keonhacai bet88 Ai có lấy đi công việc của mọi người không? Các nhà lãnh đạo dự án làm sáng tỏ bản chất thực sự của AI, thường bị hiểu lầm

"AI là toàn tri và toàn năng" điều đó có đúng không?

AI hiện được thành lập như một phần không thể thiếu trong các tình huống kinh doanh của chúng tôi và trong cuộc sống hàng ngày của chúng tôi Tối ưu hóa giá trong giá động (một hệ thống thay đổi giá theo nhu cầu), chatbot tự động trả lời các câu hỏi và "đề xuất" được hiển thị trong các tìm kiếm chỉ là những ví dụ về thực tế này Mặc dù việc làm trong các ngành công nghiệp mới dự kiến ​​sẽ tiếp tục phát triển nếu AI tiếp tục được giới thiệu, một số phương tiện truyền thông cũng đã gây lo ngại, chẳng hạn như khả năng dân số làm việc có thể bị giảm trong công việc thường xuyên cho phép AI hành động thay mặt cho AI

"Ở nơi đầu tiên, AI không phải là" dạng sống thông minh vượt qua kiến ​​thức của con người ", nhưng là một loại tệp thực thi được tạo ra bởi con người, giống như phần mềm truyền thống Nhân loại "

"đại diện" và "mở rộng" các chức năng của con người Có sáu loại cảnh sử dụng

AI có nhiều chức năng khác nhau, nhưng các vai trò và cảnh sử dụng điển hình như sau

Hai vai trò

3 tính năng và cảnh sử dụng

Bằng cách kết hợp hai vai trò và ba chức năng, việc sử dụng AI có thể được chia thành sáu loại Chức năng thiết yếu của AI, phổ biến cho cả hai, là "tìm các mẫu mà con người sẽ không nhận thấy từ dữ liệu tích lũy" (Akishige)

Sử dụng AI có thể được chia thành sáu loại

AI	Hệ thống nhận dạng AI	Dự đoán AI	AI trò chuyện
Loại gán	Quản lý nhập cảnh với nhận dạng khuôn mặt	Phát hiện các ngoại lệ từ một lượng lớn nhật ký (trong các nhà máy, vv)	Hỗ trợ các yêu cầu sử dụng chatbots, vv
Loại mở rộng	phát hiện ung thư tốt không thể nhận ra bằng mắt thường	(Trên các trang web thương mại điện tử, vv	Trả lời các câu hỏi trong khi đánh giá khách quan cảm xúc của người khác dựa trên các từ, giọng nói, vv

AI thể hiện sức mạnh nào, và mặt khác, những thứ nào chúng không giỏi? Để truyền đạt đúng nhận thức của bạn về AI, cần phải tiếp tục truyền đạt kiến ​​thức cơ bản về AI Điều này cũng tương tự đối với SMFL, với Akishige làm việc với Kyotani Kazuki, người đứng đầu nhóm phát triển nâng cao AI của công ty, để lên kế hoạch và thực hiện đào tạo nội bộ để truyền bá sự hiểu biết về AI

Một trong những quan niệm sai lầm rằng những người sắp học AI có là niềm tin rằng "AI rất linh hoạt" Nó phải được kéo bởi các hình ảnh được mô tả trong tiểu thuyết Để sửa chữa những giả định và hiểu lầm như vậy, Akishige tập trung vào "những gì AI không giỏi" và "giới hạn của AI" trong hội thảo nội bộ của mình Tóm lại, có bốn điểm:

4 quan niệm sai lầm Những thứ ai không giỏi

• Cho dù AI chính xác bao nhiêu, nó không thể được dự kiến ​​là chính xác 100%
• Có khả năng học tập theo số lượng xử lý, nhưng sẽ không khôn ngoan trên chính nó
• Nhận dạng mẫu là khó khăn trong khi tích lũy dữ liệu nhỏ
• Cuối cùng, tôi không biết liệu tôi có thể làm điều đó cho đến khi tôi thử nó

Để đặt nó theo thuật ngữ cực đoan, bản chất thực sự của AI là một chương trình máy tính xử lý dữ liệu Nói cách khác, không có dữ liệu, nó là vô dụng và ví dụ, một lượng đầu vào áp đảo là điều cần thiết để đạt đến một mức độ dự đoán AI (mô hình ước tính) có thể được sử dụng trong sử dụng thực tế Tất nhiên, phải mất một lượng thời gian hợp lý để thu thập và xử lý một lượng dữ liệu khổng lồ Hôm qua và hôm nay, không thể tạo ra sản lượng tuyệt vời và để AI nhận ra giá trị thực của nó, điều cần thiết là phải có "thời gian phát triển trong đó các thí nghiệm thu thập dữ liệu và chính xác được lặp lại"

Nó không được sử dụng cho AI Master AI

"Bằng cách sử dụng tiềm năng của AI, cơ hội giải quyết các vấn đề kinh doanh tăng lên Tuy nhiên, để làm điều này, bạn cần các kỹ năng lập kế hoạch để suy nghĩ về cách sử dụng AI và suy nghĩ cố gắng làm chủ AI", Akishige nói

"Ví dụ, hãy tưởng tượng một quá trình trong đó một nhân viên mới đầy hứa hẹn sẽ được giao cho bộ phận của anh ta và được đào tạo để nhận ra tiềm năng của anh ta Bất kể tài năng thông minh và tiềm năng cao như thế nào, anh ta sẽ phải theo dõi anh ta lập trường của việc làm việc cùng nhau để xác định và phát triển năng khiếu của mình và thúc đẩy anh ta để làm việc cùng nhau để phát triển doanh nghiệp của mình "

Vậy, những người mà người kinh doanh nên thực hiện để sử dụng AI trong doanh nghiệp và phát triển dịch vụ khách hàng của riêng họ? Akishige khuyên, "dễ hiểu hình ảnh sử dụng AI nếu bạn áp dụng nó vào loại 5W1H, giống như tạo ra một đề xuất"

Tuy nhiên, không cần một người để nắm bắt tất cả những điều này Ví dụ, SMFL có nhóm phát triển riêng, với một số kỹ sư có kỹ năng trong các công nghệ AI khác nhau, trong khi những người khác có các chuyên gia tư vấn giám sát các dự án AI và quản lý họ làm việc cùng nhau để đảm bảo sự hợp tác suôn sẻ giữa các địa điểm khác nhau Các phân chia và hệ thống theo dõi là hoàn hảo

Ngoài ra, khi xem xét sử dụng AI, điều đầu tiên cần làm là làm rõ và làm rõ các "vấn đề cần được giải quyết" Khó khăn trong công việc mà bạn tìm thấy hàng ngày không trở thành một "thách thức" nếu nó như vậy Ai đang gặp rắc rối và nguyên nhân cơ bản của vấn đề là gì? Nói cách khác, chỉ khi các vấn đề được tổ chức để ai và tại sao rõ ràng rằng chúng có thể trở nên rõ ràng, rằng "sự tồn tại của vấn đề" sẽ được tiết lộ

AI không phải là "đối thủ" của con người Akishige lập luận rằng bản chất của điều này là một "lực lượng mới đầy hứa hẹn" phát triển, sử dụng nó và hợp tác để giải quyết các thách thức cùng nhau Lần tới, chúng tôi sẽ làm sáng tỏ các trường hợp sử dụng AI của SMFL dựa trên các dự án cụ thể

(Nội dung và tiêu đề kể từ tháng 5 năm 2021)

Giải pháp bài viết hoặc dịch vụ liên quan

Giá trị của thời gian được lấy lại thông qua sự phát triển của AI/OCR SMFL đảm nhận sự đổi mới trong thói quen kinh doanh

Đừng tìm kiếm lý do tại sao nó không thể "Team DX" tự hành của SMFL, đồng sáng tạo nội bộ luôn tích cực

Chìa khóa để mang lại sự đổi mới là tạo ra một hệ thống phát triển nội bộ và các kỹ sư có thể đồng sáng tạo với lĩnh vực kinh doanh