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人工智能提早商用落地,究竟该依靠谁?

   日期:2019-08-05     浏览:38    评论:0    
核心提示:自从人工智能​概念的提出以来,就经历了不少的低谷和寒潮,但不管如何,发展到现在可以说是取得了突破性进展。而也正是在这几十年的发展过程中,让人们有机会更为深入的了解它,研究它。据了解,算力、模型和数据是构成它的三个要素。那么究竟对于人工智能商用落地,它们三者谁是最可靠的?

自从人工智能概念的提出以来,就经历了不少的低谷和寒潮,但不管如何,发展到现在可以说是取得了突破性进展。而也正是在这几十年的发展过程中,让人们有机会更为深入的了解它,研究它。据了解,算力、模型和数据是构成它的三个要素。那么究竟对于人工智能商用落地,它们三者谁是最可靠的?

首先,当一个算法模型被设计好之后,是需要大量的数据作为支持来进行机器的训练,从而有助于机器更为“智能”,也就能够真正的应用于实际生活场景之中。但如果想要算法得到进一步的提升,则是需要更为精细化的数据来加以训练。总的来讲,在其发展过程中,可以看得出来数据是基础,也是关键。

记得在一次主题演讲中,作为业内权威学者吴恩达就曾阐述过人工智能,并着重的强调了其中数据的重要性。他还表示,人工智能的崛起或将改变着企业之间的竞争格局。而对于企业而言,保护壁垒也不再是算法,而是数据。

诸如此类专家学者有很多,而对于他们来讲,绝大多数的人都认为,最好的数据是闭环的数据,所谓闭环的数据就是在应用的过程中可以及时进行数据的捕捉从而来根据数据来判断抉择的正确与否。

而现在来看,随着人工智能商业化进程的加速,使得无人驾驶、客服机器人等人工智能技术应用是越来越广泛,但是随之而来的还有着人们越来越高的要求,要知道,现在的人们对于人工智能的发展应用是有着越来越高的要求,尤其是在实际应用过程中对于产品的稳定性、安全性的要求也是在逐渐的提升,并且从企业角度来讲,拥有数据也会成为核心竞争力之一。

其中对于安全性、稳定性的提升,应该可以说是在对数据精准度提升的倒逼,换言之,这样做的目的就是为了获得更为精准的数据。若说之前的算法模型所应用的数据算是“粗粮”的话,那么现在来讲,其所应用的算法模型就是定制化的“营养餐”。而且,企业若想进一步提升模型的落地能力,所必须要做的就是能将原有的数据进行逐步的头颅,并积极投身于定制化数据的采集中,以此来打造出数据的绝对优势壁垒。

现在,人工智能已然成为我们日常生产生活中的重要组成部分,但若是讲的它的真正的落地实施,从现阶段来讲,因在数据数量和质量的瓶颈还未能得到突破,所以也就成为一大发展拦路虎,反之,若是将数据问题得以解决的话,也就能更好的助力人工智能场景的加速落地实施。

 
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