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人工智能到底性能优先还是应用优先?

导读: 对于AI公司来说,首先需要搞清楚自己和客户对于错误的容忍度是什么,然后要问自己:在真实环境中获取客户数据有多么重要?最终,需要找到一个产品训练时长和投入真实环境后潜在风险的平衡点。

OFweek智能硬件网讯:哈佛商业周刊最新的一篇评论文章指出,和人类参与不同工作有不同胜任标准一样,机器何时可以从内部训练转为在真实工作环境中学习的标准也不一样。对于AI公司来说,首先需要搞清楚自己和客户对于错误的容忍度是什么,然后要问自己:在真实环境中获取客户数据有多么重要?最终,需要找到一个产品训练时长和投入真实环境后潜在风险的平衡点。

不同工作,对错误的容忍度不同

麦当劳的收银员不需要太多培训就能上岗。即使是上班第一天,大多数收银员也能胜任工作。工作时间越长,他们就越有经验。虽然新人可能有些慢,比起老员工,错误会多一些,但整体来说,大家都相信他们会从经验中学习提高。

我们一般不这么想,但其实商业飞行员也是这样。我们坐飞机感到放心,是因为航空运输飞行员认证是由美国交通部联邦航空管理局管理的,要求飞行员最少拥有1500小时的飞行时长,500小时的国际航班经验,100小时的夜间飞行时间,还有75小时的仪表操作时长。不过我们也知道,飞行员的成长也需要工作经验。

2009年1月15日,当美国航空1549号航班被一群加拿大鹅击中后,在所有发动机关闭的情况下,机长 Chelsey “Sully”Sullenberger 奇迹般地将飞机降落在哈德逊河上,拯救了所有155名乘客的生命。大多数记者将他的表现归功于经验。他拥有19,663 小时的飞行时长,其中A320 飞机的飞行时长达到了4,765 小时。 Sully自己说:“可以这么看,42年来,我一直在一个叫做经验、教育和培训的银行中持续做着小额定期存款。1月15日那天,数额攒了不少,于是我提了一大笔钱。”Sully 和他所有乘客,都应该感谢以前陪Sully 飞过的那数以千计的人。

人工智能到底性能优先还是应用优先?

在收银员和飞行员之间,“胜任工作”的判断标准是有差异的。这种差异基于对错误的容忍度。很明显,对飞行员来说,容忍度要低得多。这体现在他们服务第一批真实客户之前,我们要求他们积累的训练时长上,即使他们真正上岗后会随着经验的增长而提高。对于不同的职业,我们对于接受多长时间的培训就算“胜任工作”了,有着不同的定义。

机器学习也是如此。

AI 应用是基于预测的。传统的编程算法遵循指定步骤处理数据,输出结果。但机器学习不同。作为当今 AI 技术的主要方法,机器学习算法会在学习过程中持续进化。给机器以包括结果在内的数据,它会找到其中的关联,根据这些关联,机器可以处理它从未见过的数据,并给出预测结果。

这意味着智能机器需要接受训练,就像飞行员和收银员一样。新员工在公司的培训体系中变得可以“胜任工作”,之后走上工作岗位,随着工作经验的积累持续提高。在这一过程中,判断何时可以“胜任工作”是个重要决定。就机器智能来说,这可能是个和时机有关的重要战略决策:何时从内部训练转换为实际工作过程中的学习。

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责任编辑:Eric
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