随着互联网的不断发展,人工智能技术应用在众多领域都有不俗的表现,而今天我们就通过案例分析来简单了解一下人工智能技术的常见应用方法。
人工智能(AI)已经广泛应用于人力资源、供应链、多层次营销等各个领域。很多企业在数据科学家身上投入了大量资金,以引领数据团队实现业务增长。风险和混乱都是人工智能项目失败的常见原因和主要因素。这是因为替换已经熟悉工作流程的员工是一个非常困难的决定。资金、培训、时间的投入是很多企业不容易接受的一大风险。
即使在选择了人工智能之后,由于缺乏合适的数据,问题也没有得到解决,算法无法正确处理不好的数据。所以,企业团队的很多时间都被浪费了。此外,人工智能并不是一个单一的过程或技术,而技术熟练的员工需要更高薪酬,但如果企业预算不多,那么在没有人工智能专家的情况下,客户就不会对企业的人工智能服务感兴趣。这些是大多数移动应用开发公司中人工智能失败的常见原因。
人工智能是一个能够规划、学习、推理、解决问题、知识表达、感知、运动、操作的系统。它在某种程度上也可能具有社会智力和创造力。如今,人工智能能够推荐购买物品,检测信用卡欺诈,甚至识别图片中的人脸。到目前为止,人工智能分为两类:狭义人工智能和通用人工智能。狭义人工智能的例子可以是苹果的Siri或微软的Cortana,而通用人工智能的例子可以是电影《终结者》中的Skynet(之后尚未成为现实)。在未来几年,人工智能可能会撰写论文,驾驶车辆,甚至实施手术。
人工智能在实施的各个项目中都取得了巨大的成功。某些数据咨询公司还将人工智能集成到他们的项目中,这将有助于广告和媒体机构进一步开展他们的活动。然而,人们一致认为,并非所有实施人工智能的公司都取得了成功。高达85%的人表示人工智能并不成功。一些调查显示,这些障碍来自于高层管理人员的阻力,以及未能给他们留下深刻印象。管理层先看到的是投资回报。这是一个很大的障碍。有时看起来很好的项目往往会遇到麻烦。
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