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如今這個時代，不管是有意還是不經意，我們都在接觸或使用人工智能。在我們的日常生活和商業實踐中，各種線上的裝置、雲計算和邊緣計算以及各種API 将人工智能帶入了實踐。
本文就來聊聊，如何在商業中與人工智能建立共生關系。
1. 人類越來越依賴機器
盡管人類和機器之間的關系日益密切，但将這種合作描述為共生還為時過早。目前人與計算機之間的關系描述為事務性的較為合适。
當人類遇到特定類型的問題時，我們會訓練機器來解決這些問題。
例如機器學習ML算法。ML算法可以識别大腦圖像中的癌症影像，還可以設計線上廣告的最佳投放位置或，還有一些深度學習系統可以預測商業領域的客戶流失。
目前，我們隻能想象，當我們與人工智能形成共生關系時，我們的生産力會提高多少。在數字夥伴的幫助下，目前需要花費數小時或數天的日常任務可以縮短到10或15分鐘。
從尋找新餐館這樣的簡單日常活動，到癌症檢測等更為專業的任務，我們将越來越多地依賴機器。有人将這種機器的依賴比喻為“第二雙眼睛”，我們與機器或人工智能的關系将演變為全面的合作夥伴。
我們将開始與機器形成一種共生關系，就像我們現在依賴智能手機一樣依賴它們。
機器學習可能會給我們解決問題的方式帶來一場革命，就類似 “最優停止”(optimal stopping)原則。
有關數學和計算機科學的研究表明，“最優停止”指的是在花費37%的時間之後停止搜尋并做出決定。
傳統的例子包括雇用合适的人，進行适當的研發投資，以及買賣房屋。人類傾向于在大約31%的時候停止搜尋并作出決定——遠在他們能夠找到最佳選擇之前。
這些資料對我們意味着什麼?我們将使用人工智能在多個方面和多個層次上改進我們的決策。
與機器形成共生關系将為我們騰出時間，專注于磨練軟技能，如同情心、管理和戰略。這種共生關系甚至會給人們在工作之外享受生活注入新的活力。
很快，人工智能就能幫助我們審查足夠多的選項，以找到合适的購房者、較高價的電梯大廈租戶、求職者，甚至是合适的配偶。
2. 可以從哪些方面建立共生關系?
(1) 業界支援ML改進
對于以知識為輸出的企業群組織來說，通過将機器學習應用到他們的工作中，員工将在許多方面受益。
(2) 項目經理
項目經理将能解除安裝一些正常任務。
(3) 項目經理可以将跟蹤、報告和後續工作配置設定給 “數字代理”，由其負責協助經理的日常工作。
科技公司将從中受益良多。與内容建立者從編寫代理(如Grammarly)中獲益類似，軟體開發人員也将從“結對程式設計代理”中獲益。“代理”不僅建議正确的代碼文法，而且建議最合适的架構、庫或API。
這些代理還有可能大幅度提高代碼品質和使用者體驗。
(4) 建築行業
對于建築等行業，人工智能具有數字化藍圖的優勢。人工智能将會自動完成一些正常但重要的任務，比如項目評估。根據項目的大小，人工評估人員可能需要長達四周的時間來評估一個項目。
(5) 經過訓練的人工智能代理可以很容易地 “閱讀”數字藍圖并估計項目範圍。
數字代理可以毫不費力地确定項目所需的材料，并設定項目所需的從業人員數量。
更引人注目的是，人工智能數字代理可以直接連接配接到供應商，并将實時價格納入最終報價。
(6) 醫藥行業
醫藥行業是另一個很好的例子，說明人與人工智能的共生關系已經成熟了。
制藥公司正在利用機器學習來确定研發過程中的最佳因素，包括預期的市場規模、收入和潛在藥物的生命周期價值。
越來越多的醫生和醫院已經開始将人工智能的建議納入他們的流程。在2019年的一項調查中，35%的醫生表示他們在實踐中使用人工智能。
醫學上的一些方法利用人工智能為醫生提供潛在的選擇。選擇分析其他醫生的建議來預測成功的可能性。
(7) 醫療事故和醫療保健
醫生和人工智能之間的動态共生關系也可能改變醫療事故風險的評估方式。
随着人工智能在醫療領域變得越來越普遍，并被證明可以改善患者的治療結果，降低醫院的成本，醫療領域将人工智能視為降低整體風險的一種方式。
同樣，投資于人工智能解決方案的醫生和醫院将看到投資回報的改善，其形式是降低保險成本、改善結果和提高效率。
3. 人工智能與人類共生的之旅
想要利用人工智能和ML技術的進步，與機器建立共生關系的企業可以采取這些步驟。
(1) 對人工智能對你的影響做一個公正的評估。
第一步是評估人工智能如何影響你的業務、你的行業和價值鍊。檢查是否可以将AI添加到服務中。
人工智能會徹底改變你的産品，還是會為全新的産品和服務帶來新的可能性?
一旦你完成了評估并确定了你的選擇，那麼接下來分解你對企業的潛在經濟價值。一旦你實作人機共生，你可能招緻潛在的風險，也可能打開新的收入流的機會。
(2) 管理好你的資料。
每個組織都需要了解其資料存儲和使用的位置。積極主動的将這些資料用于實驗、概念證明和其他創新項目。
打破任何現有的共享資料的障礙，無論是在安全性上缺乏信任，還是在資料集的整體品質上感到擔憂。
對您擁有什麼資料以及誰擁有這些資料有一個嚴格的區分，并安全、民主地在整個組織中共享這些資訊。
增加資料價值的有效方法：
實作資料治理。
利用基于雲的解決方案，如資料湖。資料湖用于存儲資料庫和電子表格中包含的結構化資料。
利用基于雲的解決方案來處理非結構化資料，如文檔、圖像和視訊。
(3) 在你的人才中尋找共生的機會。
評估您的員工，以确定最有可能從人工智能和機器學習解決方案中受益的角色。對不同的員工或團隊采用不同的評估形式。這些評估包括：
思維方式
資料分析者與宏觀分析者。
優勢方面
戰略優勢與解決具體問題的優勢。
技能方面
軟體開發技能與風險評估技能。
專長方面
手術方面的專長與研發方面的專長。
随着人類和機器合作的越來越緊密，機器正在為整個價值鍊上的人類工作創造新的機會。
(4) 符合組織目标的變化。
每個組織必須使人機共生關系的建立與其首要目标相一緻——這應該從上司開始。
上司者必須激發員工對內建人工智能的最終目标的興趣，為組織的目标提供清晰的願景，并向員工保證，機器将增強和改變(而不是取代)他們的角色。
建立近期和長期計劃，然後在整個組織中共享這些時間表，并将時間節點與您的最終目标聯系起來，這是很重要的。
4. 總結
在未來十年，與人工智能的共生關系将會像我們與智能手機的關系一樣自然。
如果企業不仔細評估所面臨機會和風險，那麼将無法利用這些共生關系的價值。
企業必須使他們的資料倉庫井然有序，并鼓勵創新，以提高他們的人才力量群組織的目标。隻有這樣，人類才能充分發揮人工智能的潛力。
原文連結：
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原文釋出時間：2020-05-14
本文作者：AI科技大學營
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