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AI并不容易

2018-09-20

青岛网站建设
Gartner表示,困扰人工智能的第三个问题是公司没有工作人员的技能来评估,构建和部署它。Gartner 2017年人工智能发展战略调查中超过50%的受访者表示,缺乏必要的员工技能是人工智能采用的最大挑战。该统计数据似乎与数据科学家的供需问题相吻合。
接受调查的公司表示,他们正在寻求可以改善决策和流程自动化的人工智能产品,而且大多数人更愿意购买众多打包的AI工具中的一种,而不是自己构建一种。这让IT买家重新回到了人工智能洗涤的第一个问题; 很难知道哪些人工智能产品真正提供了AI功能,哪些产品被错误标记。
Hare说,在确定预先打包的人工智能工具提供足够的差异化以获得投资后,IT买家必须清楚管理它需要什么。长期改变代码和维护模型需要哪些人工服务?它是托管在云服务中并由供应商管理,还是公司需要知识渊博的员工来保持其运行?
“部署它是一回事,但随着时间的推移谁会介入调整和训练模型?” 他说。“例如,[IBM] Watson需要做大量的工作才能站起来,你需要专注于解决特定问题的模型,并为解决这个问题提供大量数据。”
他补充说,公司还必须了解运行AI工具的数据和计算要求; 可能需要GPU,这可能会增加项目的成本。而尖端的AI系统需要大量的数据。存储该数据还会增加项目成本。