La inteligencia artificial (AI) se extendió por todo el mundo, pero su forma embrionaria se remonta al siglo XVIII e incluso antes. En ese momento, James Watt de Escocia diseñó un ingenioso sistema de control automático para la máquina de vapor en construcción, el Gobernador, que sentó las bases para la teoría de control moderna. En 1956, varios científicos informáticos se reunieron en Dartmouth para proclamar apasionadamente: permitir que las máquinas usen el lenguaje, formar conceptos abstractos y resolver los problemas humanos existentes; Durante las décadas siguientes, AI ha estado invirtiendo polos, o prediciendo el brillante futuro de la civilización Human a, o siendo arrojado a la basura como una locura tecnológica.
Hasta después de 2012, la Ia pasó de la concepción a la prosperidad, gracias al aumento de la cantidad de datos, la mejora de la Potencia computacional y la aparición del aprendizaje profundo. Ahora, AI está entrando en la vida más rápido de lo que pensábamos. En el campo, AI UAV ayuda a los agricultores a sembrar, fertilizar y medicar. En la Ciudad, la industria de Ia Siasun Robot&Automation Co.Ltd(300024) convierte el taller en una fábrica de lámparas negras. En el laboratorio, los algoritmos de Ia ayudan a los científicos a desarrollar nuevos medicamentos. No es difícil imaginar que en los próximos años, la Ia será la fuerza impulsora más importante del desarrollo de la sociedad humana, que explotará la energía o superará la revolución industrial.
AI mejora en gran medida la eficiencia y el nivel de la toma de decisiones inteligente.
No existe una definición uniforme de inteligencia artificial (AI) tanto en el mundo académico como en la industria. Sin embargo, en general se ha llegado a la conclusión de que la inteligencia artificial es una rama amplia de la informática, que trata de hacer que la máquina simule la inteligencia Human a. Las áreas de aplicación incluyen el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por ordenador, la inteligencia, la programación automática, La minería de datos, etc.
El profesor Winston del Massachusetts Institute of Technology cree que la inteligencia artificial es el estudio de cómo hacer que las computadoras hagan el trabajo inteligente que sólo las personas pueden hacer en el pasado. Como subconjunto de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático es analizado e investigado por algoritmos diseñados por programadores humanos, y luego toma decisiones basadas en el análisis de datos y la investigación.
Por ejemplo, cuando navegamos por el centro comercial en línea, a menudo aparece información de recomendación. Este es el centro comercial basado en su historial de compras y una larga list A de colecciones, identificando los productos que realmente le interesan y están dispuestos a comprar. Este modelo de toma de decisiones puede ayudar a los centros comerciales a asesorar a los clientes y alentar el consumo de productos. Esta es la recomendación personalizada basada en el aprendizaje automático.
El aprendizaje profundo es un sub – dominio del Aprendizaje automático. El objetivo final del aprendizaje a través de la red neuronal artificial es hacer que Siasun Robot&Automation Co.Ltd(300024) tenga la
En la actualidad, el aprendizaje profundo ha llevado a cabo una variedad de tareas, haciendo posible casi todas las funciones auxiliares de la máquina. Traducción, reconocimiento de voz, toma de decisiones de inteligencia empresarial, vehículos no tripulados están a la vista. Sobre la base del marco de aprendizaje en profundidad, las empresas pueden llevar a cabo el desarrollo de aplicaciones de Ia de manera flexible y conveniente de acuerdo con sus propias características de la industria y las necesidades de la escena, y ya no necesitan construir la base de 0 a 1, lo que mejora en gran medida la eficiencia y El nivel de la toma de decisiones inteligente de la industria.
Intelligent decision – Making Driven Industry cost Reduction and efficiency
El rápido desarrollo de la inteligencia artificial, desde el punto de vista técnico, la industria considera ampliamente que las competencias básicas de la Ia incluyen tres niveles, a saber, la inteligencia operacional superficial, la inteligencia perceptiva media y la inteligencia cognitiva profunda. La inteligencia cognitiva es la personificación de la máquina, as í como la “mecanización” de la red neuronal humana. Es el campo más avanzado de la inteligencia artificial, y uno de los campos más profundos importantes es la toma de decisiones inteligente.
En la actualidad, algunos productos de toma de decisiones inteligentes comercializados han entrado en la etapa de inteligencia de toma de decisiones completa. El sistema puede tomar decisiones y acciones directamente por sí mismo y realizar la “semi – personalidad” de la inteligencia de toma de decisiones.
De hecho, antes de que la tecnología de inteligencia artificial madurara, las grandes empresas habían comenzado a tomar decisiones y juicios empresariales a través del análisis de datos, como la historia de Wal – Mart de “cerveza y pañales”. Al analizar los datos de ventas, los gerentes de Wal – Mart encontraron un fenómeno desconcertante: la cerveza y los pañales, dos artículos aparentemente no relacionados, a menudo aparecen en la misma cesta de la compra, y los gerentes encontraron que a menudo ocurren en padres jóvenes. Resulta que la mayoría de las familias estadounidenses suelen ir al supermercado a comprar pañales a sus padres jóvenes. Mientras compraban pañales, los padres a menudo pasaban a comprar cerveza para sí mismos. Desde entonces, Wal – Mart ha tratado de colocar la cerveza y los pañales en la misma zona, lo que facilita a los consumidores encontrar rápidamente los productos y, al mismo tiempo, ha aumentado considerablemente las ventas.
Hoy en día, la inteligencia artificial basada en el retrato del usuario, la gestión del conocimiento, el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático no sólo trae grandes cambios en el modelo de negocio, el proceso de negocio, la estructura organizativa y la aplicación del producto. Más líderes empresariales, en la toma de decisiones inteligente trajo el valor orientado a los datos.
¿Cómo pueden las empresas tomar muchas decisiones en poco tiempo? ¿Reducir los costos de prueba y error? Los requisitos de toma de decisiones están en todas partes, pero la gente no define con precisión la toma de decisiones inteligente. En opinión de Wang mingming, científico jefe de samoyeyun, una empresa líder en la toma de decisiones de Ia en China, la toma de decisiones inteligente se basa en la integración de la tecnología de Big data y el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el aprendizaje federado, el Atlas de conocimientos, etc. con la industria, la Toma de decisiones inteligente puede satisfacer con precisión las necesidades de los usuarios o las necesidades empresariales entre los datos y descubrir la lógica y las leyes subyacentes, lo que es esencial para mejorar la eficiencia. Este método innovador de toma de decisiones se basa en el uso de la enorme ventaja de “Algoritmo” y “capacidad de cálculo” de la IA, de modo que la toma de decisiones empresariales de la experiencia y la conducción de procesos a la conducción de datos, la automatización de la toma de decisiones, para lograr el objetivo de reducir costos y aumentar la eficiencia.
Hoy en día, la aplicación de la decisión inteligente ha penetrado profundamente en el campo de la entidad, por ejemplo, la primera vez que el plan de mantenimiento y la inteligencia artificial se combinan en el transporte ferroviario; En las piezas de automóviles, romper la barrera de la oferta, la producción, la venta y la demanda, realizar la optimización de toda la cadena de valor; En el campo de la fabricación de procesos, desde el suministro frontal hasta la producción media hasta la coordinación de la producción y la comercialización en la última etapa, el valor de la decisión inteligente es inmediato y se está creando un valor de fabricación más directo de una manera única.
IDC predice que para 2025, más del 60% de las empresas combinarán la experiencia humana con la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el PNL y el reconocimiento de patrones, harán predicciones y decisiones inteligentes, mejorarán la visión de toda la empresa y aumentarán la eficiencia y productividad de los empleados en un 25%.
Atlas del conocimiento para ampliar los límites de la capacidad de adopción de decisiones
La inteligencia artificial está pasando de la “inteligencia perceptiva” a la “inteligencia cognitiva”. Además de la capacidad perceptiva de imitar la visión humana, el oído y el tacto, la máquina necesita tener la capacidad cognitiva, simular el modo de pensar humano y la estructura del conocimiento para “pensar”, por lo que necesita una fuerte red de conocimiento subyacente como apoyo, el Atlas del conocimiento es la base importante para apoyar la realización de la inteligencia cognitiva por la máquina.
Cuando usted está buscando información, viendo noticias, cepillando vídeos cortos, comprando, cada cosa que ve que le mueve puede tener un Map a de conocimiento detrás de él. En pocas palabras, el Atlas del conocimiento es una red de relaciones visuales que enlaza una gran cantidad de información de diferentes tipos y proporciona a las personas la capacidad de analizar los problemas desde el punto de vista de las relaciones. Se ha utilizado ampliamente en campos como la búsqueda inteligente, el análisis de decisiones, la lucha contra el fraude financiero, etc.
Los mapas de conocimiento se utilizan ampliamente para dar a las máquinas y software la capacidad de “entender” E “explicar”. El uso de mapas de conocimiento puede hacer que la inteligencia artificial “entienda” el lenguaje natural humano, integre continuamente los datos existentes y los datos externos, haga que la máquina forme la capacidad cognitiva, reduzca la gran dependencia de la muestra de la inteligencia artificial, mejore la economía del aprendizaje y la eficiencia de la utilización del conocimiento previo, y luego tome la decisión óptima.
Después de años de acumulación de Negocios y tecnología, samoye Cloud reúne tres elementos de Ia, tales como datos, algoritmos, potencia computacional, etc., y construye un Map a de conocimiento de Ia con “tres elementos”, especialmente mediante el uso de tecnología de inteligencia artificial de vanguardia como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, desarrolla una aplicación avanzada de inteligencia artificial “sistema integrado de toma de decisiones inteligentes”, y proporciona un sistema de servicio estandarizado en forma de productos SaaS y apaas. Con el fin de reducir al mínimo los umbrales técnicos, samoye Cloud proporciona análisis de aplicaciones complejos impulsados por el conocimiento y apoyo a la adopción de decisiones para diferentes industrias y dominios, encapsula una gran cantidad de conocimiento en módulos, entrena automáticamente modelos de manera óptima y genera esquemas adaptativos. De acuerdo con sus propias necesidades, las empresas pueden personalizar la aplicación de mapas que se adapte a los escenarios de negocio para lograr fácilmente el desarrollo secundario, obtener rápidamente resultados de mapas tridimensionales, mejorar el nivel de inteligencia de la toma de decisiones.
Tomando como ejemplo la industria financiera de servicios, la tecnología de mapas de conocimientos desempeña un papel cada vez más importante en el apoyo a los usuarios desde la visualización de datos, la evaluación de riesgos, la lucha contra el fraude y la predicción de riesgos. Samoye Cloud utiliza la tecnología de mapeo de conocimientos para analizar los datos de los usuarios a fin de visualizar la presentación, la consulta interactiva y la salida de indicadores y etiquetas relacionados, a fin de identificar y prevenir eficazmente el fraude de pandillas para proporcionar un estudio oportuno de la adopción de decisiones.
Además, samoye Cloud Knowledge Map es preciso en el nivel de marketing. Puede construir un Map a de conocimiento de red social basado en el cliente, después de obtener la autorización del usuario, excavar la red de relaciones sociales del usuario (como familiares, amigos, colegas, compañeros de clase, extraños, etc.) en todas las direcciones, encontrar clientes potenciales de negocios relevantes con precisión y rapidez, por lo tanto, desarrollar estrategias de marketing específicas para ayudar a las empresas a lograr clientes precisos.
Hasta la fecha, los clientes de Samoa Cloud han abarcado desde operadores de telecomunicaciones, fábricas de Internet, plataformas de comercio electrónico, medios de audio y vídeo, hasta finanzas, almacenamiento, negocios, etc. Se han acumulado decenas de millones de muestras a largo plazo y multidimensionales de clientes, todas las variables derivadas tienen una dimensión de más de 10.000 millones de grados, la precisión y precisión del modelo de algoritmo ha alcanzado un alto nivel, para suavizar la situación de riesgo especial en un escenario específico, formando una mayor barrera competitiva.
La tecnología cambia con cada día que pasa, pero al igual que la esencia de la gestión empresarial, la esencia de la gestión de la toma de decisiones no ha cambiado mucho: que la persona correcta, en el momento adecuado, tome la decisión de la manera correcta. “La verdadera tecnología es que no se puede sentir la existencia de la tecnología”, la inteligencia artificial del futuro no sólo puede mejorar nuestra eficiencia, sino que también es insensible. La ia no es perfecta, pero todavía queremos agradecer a los innovadores en el campo de la inteligencia artificial, que en su búsqueda de la verdad insistieron en “aunque millones de personas, voy a ir”, sólo para actualizar nuestra comprensión del mundo y de nosotros mismos.
