將人工智慧的「星星之火」通過大規模工業化「燎原」

我們已經超越了人工智慧的試驗和驗證階段，並且為了在企業中取得成功，它需要工業化——能夠大規模地提供結果。

Cloudera的機器學習總經理Hilary Mason在最近的紐約人工智慧峰會上發言時表示。 （福布斯是此次活動的媒體合作夥伴。）人工智慧「工業化的過程就是把我們在一個地方證明的價值——或者一點點的輝煌——廣泛推廣。」她繼續表示，挑戰是「我們瞄準的是一個不斷變化的目標，因為技術正在迅速變化。我們組織的實踐、流程和方式也需要改變。」

Mason表示，人工智慧工業化有四個關鍵要素：

• 策略：

  「你的計劃是什麼，你怎麼看？」高管們需要考慮到人工智慧的經濟學與以前的技術不同這一事實。Mason表示：「通過機器學習和人工智慧，如果你實施一件事，它會改變其他一切的成本函數，……當你做好一件事時，它會讓別的事情也能做得更好，而且也更便宜。這不僅僅是一個二維空間。」同時，很難預測人工智慧項目的成果。「與其他工程學科不同，在人工智慧項目開始時，你不知道你將如何解決它，以及最終結果的質量如何。這仍然是科學。」

• 安全治理和合規性：

  Mason表示：「你還需要了解安全治理和合規性，很多組織都沒有做到這一點。」與此同時，人們擔心組織試圖管理和規範人工智慧的過程會減緩創新。 「我們仍在解決這個問題。在許多組織中，會發生什麼情況。這些系統成為一種擔心並阻礙了創新。我們需要思考這些問題以及如何處理它們，並且以一種能夠支持更快創新的方式解決這些問題。」

• 人：

  人工智慧工業化的一個重要組成部分是人才。Mason表示：「你需要數據科學家、機器學習工程師、數據工程師和人工智慧設計師——他們是誰、他們來自哪裡、以及他們在你的組織中所處的位置，……最重要的是他們如何一起工作。想讓一個人就幫助你完成這個獨角獸的開發工作無異於天方夜譚。你需要很多具有互補技能的人，他們在你的組織中實實在在地發揮作用——你讓他們坐在哪裡，向誰回報工作，這些決定都會限制他們。你需要好好發揮你的領導力……你不能僱傭一群聰明的極客，然後就期望他們能夠改變整個組織的結構了

• 技術：

  Mason表示，最後，關鍵是建立一個支持人工智慧的技術平台。該平台需要支持「數據流、實驗、構建培訓模型，以及部署和管理這些經過培訓的模型。」人工智慧模型需要能夠「在任何地方運行，而數據科學家不必考慮數據如何從一個地方移動到另一個地方」。

Mason表示,人工智慧的理想狀態應該是「無聊的」。 Mason表示: 「我最喜歡的無聊人工智慧的例子是我們的垃圾電子郵件過濾器。這是我們每個人每天都使用的一項技術。你根本不用考慮它，因為沒有必要。這是一個發生在後台的自動化過程，讓我們的生活變得更輕鬆。你不會在早上醒來的時候想：「哇，我非常感謝我的垃圾電子郵件過濾器。」

Mason繼續表示，在更高層次上，客戶呼叫中心是另一個成熟的「無聊」人工智慧領域。她的公司的客戶通過提取所有語音交互的記錄，並向代理提供預測性和規範性腳本來提高其呼叫中心的工作效率。Mason表示：「世界上沒有什麼比呼叫中心更無聊了。」對於人工智慧，「它不是數學，也不是深度學習。它們能夠將所有數據集中到一個地方，它們能夠快速地使用不同的方法來解決不同的數據科學問題。它們能夠將其投入生產以使其得以維護。這就是我覺得令人印象深刻的東西——『無聊的人工智慧』。」

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