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AI 在许多承诺上都失败了。随之而来对人工智能的怀疑甚嚣尘上,我们面临一个选择:选择变得过于愤世嫉俗,在一旁观望等待赢家出现,或者找到一种方法过滤噪音,尽早发现商业突破,参与到这一历史性的经济机会之中。有一个简单的框架可以区分近期现实和科幻。我们使用对任何技术最重要的单一标准——成熟度进行衡量:它管理通常被称为边缘案例的不可预见事件的能力。随着技术的不断完善,它变得越来越擅长处理越来越少见的边缘案例,并且由此逐渐解锁新的应用。这是一个重要的观点:如果今天的人工智能专注于精确度或者检索,就可以实现非常高的性能。换句话说,它以牺牲一个代价优化另一个(即以更少的误报换取更多的漏报,反之亦然)。但是要同时在这两方面实现高性能,人工智能模型会遇到困难。解决该问题是人工智能的圣杯。
自动送货移动机器人(AMR)是城市自主商业化的首个应用,机器人出租车仍然在等待无法企及的高保真人工智能性能。行业的进步速度以及过去五年的经验强化了我们的观点,即人工智能商业化的最佳方式是专注于用低保真人工智能支持窄应用,在需要的时候通过人工干预实现高保真性能。在这个模型中,低保真人工智能带来早期商业化,之后的增量改进帮助推动业务 KPI。通过瞄准更宽容的用例,企业可以使用低保真人工智能及早实现商业成功,同时对于需要多年才能实现的高保真功能保持现实的看法。毕竟科幻在商业规划中没有立足之地。
自动送货移动机器人(AMR)是城市自主商业化的首个应用,机器人出租车仍然在等待无法企及的高保真人工智能性能。行业的进步速度以及过去五年的经验强化了我们的观点,即人工智能商业化的最佳方式是专注于用低保真人工智能支持窄应用,在需要的时候通过人工干预实现高保真性能。在这个模型中,低保真人工智能带来早期商业化,之后的增量改进帮助推动业务 KPI。通过瞄准更宽容的用例,企业可以使用低保真人工智能及早实现商业成功,同时对于需要多年才能实现的高保真功能保持现实的看法。毕竟科幻在商业规划中没有立足之地。