Jeśli myślisz o przyjęciu AI: po prostu wskocz

Czy jesteś kierownikiem firmy, który marzy o zastosowaniu sztucznej inteligencji w swojej firmie, ale czuje się przytłoczony tą perspektywą? Następnie Andrew Ng, były założyciel Google Brain i główny naukowiec w Baidu, ma dla Ciebie kilka rad: wskocz.

To wielka podróż, powiedział na scenie EmTech Digital, dorocznej konferencji AI MIT Technology Review, ale wskoczenie nie jest trudne.

Ng jest teraz założycielem i dyrektorem generalnym Landing AI, przedsięwzięcia, którego celem jest pomaganie firmom bez zasobów i know-how tradycyjnych firm technologicznych w uczestniczeniu w rewolucji sztucznej inteligencji. To firmy spoza branży AI, takie jak handel detaliczny, logistyka czy transport, mogą skorzystać na zwiększonej wydajności i odblokowanym potencjale, jaki zapewniają aplikacje uczenia maszynowego, powiedział Ng. Ale rozumie, że może być ciężko. [Jesteśmy tutaj, aby] pomagać firmom w bardzo trudnej, ale bardzo cennej rzeczy, powiedział.

Jak wskoczyć? Ng radzi zaczynać od małych rzeczy. Zacznij od projektu pilotażowego, który wymaga tylko jednego lub dwóch inżynierów; ustal realistyczne oczekiwania co do tego, co może, a czego nie może zrobić sztuczna inteligencja; i skup się na zdobywaniu szybkich wygranych. Ta strategia nie tylko pomaga organizacji szybko zrozumieć, czego będzie wymagać dalsze inwestowanie w sztuczną inteligencję, ale także pomoże uzyskać akceptację ze strony kadry kierowniczej wyższego szczebla. Powiedział, że najlepszym sposobem na odniesienie sukcesu w adopcji AI jest wsparcie ze wszystkich poziomów organizacji.

Zaczerpnął przykład z własnego doświadczenia, kiedy po raz pierwszy uruchomił Google Brain. Na początku zakładania tego zespołu spotkał się z powszechnym w firmie sceptycyzmem co do potencjału głębokiego uczenia się. To dzięki początkowym szybkim zwycięstwom nabrał niezbędnego rozpędu, aby uzyskać więcej zasobów.

Ng podzielił się również swoim podekscytowaniem przyszłymi postępami w sztucznej inteligencji — i ich znaczeniem dla firm. Na przykład uczenie modeli uczenia głębokiego na małych zestawach danych — 100 punktów danych lub mniej — może otworzyć zastosowanie sztucznej inteligencji w wielu firmach, takich jak opieka zdrowotna, które mogą mieć znacznie mniej danych do pracy niż duże platformy technologiczne.

Na razie jednak sztuczna inteligencja lądowania koncentruje się na skali czasu od dwóch do czterech lat. Jedyną rzeczą lepszą od ogromnej długoterminowej szansy jest ogromna krótkoterminowa szansa – żartował. Mamy ich teraz wiele.

ukryć