数据显示大多数组织正在采用或评估AI
新时代，高科技越来越发达。朋友们读了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友应该注意什么？今天，我想和大家分享一条关于科技的知识。我希望你会喜欢它。
人工智能(AI)正式进入企业，从梦想变成了现实。事实上，根据O'Reilly最近的一项调查，大多数组织(85%)正在采用或评估人工智能，其中一半以上的组织在生产或分析中使用人工智能。
人工智能无法很好地适应IT过去使用的相同流程和方法。
虽然这些努力迅速扩大，但仍处于初级阶段。成长的痛苦变得明显。O'Reilly的分析师指出：“公司需要做更多的事情，才能在AI的工作中扎根。”“无论是控制常见的风险因素——模型开发中的偏差、数据缺失或状况不佳，以及模型在生产中的退化趋势——还是实例化正式流程以促进数据治理，采用者都会为他们构建可靠的AI生产线，以减少工作中的工作量。”
人工智能无法很好地适应IT组织过去使用的相同流程和方法。评估、测试、实现和扩展非学习系统的最佳实践和常识方法可能并不总是被翻译。在某些情况下，它们可能会适得其反。
【你知道AI的主要类型吗？另请参阅：定义了五种类型的人工智能。]
打破常识的八大AI策略技巧
这是八种反直觉的技术，将帮助你的人工智能不断发展。
1.减速
在一些组织中，他们渴望走向人工智能导向的企业：如果不阻止他们，那将是非常危险的。认知公司数据科学、机器学习和人工智能副总裁杰里史密斯博士说，现代人工智能智商高，但情商低。真正的智慧需要这两者。“如果你获取数据并使用AI进行分析，从中不带情绪地学习并进行大规模的处理，基本上可以让系统中的精神病患者放松下来。”
史密斯说，信息技术领导者应该花时间确保他们尽快就如何使用人工智能进行人工讨论。
他补充说，高管们通常希望人工智能拯救他们。“但最终，如果他们没有建立正确的框架和战略，实际上会伤害到他们。”
[快速浏览适用于IT和业务领导者的10个关键人工智能术语：备忘单：人工智能词汇。]
2.先于工具和文化
TIBCO分析策略副总裁Shawn Rogers表示：“技术是企业尝试创新的起点，这并不奇怪。”“然而，放弃人文文化肯定会注定你失败。”
罗杰斯补充道：“为了促进AI的成功，我们需要新的技能，并培养一种文化，这种文化可以促进采用和行动，以实现人工智能和机器学习(ML)技术的价值。成功需要成功的平衡策略。”
3.计划迭代
想要开始使用AI的企业需要从用例开始。然而，开放数据湖公司Qubole的首席执行官兼联合创始人Ashish Suchoo指出，大多数AI和ML用例都在随着时间的推移而演变。Sosooo说：“企业投资于执行连续数据工程的能力，并提供SQL和编程访问来培训和部署模型，这一点至关重要。他共同创立了Apache Hive，并建立了脸书数据平台。
4.光有发展空间是不够的
大多数创新的信息技术商店已经在进行DevOps培训。这对于采用AI是必要的，但还不够。分形分析技术服务的客户合作伙伴George Mathew表示，组织需要增加MLOps。他说：“这种集成需要在应用程序生命周期的早期进行规划，并在后续阶段进行跟进。”
例如，组织需要考虑重新培训将在生产中发生的人工智能模型。Mathew解释说：“这意味着必须建立一条额外的管道，将人工智能模型产生的见解(如预测)与几周或几个月后从该网站收到的实际数量进行比较。
“必须建立额外的管道，将人工智能模型产生的见解与几周或几个月后从现场获得的实际数量进行比较。”
5.支撑秤
早期进入人工智能通常使用一组定义的数据来利用一些模型。然而，这些努力可以迅速扩展到难以管理的领域。TIBCO的Rogers表示：“随着成功的加速，为不断增长的数据科学团队管理生产中的数百个模型和多个创意环境将带来新的挑战，以适应不断增长的需求。”
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