看好你哦！ 每个IT问题dou有学习曲线和临界点，以及顿悟时刻-即当解决方案出现时。在人工智Neng项目中，我也经历过同样的事情;比方说我意识到AI与传统软件编程的逻辑有多么不一边。接着我形成AI思维模式，让我Ke以真正开始使用AI。

因为AI成为各行各业的标准，你的企业也需要这样Zuo。

AI有时被称为“软件2.”，主要原因是它的编程方式完全不同。我们必须让计算机自己学习，而不是告诉计算机Zuo什么。为了使其“geng加智Neng”，我们必须为其提供geng多geng好的培训数据。然后数据集的模式，AIKe以“编程自己”，算是吧...。

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所以呢，正确训练人工智Neng非常重要。

对于人工智NengNeng为你的企业Zuo什么以及不NengZuo什么 设置合理的期望

在开启AI之旅前，先说说需要设置合理的期望，对于AIKe以为你的企业Zuo什么。

我当场石化。 不幸的是媒体和厂商围绕人工智Neng的炒作使企业得hen难设置合理的期望。比方说 对于AI灾难的警告，比方说AI比人类geng加智Neng，会导致误导的期望，而当未实现预期时会导致整个项目失败。

大多数项目dou会根据人类在相同情况下的表现来衡量人工智Neng的准确性。比方说神经网络检测癌症的准确率高达94%，超越人体放射科医师。当然医疗行业特别敏感并且需要超精确的人工智Neng， 内卷。 这种案例并不适用于hen多其他行业。比方说视频推荐引擎有80%的准确率Yi经hen不错，其他项目可Neng只需要准确率为30%至40%即可。

人工智Neng驱动的数字体验平台Bloomreach的首席技术官Xun Wang表示：“即使AI只提供2%的提升或只有30%的准确率， 总的来说... 可NengYi经足够好。这里问题不在于它是否足够好;而是如何在geng大的系统中利用AI技术或组件来实现某种增量提升。”

所以呢，衡量标准不是人工智Neng的准确率百分比，而是人工智Neng对你的业务有多大帮助。你不应该期望AI完全取代你的员工， 真正的衡量标准应该是它如何增强他们的工作，使他们的工作geng容易，提高他们的准确性并节省他们的时间，至于吗？。

发现企业数据中的价值

要开始使用AI，你需要数据–质量数据。在AI中对良好数据的需求似乎显而易见，主要原因是这是一种需要数据的技术。但令我惊讶的是通常会遗漏数据收集步骤，最后强调一点。。

扯后腿。 我认为这是主要原因是IT专业人员还没有AI思维模式。要培养AI思维模式， CIO需要研究他们的业务流程，发现他们收集的数据，并找到相应地通过AI优化或改进业务的方法。

这些数据可Neng位于你的crm、网站分析日志或支持服务单中。通过AI思维模式，你将开始以不同的方式思考这些数据。 说白了就是... 重要的不是数据的内容，而是你Ke以从中提取的模式和特性。

对于“数据”，我们并不仅仅意味着人口统计或上网行为。 AI非常愚蠢，主要原因是它不知道它自己的作用，但它在检测我们无法想到的模式方面却又非常聪明。虽然AI缺乏人类理解，但它的计算速度Ke以弥补这一点。 比方说在自然语言理解领域，研究人员Yi经为AI提供了数十亿字节的文本。 盘它... 他们的目的是让AI找到单词之间的相似性和关系 – 比方说 “女人”和“男人”之间的关系，与“女王”和“国王“之间的关系结构相似。7月初，科学家利用这种机制研究了大量科学文摘，以发现以前被忽视的化合物。

当你开始使用AI，你会kan到每个“数据湖”dou可作为AI优化机会：你拥有构建块数据;添加AI使你Ke以探索数据以挖掘其潜力。比方说 我们Ke以开发支持系统，在客户或用户向运营商报告问题前，，检测客户问题的严重性，并相应地将高级员工分配到geng紧急的案例中，坦白讲...。

来日方长。 当然在某些情况下你会发现需要AI，但你没有必要的数据。在这些情况下你Ke以开始在内部收集数据，也Ke以从第三方来源获取或购买必要的数据，以便geng快地开始使用。

从简单算法开始并保持在正确的轨道

当你开始使用AI时重要的是从小处着手。

市场情报提供商TeqAtlas公司联合创始人兼总裁Ruslan Gavrilyuk表示：“从克服惯性方面障碍Zui少的流程以及允许跟踪好后来啊的流程开始。从小处着手，一次自动化一个流程，并仅在出现可见后来啊后才继续。”

从小处着手的原因之一是需要训练AI。没有什么比花费数小时训练AI而到头来后来啊不尽人意geng令人沮丧。所以呢，geng简单的算法可geng好展示你是否处于正确的轨道，性价比超高。。

Gavrilyuk继续道：“请记住获得可见后来啊需要时间，geng不用说投资回报率了。 我倾向于... ”第一次运行时不要尝试启动深度学习或卷积网络。

同样，你的AI团队必须准备数据，这说起来容易Zuo起来难。在BI领域中使用经常引用的格言：“无用输入，无用输出”。在抓取网页时hen容易从侧边栏获取广告或注释，这与主页的内容完全无关。同样，数据的质量hen重要。当Open AI训练其“怪异”的GPT-2模型时它只依赖于Reddit上有高投票的文章。

即使在训练期间，你的AI开发人员也应该了解AI模型如何理解数据。比方说垃圾邮件过滤引擎Ke以显示Zui有可Neng被它视为垃圾邮件的内容-快速查kan幕后情况可显示AI是否在正确的轨道，我悟了。。

只有在数据干净， 并且AI模型和算法得到hen好理解后AI开发人员才应该尝试优化它，，比方说卷积神经网络或递归神经网络。到那个时候，Gavrilyuk建议你“租用计算Neng力和存储，而不是购买和维护它”，有啥用呢？。

现在是时候开始AI之旅

躺赢。 ，人们对AI应用缺乏了解。文化障碍阻碍着企业部署人工智Neng， 主要原因是hen多企业领导要么将技术视为消除其工作的竞争对手，要么无法信任地将控制权移交给机器。

请大家务必... 只是人工智Neng是非常棒的技术，而且非常必要，特别是因为竞争的加剧。Ru果你知道开启AI之旅的要求是什么、 你应该设置怎样的合理期望以及如何实现这一目标，你就会知道如何利用这项新技术的力量，而届时这种兴奋将转化为业务成果。

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