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Forrester:AI 科技与商业严重脱节 系统优化才是企业 AI 应用之道

2017-01-13 14:40
夜隼008
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全球著名市场调研公司 Forrester Research 日前发表报告,发现虽然有近五成的企业表示愿意使用人工智能,但只有12%的企业在使用,AI 科技与商业应用存在严重脱节。为此,新智元采访了 Forrester Research 首席分析师戴鲲,后者表示企业“不应为了AI而AI”,企业架构师和商业决策者应当一起解决实际问题。对于企业来说,系统优化才是 AI 技术背后的真正商业逻辑。

新兴的科技受到追捧是社会进步的体现,然而商业对新兴科技的吸收需要一个不断磨合的过程。人工智能让人们看到了其巨大的潜力,但应该如何体现其商业价值,如果使其落地于各个商业场景,如果让开发人员有效地衔接,都成为了企业决策者需要思考的问题。新智元就 AI 在企业中的应用问题采访了弗雷斯特研究公司首席分析师(企业架构方向)戴鲲先生。弗雷斯特研究公司(Forrester Research)是全球最大的第三方市场研究机构之一,主要为企业和公众提供商业科技和市场战略方面的洞见和咨询。

“在我们的企业客户中,有越来越多的人在关注AI科技可能对企业带来的改变”,戴先生告诉新智元记者。据弗雷斯特 2016 年的一份报告显示,在其在全球范围内在线调查的391个商业和科技决策者中,有58%的人表示正在研究企业应如何应用人工智能(包括市场、方案、平台、提供商、技能等),而真正正在使用AI技术的人只占调查人群中的12%。

也就是说,在很多企业内部,AI还有很大的发展空间,即使是对于技术高层管理人员,AI在企业中的应用也是一个学习和探索的过程。一般在对AI完成调研后,技术团队还会依次经历选择框架、收集数据、测试环境、训练机器等一系列的步骤,最后才会进入真正使用AI的阶段。所以,从58%到12%的倒三角格局也体现了在AI的整个形成周期中,多个中间环节所需要耗费的时间成本。

  

企业在AI调研中的很重要的一个步骤就是思考如何使用好市面上已有的一些AI工具。当问到该如何从中去选择时,戴先生说:“很多技术驱动型公司会使用一些开源的框架,而在某一行业的公司一般会寻找一些成型的商业解决方案。每个公司的情况都不一样。”

确实,AI应用种类众多,很多时候都需要具体问题具体分析,但一般来说开发人员会把AI分为三大类:

第一,嵌入式AI,需要依托一个硬件设备在特定场景下进行实时地人机互动,像Amazon的Alexa、汽车自动驾驶,都是属于这个范畴。企业一般需要“算法+软件+芯片”的整体打包服务。应用场景的复杂程度决定了AI技术的复杂程度。

第二,终端解决方案。最明显的例子就是自然语言处理、图像处理,还有就是用于决策的expert system的Cognito,用于客户服务的wise.io等等。

第三,AI平台,覆盖范围最广,应用最全面,比如 IBM Watson,微软的Cortana。这其中还包括了一些深度学习的平台,比如Google TensorFlow,Amazon AWS,微软的CNTK,Facebook基于Torch的深度学习组件。每个平台都有自己不同的能力侧重。

  

“如果开发人员想要选择一些开源的框架,Tensorflow现在引起了很多人的注意,也有很多人在使用;Amazon的 DSSTEN 开放以后,随着云计算的采用,也会有更多的人去关注。”

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