yè)技能的更高級別的工作——但仍未達到需要人工操作的戰(zhàn)略級別的任務。

  舉一個最典型的例子標注,即對信息進行標記以便機器使用的過程。這是一項艱巨而乏味的工作,費時又費力。但是,通過在符號學習環(huán)境中利用適當?shù)闹R庫和圖表,能夠有效的簡化訓練過程。

  可信度

  如上所述,當前AI部署的另一個關鍵問題是可信度。ML/DL存在黑盒問題,其輸出既不透明也無法解釋。

  這個問題通常表現(xiàn)在人工智能訓練模型出現(xiàn)偏差的領域。關于人工智能產(chǎn)生的種族主義、歧視女性和其他偏見的故事比比皆是,大多是因為它的輸入數(shù)據(jù)向這個方向傾斜。如果不能直接觀察這些行為,看不到算法對此做何反應,整個系統(tǒng)最終都會面臨癱瘓,只能重新訓練模型再重新投產(chǎn)??尚哦葐栴}還會帶來其他影響,比如錯誤地預測重點細分市場的購買趨勢,或者大學招生中未能考慮到的文化因素等。

  可解釋的人工智能

  通過引入符號AI,黑盒被打開,這樣用戶就可以理解機器為什么會以特定方式行事,如果結果不理想,還可以做什么進行優(yōu)化。此外,這種可見性使操作人員能夠持續(xù)監(jiān)視自己的流程,從而做出適當?shù)恼{整。

  人工智能是一個強大的工具,可以為企業(yè)數(shù)據(jù)運營帶來奇跡,但它仍處于起步階段。對于有遠見的組織來說,標準的、單一模式的人工智能迭代的局限性已經(jīng)越來越明顯。我們需要的是一種方法,能讓這項技術更具適應性,更能深入挖掘數(shù)據(jù)的潛在價值,同時讓人工智能變得更容易使用,成本更低。

  混合人工智能——基于理解實際知識而不是簡單學習模式的符號人工智能——是企業(yè)挖掘多年來收集的所有數(shù)據(jù)價值的優(yōu)選方式。

  譯者介紹

  張怡,51CTO社區(qū)編輯,中級工程師。主要研究人工智能算法實現(xiàn)以及場景應用,對機器學習算法和自動控制算法有所了解和掌握,并將持續(xù)關注國內外人工智能技術的發(fā)展動態(tài),特別是人工智能技術在智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智能家居等領域的具體實現(xiàn)及其應用。

  原文標題:TheHybridtoGiveYourAItheGiftofKnowledge,作者:MarcoVarone

  

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