SAS：理解人工智能白皮書（17頁）.pdf

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1、理解人工智能Kimberly Nevala 著理解人工智能當今的人工智能(AI)解決方案并不像科幻小說中所描述的那樣具有感知力，科幻小說中描繪的許多機器人（通常是邪惡的）都具有自我意識。即便如此，武裝此類系統使其具備直接感知并響應原位環境的能力也至關重要。為什么？未來，通過新的業務、個人和運營參與模型，看不到但可以感受到的分析將使我們的體驗變得智能，直觀和明智。啟用這種交互需要 AI 應用程序能夠以智能和交互的方式感知、分析和響應環境。無需最終用戶編寫、理解或解釋代碼?！懊舾小比斯ぶ悄苣軌颍焊行У乩脭U展的（大型的，通常是非結構化的）信息源。直觀的人機交互（無需代碼?。?。適應性、沉浸式體驗和

2、環境。正如新聞中經常吹捧的那樣，AI 的受歡迎程度是顯而易見的。但是，這個詞的普遍性經常導致人們高估，或者越來越多地低估 AI 的能力。為消除誤解，我們來探索一下 AI 目前的能力范圍。3讀、寫、算6法寶：從看到知10人工智能實踐讀、寫、算讀、寫、算理解人工智能所有 AI 或機器學習(ML)驅動的系統都是從數據中學習，而無需進行顯式編程（這是數學）。但是，創造一個人與機器無縫協作的協作環境，需要的不僅僅是一臺智能機器。以人類發現自然的方式以及直觀的方式部署智能系統是一門科學，也是一門藝術。這意味著 AI 還必須具備使用自然感覺結構攝取信息和/或進行交互的能力。這包括口頭和書面語言；圖片、視頻或

3、物體的視覺觀察等等。換句話說，今天的 AI 解決方案應該能夠以母語觀察、分析和智能地響應環境。11.在機器對機器交互的情況下，例如 IoT 生態系統，“母語”可能是二進制。4TOC理解人工智能看檢測、識別和理解圖片、視頻和現實生活中對象（人物，位置和事物）的上下文環境。這包括翻譯或解釋文本、書面語言和符號的 能力。聽捕獲、分類和解釋周圍環境或視頻中的口頭命令以及語音、聲音和聽覺信號。用自然語言口頭或書面交流洞察、指示或回應。包括運用適當的方言、俚語或模仿個別言語模式的能力。比如這個句子片段。說/寫利用傳感器和通常與物聯網(IoT)相關的其他設備攝取不同的輸入，包括環境條件（如溫度、風力、降水）

4、或生物測定（如心率、出汗）。感知思考應用機器學習和其他分析技術對輸入的信息和信號進行整合、分析并生成洞察。讀、寫、算理解人工智能5TOC理解人工智能法寶：從看到知現代 AI 應用程序更加智能、自適應和可交互。但它到底有多智能？下圖提供了一個簡單、粗略的模型，可用于衡量機器的理解范圍。識別簡單識別人或物（物體、聲音等）。理解理解事物之間的關系；根據給定情況的上下文獲得洞察并加以應用。抽象不僅基于離散的、觀察到的輸入或事件，而且基于直覺或“邏輯跳躍”（證據外的事實）想象或構思新的想法或理論。法寶：從看到知理解人工智能我們在這里7TOC理解人工智能識別圖片或視頻中的事物。相互關聯項目。評估和預測未來

5、性能。在提高機器理解復雜、離散情況或事件的能力方面已經取得重大進展。然而，至今 AI 仍然不能理解抽象事物。但是，正如這些簡單的示例所表明的，獲得充分的認知并不像聽起來那么簡單（一語雙關?。?。構想籃筐這個隊可以贏得冠軍。這是一場球賽球球員法寶：從看到知理解人工智能這名球員有 28%的可能性獲得 4 年的獎學金用來打球。8TOC理解人工智能理解識別逐字翻譯語音?？谧g認識到這是一個感嘆詞，而并非有宗教信仰的家畜。做出正面或負面回應。法寶：從看到知理解人工智能9TOC理解人工智能天哪！不是或者理解識別人工智能實踐醫療 保健急診分診使用面部識別識別患者詢問患者分診問題記錄回答收集患者的重要信息分析患者

6、癥狀及病史排定患者的分診順序將患者添加到分診列表并通知護士安排患者到相應等候區人工智能實踐理解人工智能11TOC理解人工智能人工智能實踐理解人工智能12TOC理解人工智能能源監控內部和外部環境識別運動評估活動水平和頻率分析當前條件和先前能源設置調節恒溫器使房間涼爽向房主的應用程序發送警報智能恒溫器制造生產線質量控制觀察生產線上的芯片分析圖像，發現微觀異常識別潛在異常評估潛在影響向生產工程師發出緊急警報停止生產線記錄缺陷人工智能實踐理解人工智能13TOC理解人工智能其他應用私人助理法律分析客戶服務（機器人）金融顧問智能電網優化業務監控根據個人喜好和行為管理電子郵件或語音郵件：標記或安排優先事項，

7、草擬建議答復或自動回答當地常見問題。識別并整理相關法律摘要、判例和法律法規，供律師助理和律師審查。通過語音或基于文本的通信渠道提供對常見問題的解答，并完成日常服務請求。根據個人目標和風險容限，歷史和當前市場表現以及“類似個人”的行為，建議最佳投資組合或交易。根據運營狀況和能源利用情況，監控與優化電網 配置。監控關鍵業務流程，并在識別出或預測到超出正常范圍或異常操作條件時通知關鍵決策者。人工智能實踐理解人工智能14TOC理解人工智能思考要點人工智能解決方案 非常強大但并非沒 有限制。牢記：AI 解決方案非常智能，但沒有自發創造性。AI 解決方案更善于識別正確的行動或預測結果，因為它們可以測試并從

8、經驗（也就是數據）中 學習。人工智能不會集思廣益、規劃新的未來或創造新的凈響應 不管數據消耗多少。AI 可以適應 但不能創造。直觀、深刻的互動是人工智能的基石。有疑問？盡管問。機器會做出回答。大聲回答。用英語（或者您喜歡的語言，由算法 決定）。從這個角度來看，人工智能系統旨在模擬人類的交流方式。這并不意味著可以或應該根據人類的實踐或處理方式來模擬預期任務或結果的完成方式。AI 可以表達但不能 像人類一樣行走。實際的業務解決方案通常是專門的：自動化或增強離散的、界限分明的系統交互或參與點。推薦用于治療乳腺癌的解決方案不適用于結腸癌?；蛱悄虿?。管理日歷的私人助理不會優化財務組合。AI 目標明確。人

9、工智能實踐理解人工智能15TOC理解人工智能思考要點人工智能解決方案非常強大但并非沒有限制。牢記：雖然 AI 用例往往側重于人機交互，但 AI 還是機器對機器交互的核心（通常通過 IoT）。在這兩種情況下，關鍵交叉點、參與規則和預期結果都必須精心設計。AI 不辨別（人類和機器）AI 可以自動執行離散的任務或交互，增強現有的決策路徑或進行 擴展。創建適當的、易于消費的人機交互需要明確正在解決的問題的范圍和預期的體驗。AI 自動化、增強或擴展提及 AI，體驗便是產品。體驗不能預先構造。例如，聊天機器人必須經過培訓才能以反映產品和品牌的回復和語氣響應特定類型的查詢。會話設計（不僅限于文本或口頭交流）

10、是一種新的用戶體驗。AI 是一種體驗人工智能實踐理解人工智能16TOC理解人工智能KIMBERLY NEVALA 是 SAS 的戰略顧問。她負責高級分析、信息治理和數據驅動文化領域的市場分析、行業教育、新興最佳實踐和戰略。Nevala 當前的重點是，幫助客戶了解人工智能和機器學習的業務潛力及實際意義。她是一位受歡迎的演講者和作家，曾撰寫或合著過許多電子書和白皮書，包括：AI 的合理化風險、機器學習入門、CAO 畫像、數據驅動：從直覺驅動到分析驅動的榮耀、分析型企業的解剖、可持續的數據治理和啟動數據治理計劃時要避免的 10 個錯誤。SAS 和 SAS Institute Inc.的所有其他產品或服務的名稱屬于 SAS Institute Inc.在美國和其他國家所擁有的注冊商標或商標。表示在美國注冊。其他品牌和產品名稱是其各公司的商標。2019 年 SAS Institute Inc.版權所有。保留所有權利。110957_G115812_1019