什麼是複合人工智能(CompositeAI)
"複合人工智能"（CompositeAI）是一種相對較新的AI概念，它的目标是結合不同的AI和機器學習模型來解決更複雜的問題。盡管在我知識庫更新截止時（2021年9月），複合AI還沒有被廣泛接受和明确的定義，但它基本上是一種将多種AI技術和方法相結合的方式。
例如，我們可能将自然語言處理（NLP）模型、計算機視覺模型和預測性分析模型結合起來，以解決涉及多個資料類型和需要多種技能的複雜問題。或者，我們也可以通過将基于規則的AI和機器學習模型結合起來，以實作既具備明确指導又能從資料中學習的系統。
複合AI的目标是實作更廣泛、更複雜的任務，超出了單一AI模型的處理能力。通過這種方式，AI系統可能更好地了解和解決複雜的問題，使其在各種環境和上下文中更具适應性。
複合人工智能（CompositeAI）提供了一種讓更廣泛的組織群體利用人工智能力量的方法，這對那些無法通路大量曆史或标記資料，但擁有豐富的人類專業知識的組織尤其有益。複合AI的出現實質上可以改變組織和企業利用AI的方式，使其不再完全依賴大量的訓練資料。
例如，一家具有專業醫療知識的醫療機構可能沒有足夠的醫療資料來訓練精确的AI模型。然而，通過複合AI，它們可以将其專業知識與其他可用的AI技術和模型相結合，如自然語言處理或圖像識别等。通過這種方法，醫療機構可以建構出一種能夠了解并解答複雜醫療問題的AI系統，即使沒有大量的訓練資料。
複合AI的使用還可以大大提高AI應用的範圍和品質，因為它可以嵌入更多類型的推理挑戰。在傳統的AI模型中，往往需要明确的、預定義的規則或大量标記的訓練資料來進行決策。然而，複合AI允許我們建構更複雜的系統，這些系統能夠處理和了解多種資料類型，進行更多的推理任務。
例如，一個複合AI系統可能會同時使用自然語言處理模型和圖像識别模型來了解和回答關于一幅圖像的描述。這不僅僅是将圖像與文字分開處理，而是把它們結合在一起，以全面了解和解決問題。這樣，複合AI的應用範圍更廣，品質也更高，能夠處理更複雜的問題和挑戰。
總的來說，複合AI為利用人工智能提供了新的途徑和可能性，特别是對于那些擁有專業知識但資料有限的組織。它有助于擴大AI的應用範圍，提高AI的品質，使AI能夠更好地适應和處理各種複雜的問題和挑戰。
複合人工智能（CompositeAI）可以被應用于許多領域，處理複雜的、需要多種AI技術和知識的問題。以下是一些可能的應用案例：
健康醫療：在醫療領域，複合AI可以通過結合自然語言處理、圖像識别和預測分析，幫助醫生診斷疾病、分析病理報告和預測疾病程序。例如，一個複合AI系統可以同時分析病人的醫療影像資料和醫療病史，給出更全面的診斷結果。
金融服務：在金融領域，複合AI可以用于風險評估、欺詐檢測和投資政策制定等方面。例如，通過結合時間序列分析、自然語言處理和深度學習，複合AI可以從曆史交易資料、新聞報道和市場趨勢中擷取洞察，幫助制定更精确的投資政策。
供應鍊管理：複合AI可以幫助企業更好地預測需求，優化庫存，減少浪費。通過結合時間序列預測、自然語言處理（分析社交媒體或新聞報道的趨勢）和優化算法，複合AI可以提供更準确、更全面的需求預測。
智能助手：複合AI可以用于建構更強大的智能助手，這些助手不僅能了解和回答自然語言問題，還能了解和解析圖像、聲音等多種輸入類型。例如，一個複合AI助手可能會使用語音識别、自然語言處理和知識圖譜等技術，幫助使用者執行各種任務，如設定提醒、查找資訊、識别圖檔中的對象等。
制造業：複合AI可以用于預測裝置故障、優化生産流程、提高産品品質等。例如，通過結合傳感器資料分析、預測模型和優化算法，複合AI可以預測裝置何時可能需要維護，進而減少意外停機時間。
以上僅為複合AI可能的應用案例，實際上，複合AI的潛力和應用是非常廣泛的，幾乎可以應用于任何需要處理和了解複雜問題的領域。
至2021年9月，複合人工智能（CompositeAI）仍是一個新興概念，是以還沒有衆多明确提供此類解決方案的公司。然而，一些在AI領域領先的公司已經在多模型和多任務學習、混合AI模型等方向進行了深入的研究和開發，這些研究方向與複合AI的理念非常相似。以下是一些值得關注的公司：
Google：Google的人工智能研究部門GoogleAI和DeepMind都在深度學習、自然語言處理和強化學習等多個領域進行了突出的研究。他們已經釋出了許多先進的AI模型和工具，如Transformer、BERT和AlphaGo等。Google在複合AI領域的潛力不容忽視。
OpenAI：OpenAI是一家專門從事人工智能研究的公司，已經在自然語言處理、強化學習和生成模型等領域取得了重大進展。例如，他們的GPT-3模型就是一個非常強大的自然語言處理模型，可以了解和生成極其自然的人類語言。
IBM：IBM的Watson已經被廣泛應用于健康醫療、金融服務和客戶服務等多個領域。Watson能夠了解自然語言，處理複雜的查詢，做出基于規則的決策，這使得它成為複合AI的一個有力的示例。
Microsoft：Microsoft的AzureAI提供了一系列的AI服務，包括自然語言處理、計算機視覺和預測分析等。Microsoft也在多模型學習和混合AI模型等領域進行了一些研究。
DataRobot：DataRobot是一家在自動化機器學習（AutoML）領域領先的公司，為業務人員和資料科學家提供了一種快速開發和部署機器學習模型的平台。DataRobot通過自動化的方式幫助使用者從一大批機器學習算法中選擇最優的模型，DataRobot平台的功能還包括資料預處理、特征選擇、模型驗證和優化等，即結合使用多種AI 技術來解決問題。
以上公司已經在AI領域展示了顯著的實力和成果，他們在未來可能會推出更多的複合AI解決方案。然而，複合AI的領域還在不斷發展和演變，可能會有更多新興的公司和解決方案出現。是以，保持對這個領域的關注是非常有必要的。
DataRobot9.0是DataRobot全新推出的人工智能平台，它是唯一一個具有廣泛互操作性、端到端的機器學習實驗和生産能力的完整AI生命周期平台，可以在任何雲基礎設施或本地環境中部署[1]。以下是一些重要的新功能和改進：
協同實驗體驗：DataRobot提供了一種機器學習實驗方式，幫助團隊在模型資料準備和模型建構方面與資料、模型和主題專家緊密對接。新設計的體驗界面、重新設計的使用者工作流程，以及為資料科學實踐者提供的直覺的代碼優先和無代碼/低代碼體驗，使得疊代和實驗的速度更快。
工作台：工作台是一個全新的使用者體驗，它讓使用者可以收集和管理用例，将所有的業務問題資源聚集在一個地方。工作台簡化了團隊協作，使得使用者能夠一鍵共享資源，解決了資源分散在内部位置、硬碟和GitHub倉庫中的問題。
資料準備：DataRobot設計了專門用于機器學習資料準備的工具，簡化了AI/ML項目中最繁瑣且必不可少的步驟。使用者可以輕松快速地從Snowflake直接分析和轉換結構化資料，而不會妨礙安全性、合規性或财務控制。
筆記本：DataRobotAI平台中的筆記本是完全托管的，嵌入式的，可以讓資料科學家靈活地使用代碼片段、預裝的依賴性和版本控制。
生産規模的價值：DataRobot提供了機器學習生産功能，這些功能可以使用開發操作工具和最佳實踐對模型進行測試和文檔化、治理、內建和監控，無論模型是在獨立的筆記本中建構的，還是在DataRobotGUI中建構的，或者它們是在DataRobot平台内、在資料倉庫中還是在企業應用内部部署的。
複合人工智能應用案例-供應鍊管理
複合人工智能（compositeAI）結合了多種AI技術（例如機器學習、深度學習、自然語言處理等）來實作更複雜、更智能的任務。在供應鍊管理中，複合人工智能可以提供更強大、更靈活的解決方案。以下是一些應用案例：
需求預測：通過利用複合AI技術，比如深度學習和時序預測算法，企業可以分析曆史銷售資料、市場趨勢、季節性變化等因素，進行更精确的需求預測。這樣能夠幫助企業更好地管理庫存，降低庫存成本，避免缺貨或積壓。
供應鍊優化：複合AI可以幫助企業優化供應鍊中的各個環節，包括供應商選擇、生産計劃、物流和配送等。例如，企業可以使用機器學習算法分析供應商的曆史性能資料，預測未來的供應商風險，進而做出更好的供應商選擇決策。另外，通過使用深度學習和優化算法，企業可以實作更優化的物流和配送路線，提高效率，降低成本。
智能客戶服務：複合AI也可以用于提供更智能的客戶服務。例如，使用自然語言處理（NLP）技術，企業可以實作24小時的智能客服，提供實時的訂單查詢、售後服務等。此外，通過分析客戶的購買行為和回報，AI也可以提供個性化的産品推薦，提高客戶滿意度和忠誠度。
風險管理：複合AI可以幫助企業更好地管理供應鍊風險。例如，通過使用機器學習和資料挖掘技術，企業可以從大量的資料中發現隐藏的風險模式，預測并提前應對潛在的供應鍊風險。
總的來說，複合AI通過整合多種AI技術，可以幫助企業實作更智能、更高效的供應鍊管理。