人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將開始做出更多的決策，就像這個(gè)世界上的處理器取代了打字機(jī)一樣，人工智能很快就會(huì)取代大批盯著Excel的辦公室工作人員，甚至取代一些分析師。
面對(duì)這種變革，企業(yè)要做好準(zhǔn)備。正如那些沒有準(zhǔn)備好使用網(wǎng)絡(luò)和電子商務(wù)的企業(yè)最終會(huì)落伍一樣，那些不適應(yīng)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的企業(yè)也會(huì)陷入困境。如果不關(guān)注人工智能所處理的大量數(shù)據(jù)和做出的決策，而是問：“實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化之后，我是不是就能實(shí)現(xiàn)最后一公里？”，或者，由于不能“實(shí)時(shí)”做出決策而獲得優(yōu)勢，轉(zhuǎn)而去關(guān)注一些自己不擅長的東西——那么你的企業(yè)很可能在幾年內(nèi)就會(huì)宣布倒閉。
面對(duì)變革，企業(yè)需要制定好戰(zhàn)略，在開始業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型之前，要處理好五個(gè)先決條件，才能在整個(gè)企業(yè)中推廣人工智能。
人工智能的第一個(gè)先決條件：培訓(xùn)
企業(yè)里不可能每一名員工都成為數(shù)據(jù)科學(xué)家。而且，有些數(shù)學(xué)運(yùn)算方式變化太快了，以至于我們普通人無法理解——人們在這星期認(rèn)為還是最有效的某種算法，過一星期后就未必適用了。
然而，一些基本的東西是不會(huì)改變的。企業(yè)的每名員工都應(yīng)該掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的一些基本功能，尤其是開發(fā)人員：
聚類：將事物分組。
分類：將事物分類，并進(jìn)行標(biāo)記。
線性預(yù)測：如果能畫出一條直線，就可以預(yù)測它的值是多少。
方差預(yù)測：無論是流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，還是振動(dòng)或者功率尖峰，如果有一組落在某一范圍內(nèi)的數(shù)值，就可以預(yù)測某一天的方差是多少。
分類/排序/優(yōu)先級(jí)：無論是為了搜索，還是為了指導(dǎo)銷售部門或者支持人員下一步工作的優(yōu)先級(jí)排序，這些都是可以處理的。
模式識(shí)別：不管是形狀、聲音，還是一組數(shù)值或者事件，計(jì)算機(jī)都能學(xué)會(huì)找到它。
關(guān)鍵點(diǎn)在于有一批人，他們可以根據(jù)人們的技能水平進(jìn)行簡化。開發(fā)人員可能對(duì)具體的算法或者技術(shù)感興趣，但分析師和管理人員應(yīng)該了解基本業(yè)務(wù)問題和計(jì)算機(jī)技術(shù)。管理人員不一定需要知道聚類是怎樣工作的，但他們應(yīng)該能夠識(shí)別出“看起來像”聚類的問題。
最后，由于功能在不斷擴(kuò)展，因此，企業(yè)應(yīng)該定期更新培訓(xùn)，至少每年進(jìn)行一次。
人工智能的第二個(gè)先決條件：組件化
在組件化方面有一種工具是數(shù)據(jù)科學(xué)家的“筆記本（notebooks）”，很多其他工具都是從中衍生出來的。對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家及其合作者而言，這是非常好的工具。
但問題是，當(dāng)涉及到產(chǎn)品的時(shí)候，會(huì)帶來不好的效果。因?yàn)榉诸愃惴ǖ慕缑婵雌饋砼c所有其他算法大致相同，某種分類算法的實(shí)現(xiàn)不會(huì)隨著業(yè)務(wù)問題而改變。
正如很多企業(yè)必須弄清楚怎樣表示一名客戶一樣（并不是每一個(gè)系統(tǒng)都會(huì)針對(duì)每個(gè)業(yè)務(wù)問題提供完全不同的表示），算法也是同樣的。這并不是說你想出了一個(gè)真正的聚類算法，而組件化實(shí)現(xiàn)的卻是完全不同的東西。
人工智能的第三個(gè)先決條件：系統(tǒng)化
事實(shí)上，大多數(shù)系統(tǒng)看起來還是一樣的。有一些過程把數(shù)據(jù)送入算法中，有一些過程則執(zhí)行算法，還需要存放輸出結(jié)果的地方。如果針對(duì)每一種算法反復(fù)定制設(shè)計(jì)所有這些東西，那就是在浪費(fèi)時(shí)間和金錢——給自己造成更大的問題。就像SOA改變了很多企業(yè)部署應(yīng)用軟件的方式一樣，在部署人工智能的過程中也需要類似的技術(shù)。
你不需要運(yùn)行大量定制的Spark集群，不需要到處部署定制“筆記本”和定制開發(fā)ETL過程。不管業(yè)務(wù)問題如何，企業(yè)都需要能夠完成繁重工作的人工智能系統(tǒng)。
人工智能的第四個(gè)先決條件：AI/UI組件化
在后端提供RESTful服務(wù)的JavaScript/Web UI環(huán)境中，很多UI應(yīng)該能混合使用人工智能組件。無論是基于用戶行為的推薦者，還是完全虛擬的助理，企業(yè)都應(yīng)該構(gòu)建包含人工智能功能的UI庫，這些功能可以方便地嵌入到業(yè)務(wù)應(yīng)用程序中。
人工智能的第五個(gè)先決條件：配置
如果沒有數(shù)據(jù)，所有這一切都不會(huì)起作用。我們不應(yīng)該再回到過去，去創(chuàng)建大量臃腫的數(shù)據(jù)，那樣的話，我們只是收集了一堆HDFS垃圾，希望總有一天會(huì)產(chǎn)生價(jià)值——正如一些廠商敦促你去做的那樣。現(xiàn)在，讓我們看看應(yīng)該配置什么。
如果你身處制造業(yè)，可以有一些簡單的出發(fā)點(diǎn)：任何手動(dòng)進(jìn)行的操作都是在浪費(fèi)時(shí)間。即使是在銷售和營銷領(lǐng)域，員工也都有電子郵件和手機(jī)——可以從這些數(shù)據(jù)中自動(dòng)收集明顯非常有用的數(shù)據(jù)。與其讓那些喋喋不休的銷售人員去完成他們的數(shù)據(jù)錄入，何不讓系統(tǒng)自己去做呢？
人工智能策略
總的來說，這五個(gè)關(guān)鍵的先決條件是：
1?在整個(gè)企業(yè)中傳播人工智能知識(shí)。
2?每個(gè)人都應(yīng)該了解機(jī)器能夠獨(dú)立完成的日常工作。
3?為企業(yè)的人工智能構(gòu)建系統(tǒng)和組件。
4?構(gòu)建AI/UI混合結(jié)構(gòu)，方便地把人工智能添加到業(yè)務(wù)應(yīng)用中。
5?配置系統(tǒng)來收集企業(yè)所需要的數(shù)據(jù)，并將其送入算法，為企業(yè)做出決定。
如果能把這些先決條件放在一起，剩下的就是從信息時(shí)代過渡到洞察時(shí)代了。
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