娱乐体验金9888:正在阅读:为什么绝大多数的人工智能项目 最后都失败了?为什么绝大多数的人工智能项目 最后都失败了?

2019-09-12 00:15 出处:PConline原创 作者:卡夫卡 责任编辑:sunziyi
本文来源:http://www.233498.com/www_kejixun_com/

www.22sbc.com,劝退2万余违法出租房居住者从去年11月下旬开始,各部门、各区县集中力量对全市35个市级挂账治理试点小区(村)开展了以治理群租房为重点的房屋违法出租问题治理试点工作。  入华形式:2013年就传闻要引进中国,不过三年过去已经没了下文,预计2017年依然和国内无缘。  对很多像他一样出身农村一无所有的年轻人来说,8小时工作制加四五千元的收入,这份工作相当理想,有不愿透露姓名的配送员透露,那段时间里,甚至还有外卖员在“吃空饷”。新车将搭载一系列4缸汽油/柴油发动机,售价略低于3万英镑(约合人民币26万元)。

同住这套房屋主卧的张月,刚刚交了半年房租和服务费10530元,结果住了还不到一个月。  在聊到惠若琪回来时,张常宁说,“她很有经验,回来后我们的一传、防守和后排的稳定性都好了很多。继承权未经公证的转移登记需在发证前公告三个月。  日前,中央组织部专门下发通知,要求各级组织人事部门认真学习贯彻习近平总书记重要讲话、党的十八届六中全会精神和《关于新形势下党内政治生活的若干准则》《中国共产党党内监督条例》,进一步强化责任担当、细化工作措施、突出重点对象、加强监督问责,不断加大提醒、函询和诫勉工作力度,做到从严管理监督伴干部一生、干部在从严管理监督中健康成长。

  作为江苏女排的全勤兵,张常宁要接六轮一传,还肩负着队伍的进攻重任,当重压都在她肩上时,难免状态会有起伏。全国人大常委会委员长张德江在此次常委会会议上强调,根据新修订的环境保护法,政府定期向人大报告环保工作,今后要形成制度化安排。2月19日,业主再次与小李联系称,公司电话已经无人接听,业务员电话也处关机状态。特别是当布泽尔通过一次与斯隆的传切配合打进一个关键的2+1后,布泽尔终于迎来了情绪上的爆发,他大胜吼着“andone”(加罚1球),宣泄着心中一直以来的郁闷。

  [PConline 杂谈]金融、交通、工业制造、零售、医疗、安防。。。不得不说,如今人工智能已被广泛的应用到各个行业当中。尽管一切看似“前程似锦”,但你知道吗?Dimensional Research在一份报告指出,10个人工智能项目中有8个失败了。为什么绝大多数的人工智能项目,最后都失败了?

   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,人工智能可分为狭义人工智能和通用人工智能两类。其中,狭义人工智能的例子可以是苹果的Siri或微软的Cortana;通用人工智能的例子,则可以是电影《终结者》中的Skynet(之后尚未成为现实)。在未来几年,人工智能甚至还可能会撰写论文,驾驶车辆,甚至实施手术。

   另一方面,很多企业在数据上投入了大量资金,以期望实现业务上的增长。殊不知,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,算法无法正确处理数据,导致企业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,且技术熟练的专业人员需要更高薪酬,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。

   当然,我们不否认人工智能在一些项目中还是取得了巨大成功的,比如我们日常接触较多的广告推送。但并非所有选择人工智能的公司,最后都能取得成功。有高达85%的人表示,人工智能并不成功,据一些调查显示,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。管理层首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。

   这里,我们将导致人工智能项目失败的原因大概总结了一下,分成干扰、沟通障碍、开始之前就失败、缺乏数据专业人才、内部人才/软件、害怕失业以及简单开始7个方面。

   先来说说干扰。在人工智能项目实施时,往往会出现一些干扰,比如提出“我们可以实施另一个项目,其成本要更低”等问题,如果企业更加关注项目的投资回报率(ROI)。该怎么办呢?确保企业的第一个基于人工智能的项目是面向业务的,实现关键绩效指标,并且与组织的愿景和使命保持一致,相信这样一个项目的成功对企业都有很大的意义。

   什么造成了沟通障碍?当数据方面的专业人员使用技术术语与其企业管理层沟通时,这个障碍必然会显现出来。企业管理层与数据专家在项目的沟通中,管理层更加关注企业管理,而数专家并不能通过人工智能技术打动他们,告诉他们业务将如何发展。另外,企业的优先事项必须与其项目保持一致,管理层会很高兴听到这些内容,并提供更多的机会。

   开始前就失败。不妨想象一下,一个企业在一个项目上花了大量的资金或精力,而在实施之后,客户却表示这不是他想要的结果,那么将注定失败。所以,在真正开始其项目之前,企业需要准备一些输出和报告向自己的客户展示,并让他们认同自己看到的内容。即使客户可能不认同,企业也没有太大损失,企业现在知道客户想要什么的结果,因此可以从客户的需求开始。

   缺少数据方面的专业人才。企业通常更愿意给新人、毕业生或几乎没有任何工作经验的员工机会。原因很简单,这样更节省人员成本,但这样做也存在一大弊端,他们实际上是在浪费资金。没有经验的员工会找一些没有完成项目(甚至没有开始)的借口,企业需要的是开发过一些人工智能项目的丰富经验的专业人才,并将其提交给一些客户(有些钱还是不能省的)。

   内部人才。其实,企业内部培养人才是一个不错的选择,但如果每次使用相同的人才,如何确保内部人才掌握最新知识?内部人才是否与其他技术社区有着更多的交流?如果没有交流,企业便需要从外部使用开发人员。

   害怕失业。尽管人工智能可以给企业带来巨大的变化和利润,但对于那些不了解的职员而言,人工智能可以完成人工可以做的事情,从执行物理任务到做出逻辑决策,人工智能可以处理所有事情,这可能会对企业中某些岗位的员工形成威胁。因此,可能会有人阻碍人工智能的实施,否则他们将会失去工作。

   不如简单开始。在缺乏规则的情况下,企业的人工智能项目将毫无价值。有传言说,复杂的项目会取得成功,但过于复杂的项目会耗费很多时间。所以,项目应该以一种简单的方式开始。

   实际上除了上述几点外,人工智能系统失败的另一个原因可能是不完整的数据集。每当人工智能系统需要接管时,必须对所有问题进行训练,并将其答案存在于数据集中。如果在培训期间数据集不完整,人工智能将无法实时响应情况。

   与此同时,算法也可能会出错。因为它们是由一些开发人员开发的。开发算法的人员很可能偏向某个特定的门派。在工作选择过程中,如果算法偏向某个特定部门,招聘公司可能会找不到合适的候选人。

   最后,偶尔的传感器错误也可能导致人工智能出现问题。在这种情况下,人工智能将保持原始状态。需要对人工智能系统进行全面培训,以了解可能遇到的任何情况。如果开发人员在设计上“偷工减料”,或者缺少正确的信息,必然会导致失败。

为您推荐

加载更多
加载更多
加载更多
加载更多
加载更多
加载更多
加载更多
加载更多
加载更多

网络设备论坛帖子排行

最高点击 最高回复 最新
最新资讯离线随时看 聊天吐槽赢奖品
www.88sbc.com 菲律宾申博直营现金网 www.msc77.com 申博怎么开户 菲律宾申博娱乐官网 申博咨询端下载直营网
太阳城娱乐网最快登入 申博官网下载登入 申博开户平台登入 太阳城管理网 申博管理网登入 百家乐支付宝充值
申博游戏手机版登入 www.662588.com 申博手机版下载网址 菲律宾申博娱乐现金网 菲律宾太阳网娱乐 菲律宾申博娱乐城官网