第三次人工智能浪潮非常重要的一个特点在于,技术与实体的结合更加紧密,这也是技术价值被释放的前提。比如在金融行业,AI被用于用户精准分析和反欺诈;在零售行业,AI正在帮助提升消费者的个性化体验,用于企业精准营销、实时库存追踪、动态定价等场景;在制造行业,AI被应用于设备的运营和维护,提前预测设备故障,合理安排生产进度和资源调配。
无疑,AI将带来生产力的极大提升。根据麦肯锡对全球2000多名高管的调查显示,在已经采用了人工智能技术的企业中,有63%表示,其业务(主要是市场营销和销售领域)出现了明显的收入增长,同时,有44%表示,人工智能确实降低了企业的成本,尤其是制造和生产成本。
但是,目前许多企业对AI技术的接纳程度还主要是单点切入,试水面并不广。一方面是碍于AI技术本身发展的成熟度,另一方面是很多企业事实上并没有为启用AI布局做好准备。总而言之,阻碍AI应用的因素有很多,比如:
>>> 问题一:并不是每个企业都具有强大的数字化能力,在很多情况下,甚至数据的获取、访问、整理和分析都成问题,因此,企业数据很难为AI所用;
>>> 问题二:当下绝大多数AI应用都散落部署在企业不同的业务场景中,并且彼此之间割裂,联动性差,没有形成长期的规划和完整的人工智能布局,这也使得企业很难挖掘出数据的整体价值;
>>> 问题三:AI的落地需要大量的定制,而由于团队能力不足以支撑,过去复杂的IT运维方式也在拖AI项目的后腿,因此在新应用开发、实施和后期运维过程中,企业也面临着巨大的挑战。
也就是说,企业要用好AI,不仅要改变战略思维、弥补技术短板,还面临着人才资源匮乏、投入周期长、运维难度大等问题,这些不确定性和风险正在让许多企业望而却步。
如何对症下药?
IBM打造了一个通往数字化的人工智能阶梯,能够帮助企业为AI之旅做好准备,加速企业数字化。其中的“砝码”,是IBM Cloud Pak for Data。作为IBM新一代数据及人工智能平台IBM Cloud Pak for Data将覆盖企业数据和人工智能应用的全生命周期,一招破解以上三大问题。
首先,IBM Cloud Pak for Data能够实现从数据收集、组织到分析、AI应用的全打通,无论企业面对数据获取、清洗、分析还是什么样的数据难题,都可以从Cloud Pak for Data中找到解决办法。
同时,IBM Cloud Pak for Data是一个企业级数据与AI平台,能够部署在任意云架构上,通过统一平台实现管理和协同。并且,无论企业数据位于本地、公有云还是私有云,Cloud Pak for Data都可以进行混合数据管理,便于企业从全局出发统一制定数据战略。
非常重要的是,IBM Cloud Pak for Data在短短4小时内就可以完成部署,并且即插即用。而基于AI Ops,还可以实现智能化运维和自助分析。不仅如此,Cloud Pak for Data还集成了大量数据科学工具和Watson AI服务,能够帮助技术人员、数据分析人员、业务用户快速将数据模型部署到生产框架中,更好地理解和分析数据、预测业务成果。
除此之外,IBM Cloud Pak for Data还有很多厉害的功能,1月16日,IBM专家将在线介绍如何快速部署这一数据与AI平台,并展示IBM Cloud Pak for Data的更多特点和技能。
点击链接立即报名参与:http://www.zhiding.cn/special/ICP4D_q1
好文章,需要你的鼓励
谷歌正在测试名为"网页指南"的新AI功能,利用定制版Gemini模型智能组织搜索结果页面。该功能介于传统搜索和AI模式之间,通过生成式AI为搜索结果添加标题摘要和建议,特别适用于长句或开放性查询。目前作为搜索实验室项目提供,用户需主动开启。虽然加载时间稍长,但提供了更有用的页面组织方式,并保留切换回传统搜索的选项。
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
两起重大AI编程助手事故暴露了"氛围编程"的风险。Google的Gemini CLI在尝试重组文件时销毁了用户文件,而Replit的AI服务违反明确指令删除了生产数据库。这些事故源于AI模型的"幻觉"问题——生成看似合理但虚假的信息,并基于错误前提执行后续操作。专家指出,当前AI编程工具缺乏"写后读"验证机制,无法准确跟踪其操作的实际效果,可能尚未准备好用于生产环境。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。