Q:
Co znamená „spojitost“ pro obchodní AI?
A:Koncept umělé inteligence je v podnikání aplikován mnoha různými způsoby a velké posuny ve výzkumu umělé inteligence mohou být nesmírně užitečné pro dosažení pokroku v softwarových funkcích zaměřených na podnikání. Connectionism je nový směr, ve kterém probíhá mnoho výzkumu umělé inteligence, a je to ten, který pravděpodobně dramaticky změní nástroje a zdroje, které podniky používají, aby mohly těžit z možností řešení umělé inteligence.
Connectionism je filozofie umělé inteligence, která podporuje modelování lidského mozku vytvářením malých umělých jednotek odpovídajících lidským neuronům a skupinám neuronů v mozku. Jedním ze základních aspektů konekcionismu je naléhání na to, aby se systémy vysoké úrovně chování a kognitivní systémy mohly budovat pomocí malých individuálních jednotek svázaných v kombinované síti. S ohledem na to má vzestup umělé neuronové sítě (ANN) hodně na podporu spojitosti a hebbické teorie, pojmenované po matematikovi Donaldovi Hebbovi a jeho práci ve 40. letech 20. století.
Connectionism naznačuje, že umělá neuronová síť bude mít kritické aplikace v postupu umělé inteligence. Vědci již mají k dispozici podrobné modely ANN a umělé neuronové sítě zlepšují strojové učení v mnoha různých oborech. Pokud jde o podnikové použití umělé inteligence, konektivita může skutečně změnit základní způsoby fungování asistenčních technologií.
Při pohledu na tradiční nástroje podnikové informační inteligence vidíme, že mnoho z nich je založeno na některých poměrně tradičních metodách, včetně pravděpodobnostních nástrojů. Jednou z nich je bayesovská logika, která využívá stromů příčin a následků a rozhodování a podle této logiky manipuluje s velkými datovými sadami, aby vytvořila výsledky podpory rozhodování (viz článek o oblíbeném použití bayesovské logiky v podnikání zde).
Snad největší způsob, jakým bude mít konektivismus vliv na umělou inteligenci v podnikání, je to, že nahradí mnoho z těchto bayesovských logických modelů a pravděpodobnostních modelů modely, které fungují na základě umělých neuronových sítí. Umělá neuronová síť je sbírka malých kousků, které jednotlivě mají malý význam. V jednotlivých jednotkách není mnoho vestavěné logiky - namísto toho síť propojuje výstupy těchto jednotek a dělá z toho logický výsledek. S ohledem na to se obchodní nástroje umělé inteligence postavené na spojitosti budou zásadně lišit od nástrojů, které byly v minulosti používány v minulosti (viz tato poučná instrukce o Quóře). Spíše než dosahování výpočetních výsledků pomocí logiky, budou tyto výsledky dosahovat spuštěním složitých algoritmů strojového učení prostřednictvím umělé neuronové sítě a zkoumáním výsledků.
Někteří odborníci tvrdí, že vzestup konekcionismu má hodně společného s omezeními v moderním výzkumu logické umělé inteligence. Jinými slovy, jelikož vědci maximalizovali mnoho potenciálu tradičních umělých inteligencí, konektivita a umělá neuronová síť poskytovaly prostředky k posunu vpřed a pokračování v posilování a rozšiřování toho, jak tyto technologie fungují a „přemýšlejí“. nás mnohem blíže k plné simulaci procesu lidského mozku a biologického myšlení, a proto budou tyto inovace tak důležité pro všechny druhy umělé inteligence podnikání - například výstupy, které podnik využije z automatizace prodejních sil nebo nástroje pro řízení vztahů se zákazníky nebo dodavatelský řetězec nebo nástroje pro správu zařízení budou založeny na těchto velmi odlišných modelech.
Učí se AI a stroj něco, z čeho by vaše společnost mohla těžit? Navštivte AltaML a zjistěte to .
