Venturebeat最近撰文一篇关于AI在企业应用中的报道，原文表达了一个很重要的观点：尽管AI可以在几个小时内精通一款游戏并打败人类冠军，但要很难在实际商业应用中发挥作用，原因是使用AI不像使用一款软件那么简单，AI需要专业知识，远见性和获取到不容易理解的信息。
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Google的AI可以在围棋上击败人类冠军，NVIDIA的AI可以通过浏览真实的相片样本，通过推导做出一张逼真的照片，这两家公司的AI都使用了生成对抗网络的技术：通过分析判断，推导学习。而其中的技巧是在AI推导学习前，它们都接受了许多指导训练，更重要的是，它们所面临的问题和结果都是十分明确的。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/9245.html
然而，大多数商业问题不能转化成一盘游戏来解决，尽管今天人工智能已经能模拟人类大脑神经网络的功能，但限制很多。AI工程师使用深度学习技术，调整计算机指令之间的关系，就像神经元那样运行，简而言之，设计师可以告诉AI所要学习的内容，并提供示例，分析这些示例中的数据，数据越多，AI的准确性越高。这里存在一个问题：AI的性能和它接受的数据质量挂钩，AI只会分析这些数据，而不是理解其中的内容，自然不能区分因果关系。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/9245.html
一般的企业不会让一个系统做决定，因为每一个决策背后都要有对应的逻辑。亚马逊是少数几家将AI运用自如的公司之一，他们利用AI优化库存管理，仓库操作和数据中心等。AI在高速发展，但企业领导仍需要了解AI的真正作用并为此构造一个合适的使用场景，之后他们就会看到AI的好处。文章源自玩技e族-https://www.playezu.com/9245.html
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