加入 getAbstract 阅读摘要

与人工智能一起工作

加入 getAbstract 阅读摘要

与人工智能一起工作

人机合作的真实案例

MIT Press,

15 分钟阅读
6 个要点速记
可用文本

看看什么内容?

与作者一起,探索人机合作,了解不断发展的人工智能技术对于未来工作的意义。


评级

8

关键特征

  • 实用性
  • 结构清晰
  • 入门知识

导读荐语

未来已来。如今,公共交通和广告等各个行业都在使用人工智能(AI)。本书中,信息技术专家史蒂芬·米勒(Steven Miller)和托马斯·H·达文波特(Thomas H. Davenport)分享了人工智能与工作场景相结合的成功案例,让读者大开眼界。他们不仅用数据说话,还详细描绘了人工智能对工作方式的影响,并对未来提出了一些关键性的思考。无论你是畏惧还是打算拥抱人工智能,都可以在本书中找到答案。

浓缩书

人工智能自动化涉及基于规则的系统和机器学习系统。

人工智能工程师使用“if-then”语句来构建基于规则的系统。他们将数据进行标注(label),用来训练机器学习系统。机器学习系统能够发现数据模式(pattern),然后将其用于解释未标注的数据。在工作场所,人工智能发挥着多种功能,包括:

  • 预测
  • 推荐
  • 分级(用于发现潜在客户等)
  • 在文档中查找特定信息
  • 流程自动化

如今,许多工作场所已使用人工智能来实现自动化(automation,指将简单、重复的工作交给人工智能)和员工能力的增强(augmentation,指使用人工智能技术辅助员工)。在摩根士丹利(Morgan Stanley),人工智能根据客户的具体情况提供个性化的产品和项目推荐,理财顾问再根据对客户的了解来提出精细化的建议。这种人机结合的工作方式更为高效。相比人类,人工智能可以在短时间内分析大量数据,加快客户定制流程。顾问们表示,人工智能系统让他们能够为更多客户提供更加个性化的建议。再如,新加坡 Jewel 商场引入了一套人工智能系统,使安全事故报告实现了部分自动化。...

关于作者

托马斯·H·达文波特(Thomas H. Davenport)是巴布森学院(Babson College)信息技术与管理学教授,也是德勤分析公司(Deloitte Analytics)的高级人工智能顾问。史蒂芬·米勒(Steven Miller)是新加坡管理大学信息系统荣誉教授。


恭喜你又学完了一篇干货!复述、评论及做笔记是对知识最大的致敬↓