人工智能的优缺点

人工智能 (AI) 是当今最有前途的增长技术之一。根据咨询公司 Gartner 发布的最新数据，已实施人工智能的组织 成长 2018 年至 2019 年间从 4% 增加到 14%。

事实上，同一家咨询公司将人工智能纳入其 2020 年的技术趋势。具体而言，人工智能专注于提高 IT 安全性。

人工智能是工业 4.0 中的一项关键技术 因为它为公司和所有想要开始数字化转型过程的人带来的所有优势都必须在他们的流程中采用它。

什么是人工智能？

人工智能的概念由来已久。事实上，约翰麦卡锡 1950 创造了人工智能这个术语 和艾伦·图灵 同年在一篇题为“计算机与智能”的文章中已经开始谈论这个现实。

从那时起，这门计算机科学学科有了很大的发展。

麻省理工学院Patrick H. Winston 教授 IA 是“由支持链接思想、感知和行动的循环模型的表示公开的约束启用算法。 ”

其他作者，例如 DataRobot 首席执行官 Jeremy Achin ，将人工智能定义为用于机器执行需要人类智能的工作的计算机系统。

对于 Tech Target 的技术百科全书负责人 Margaret Rose， 它是一个模拟学习、推理和自我纠正等不同人类过程的系统。

正如我们所见，人工智能的三个定义指的是会思考的机器或计算机系统。它们发出模拟人类智能的推理来执行只有人类才能完成的任务。

但是，其他来源更进一步，将 AI 定义为用于解决复杂问题的计算机系统 超出了人脑的能力。

从这个意义上说，人工智能利用机器的力量来解决人类思维无法解决的复杂问题。

未来生活研究所所长， Max Tegmark ，朝这个方向射击，并指出“由于我们喜欢我们文明的一切都是我们智慧的产物，因此用人工智能放大我们的人类智慧有可能帮助文明以前所未有的方式蓬勃发展”。

关于这个问题，Google Deep Mind 和 牛津大学 进行了研究，其结论表明人工智能能够破译损坏和难以辨认的古希腊文本。历史学家和碑文家的错误率为 57.3%，而造成这一壮举的算法的错误率为 30.1%。

这些例子向我们展示了人工智能如何超越人类能力 来解决复杂的问题。但是人工智能是如何工作的呢？

人工智能是如何工作的？

AI 通过根据编程规则及其子集机器学习 (ML) 起作用的算法工作 以及不同的 ML 技术，例如 深度学习 (DL)。

机器学习 (ML)

它是人工智能的一个分支 最常见的一种，负责为已开发的算法开发技术，以便随着时间的推移学习和改进。它涉及大量的代码和复杂的数学公式 使机器能够找到给定问题的解决方案。

人工智能的这一方面是最发达的方面之一 用于商业或商业目的 目前，因为它用于快速处理大量数据，并以人类可以理解的方式存储它们。

一个明显的例子是来自生产工厂的数据 其中连接的元素将机器状态、生产、功能、温度等方面的恒定数据流提供给中央核心。

这大量的数据 必须分析从生产过程中得出的结果，以实现持续改进和适当的决策， 然而，这些数据量意味着人类必须花费大量时间（天）进行分析和追溯。

这是机器学习发挥作用的时候 , 允许在数据被纳入生产过程时进行分析 并识别模式 或异常 操作更快速准确。通过这种方式，可以触发决策的警告或警报。

但是，ML 是一个相对广泛的类别。这些人工智能节点的发展 已经产生了现在被称为深度学习（DL）的东西。

深度学习 (DL)

这是一个更特定的版本 机器学习 (ML) 指一组算法（或神经网络），专为机器学习而设计并参与非线性推理。

在这种技术中，算法被分组为人工神经网络 其作用类似于大脑中存在的人类神经网络。这是一种无需特定代码即可让您深入学习的技术。

深度学习是执行更多更高级功能的基础 允许同时分析多种因素。

例如，深度学习用于contextualize 自动驾驶汽车中使用的传感器接收到的信息： 物体的距离、它们移动的速度、基于它们移动的预测等等。它们使用这些信息来决定 除其他事项外，如何以及何时改变车道。

我们仍处于 DL 仍处于开发其全部潜力的早期阶段的阶段。我们看到它越来越多地用于商业 通过将数据转换为更详细和可扩展的集合。

商业环境中的人工智能

人工智能已经在许多商业和生产应用中得到应用，包括自动化、语言处理和生产数据分析。

这允许 总的来说，公司正在优化 他们的制造流程、运营和提高内部效率。

人工智能通过不同的计算机编程规则工作，使机器能够像人类一样行事并解决问题。

公司对在其流程中实施 AI 技术的兴趣在于它带来的优势。

人工智能的好处

技术领域的不同声音捍卫人工智能 (AI) 的好处。

Infinia ML 的产品经理，Andy Chan， 在 YouTube 上访问量超过 40,000 次的 TED 演讲中，分解了 AI 在工作中的各种好处。

李开复 风险投资基金创新工场创始人、科技领域领军人物，还在播放量超过 60 万次的 TED Talks 视频中描述了 AI 的主要好处。

考虑到这两位专家，这些将是人工智能应用于商业领域的主要优势：

1。自动化流程。 人工智能允许机器人自动开发重复性、常规性和流程优化任务，无需人工干预。

2。增强创造性任务。 人工智能将人们从常规和重复性任务中解放出来，让他们将更多时间花在创意功能上。

3。提供精确度。 人工智能的应用能够提供比人类更高的精度，例如在工业环境中，机器可以做出以前手动做出的决策或在没有人工智能的情况下进行监控。

4。减少人为错误。 人工智能减少了人为限制造成的故障。在一些生产线中，人工智能用于通过红外传感器检测人眼无法检测到的零件中的小裂缝或缺陷。

5。减少花在数据分析上的时间。 它允许对生产数据的实时分析和利用。

6。预测性维护。 它允许根据工业设备的运行时间和条件对其进行维护，从而提高其性能和生命周期。

7。改进生产和业务层面的决策。 通过以结构化的方式获得更多信息，它允许每个负责人以更快、更有效的方式做出决策。

8。生产过程和生产线的控制和优化 通过人工智能，实现更高效、无差错的流程，更好地控制公司的生产线。

9。提高生产效率和质量。 人工智能不仅提高了机器级别的生产力，还提高了工人的生产力并提高了他们所做工作的质量。拥有更多信息可以让他们更专注地看待自己的工作并做出更好的决策。

人工智能的风险和障碍

一些声音认为人工智能 (AI) 存在风险。尤其是如果人工智能的潜力得到探索，而不仅限于复制人类任务。斯蒂芬霍金或比尔盖茨等作家和不同的研究人员都表达了他们对人工智能的担忧。

关于进入壁垒，这些可能是在商业环境中最常见的一些：

• 数据可用性。 通常，数据在公司之间是孤立呈现的，或者不一致且质量低下，这对寻求从人工智能大规模创造价值的公司提出了重大挑战。为了克服这一障碍，从一开始就制定明确的策略至关重要，以便能够以有组织且一致的方式提取 AI 数据。

• 缺乏合格的专业人员。 在采用 AI 的业务层面经常出现的另一个障碍是缺乏具有此类实施技能和经验的个人资料。在这些情况下，拥有已经参与过同等规模项目的专业人员至关重要。

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• 人工智能项目的成本和实施时间。 在时间和经济层面上，实施成本是选择执行此类项目的一个非常重要的因素。缺乏内部技能或不熟悉 AI 系统的公司必须重视实施和维护的外包，才能在项目中取得成功。

简而言之，人工智能已成为公司非常重要的资源 因为它使他们更具竞争力并获得更大的利益，尤其是在制造和生产环境中。

正是由于所有这些原因，这些类型的专业档案在工业部门的需求越来越大，因此必须拥有该领域的专家组制定有效的数字化转型战略。