如何更好的應用人工智能技術?五個方式讓它更準更快

責任編輯:zsheng

2019-01-09 13:20:41

摘自:手機中國

經(jīng)過大范圍的建模和運行超過10萬次的模擬,一個人工智能系統(tǒng)被賦予預測2018年世界杯冠軍的任務。人工智能預測西班牙奪冠的可能性最高,為28 9%,其次是德國26 3%和巴西21 9%。然而,冠軍是法國,克羅地亞和比利時分列二三名。所以AI預測并不是每次都足夠準確

經(jīng)過大范圍的建模和運行超過10萬次的模擬,一個人工智能系統(tǒng)被賦予預測2018年世界杯冠軍的任務。人工智能預測西班牙奪冠的可能性最高,為28.9%,其次是德國26.3%和巴西21.9%。然而,冠軍是法國,克羅地亞和比利時分列二三名。所以AI預測并不是每次都足夠準確。

如果我們要最大限度地利用人工智能技術,就需要找到優(yōu)化人工智能的方法,以獲得最佳的結果。研究和咨詢公司德勤(Deloitte)建議,不要把人工智能視為“思考機器”,而應將其視為能夠幫助人類更好的思考的認知假體,其中的一種方法是在人工智能結果上建立準確性的檢查點。為此,有人提出了加快這一進程的五個好的方法。

1. 明確定義人工智能和人類的角色

當人工智能被用于醫(yī)學診斷時,它的作用是以人類無法企及的速度瀏覽大量的醫(yī)學數(shù)據(jù),然后由人工智能提供一個診斷和治療計劃,再由一個人類醫(yī)生接管并審查人工智能生成的診斷和治療計劃,再由醫(yī)生憑借臨床經(jīng)驗權衡判斷。在此過程中,醫(yī)生還可以咨詢其他醫(yī)學專家,經(jīng)過評估后,才能最終確定并實施。這是一個很好的例子,說明人工智能是如何與人類一起工作的,從而形成可操作的最佳結果。

2. 反復運行人工智能模型仿真

進行一系列的重復性試驗是人工智能測試的一個重要組成部分,如果不能,那么你的人工智能可能還沒有成熟。

3.檢查數(shù)據(jù)質量

在任何人工智能練習中,數(shù)據(jù)質量都是最重要的。如果你的數(shù)據(jù)質量不夠高,你的結果也不會準確。

4. 避免使用人工智能做最終決策

管理人員將系統(tǒng)用于自動判斷,但判斷的最終決定權留給人工,在處理關鍵型任務時,這是可能是最明智的方法。

5. 包含覆蓋機制

對于非關鍵任務,手動覆蓋也是一個好主意,因為機器的軟件、硬件、網(wǎng)絡都可能出問題。

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