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社會(huì)創(chuàng)新·技術(shù) | 風(fēng)云詭譎的商業(yè)廢舊布條撕碎機(jī)世界,看AI如何應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)?
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    “我們對(duì)于未來,除了未來不可知、和未來既不是今天的樣子也不是今天的我們所預(yù)測(cè)的樣子這兩點(diǎn)之外,幾乎一無所知”。     ——彼得·德魯克*1     不可預(yù)測(cè)的商業(yè)     在現(xiàn)代商業(yè)領(lǐng)域中,想占據(jù)市場先機(jī)必先贏得用戶,而贏得用戶的關(guān)鍵便是抓住需求。面對(duì)跨越國界的商業(yè)發(fā)展,多樣化的個(gè)人喜好,使得對(duì)需求的準(zhǔn)確把握極其困難。我們需要直面極其艱巨的挑戰(zhàn),那便是利用數(shù)據(jù),去預(yù)測(cè)不可預(yù)測(cè)的商業(yè)。     然而一直以來的分類處理法耗時(shí)耗力,且在客觀上不合理。這種分類處理法使得數(shù)據(jù)的價(jià)值還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未被挖掘和充分利用。     現(xiàn)有人工智能技術(shù)的局限性     要改變現(xiàn)狀,必然需要人工智能。雖然目前已有應(yīng)用中的人工智能,但卻都是限于某一領(lǐng)域的“單一人工智能”。     例如,向流通領(lǐng)域的客戶提供建議、從照片圖像識(shí)別人臉的技術(shù)、定時(shí)應(yīng)答系統(tǒng)等等。     這些都是根據(jù)記錄的數(shù)據(jù)再加上人的假設(shè)和設(shè)計(jì)后組裝成為程序,并需要就實(shí)際問題逐一進(jìn)行開發(fā)。     并且,基于人的假設(shè)所開發(fā)的程序,很難給出超出人的設(shè)想范圍的結(jié)果。     實(shí)現(xiàn)真正的“人工智能”     我們的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)真正的人工智能,而將其變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)的是2015年日立發(fā)布的日立人工智能技術(shù)。     它是最撕碎機(jī)1688先*2被應(yīng)用的“通用人工智能”。可自動(dòng)生成超過100萬個(gè)假設(shè),從中篩選重要因素、從人為給予的選項(xiàng)中挑選最適合的選項(xiàng)。     它與單一人工智能最大的不同,就是作為判斷根據(jù)的假設(shè)是由AI本身根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)來決定的。     曾經(jīng)有過這樣一個(gè)實(shí)驗(yàn)。讓搭載了日立人工智能技術(shù)的機(jī)器人坐在用玩具積木做的秋千上,以秋千達(dá)到最大擺幅為目的,以膝蓋的彎曲和伸展為條件,進(jìn)行試驗(yàn)。     日立人工智能技術(shù)以機(jī)器人膝蓋彎曲的時(shí)間和幅度等自身收集到的信息為基礎(chǔ)建立假設(shè),實(shí)行并開始探尋最適値(而單一人工智能此時(shí)則需要人為給予信息)。     不到1分鐘后,秋千開始擺動(dòng),5分鐘便得到了人無法想到的晃動(dòng)方式。     通用人工智能通過學(xué)習(xí)大聊城花鐵撕碎機(jī)生產(chǎn)廠家量的數(shù)據(jù),可以自行給出判斷,不需人工干預(yù)給出假設(shè)。因此可以找到人無法想到的問題解決方法。日立人工智能技術(shù),是在真正意義上可以被稱為“人工智能”的存在。     預(yù)測(cè)不可預(yù)測(cè)的挑戰(zhàn),已經(jīng)開始     日立人工智能技術(shù),不需就現(xiàn)有領(lǐng)域和問題進(jìn)行再次開發(fā)便可直接應(yīng)用。將其搭載后便可進(jìn)行自主學(xué)習(xí)并將撕碎機(jī) 久久網(wǎng)現(xiàn)有系統(tǒng)變?yōu)榭沙砷L二手撕碎機(jī)58同城的系統(tǒng)。     由此也可見,日立人工智能是撕碎機(jī)下料慢的原因可以被稱為“通用人工智能”的。     例如,某物流倉庫在其管理系統(tǒng)WMS(WarehouseManagementSystem)上搭載了日立人工智能技術(shù)后,生產(chǎn)性能提高了8%。除此之外,還有像店鋪銷售量增長15%、呼叫中心訂單量提高27%等諸多案例。在金融、鐵路、工廠、水成套設(shè)備等14個(gè)領(lǐng)域已有共計(jì)57個(gè)案例。     在極速發(fā)展的商業(yè)時(shí)代,我們應(yīng)當(dāng)找到正確的方向,面對(duì)變化,擁抱變化。     科學(xué)合理地利用通用人工智能應(yīng)對(duì)商業(yè)挑戰(zhàn),將為企業(yè)增值創(chuàng)收,帶來更多可能性。我們邀請(qǐng)你與日立人工智能一起,應(yīng)用數(shù)據(jù)的新價(jià)值,推動(dòng)業(yè)務(wù)的持續(xù)創(chuàng)新。責(zé)任編輯:盧金生

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