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行業(yè)知識

社會創(chuàng)新·技術(shù) | 風(fēng)云詭譎的商業(yè)廢舊布條撕碎機(jī)世界，看AI如何應(yīng)對挑戰(zhàn)？

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“我們對于未來，除了未來不可知、和未來既不是今天的樣子也不是今天的我們所預(yù)測的樣子這兩點之外，幾乎一無所知”。 ——彼得·德魯克*1 不可預(yù)測的商業(yè) 在現(xiàn)代商業(yè)領(lǐng)域中，想占據(jù)市場先機(jī)必先贏得用戶，而贏得用戶的關(guān)鍵便是抓住需求。面對跨越國界的商業(yè)發(fā)展,多樣化的個人喜好，使得對需求的準(zhǔn)確把握極其困難。我們需要直面極其艱巨的挑戰(zhàn),那便是利用數(shù)據(jù)，去預(yù)測不可預(yù)測的商業(yè)。然而一直以來的分類處理法耗時耗力，且在客觀上不合理。這種分類處理法使得數(shù)據(jù)的價值還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未被挖掘和充分利用。現(xiàn)有人工智能技術(shù)的局限性要改變現(xiàn)狀，必然需要人工智能。雖然目前已有應(yīng)用中的人工智能，但卻都是限于某一領(lǐng)域的“單一人工智能”。例如，向流通領(lǐng)域的客戶提供建議、從照片圖像識別人臉的技術(shù)、定時應(yīng)答系統(tǒng)等等。這些都是根據(jù)記錄的數(shù)據(jù)再加上人的假設(shè)和設(shè)計后組裝成為程序，并需要就實際問題逐一進(jìn)行開發(fā)。并且，基于人的假設(shè)所開發(fā)的程序，很難給出超出人的設(shè)想范圍的結(jié)果。實現(xiàn)真正的“人工智能” 我們的目標(biāo)是實現(xiàn)真正的人工智能，而將其變?yōu)楝F(xiàn)實的是2015年日立發(fā)布的日立人工智能技術(shù)。它是最撕碎機(jī)1688先*2被應(yīng)用的“通用人工智能”?？勺詣由沙^100萬個假設(shè)，從中篩選重要因素、從人為給予的選項中挑選最適合的選項。它與單一人工智能最大的不同，就是作為判斷根據(jù)的假設(shè)是由AI本身根據(jù)實際數(shù)據(jù)來決定的。曾經(jīng)有過這樣一個實驗。讓搭載了日立人工智能技術(shù)的機(jī)器人坐在用玩具積木做的秋千上，以秋千達(dá)到最大擺幅為目的，以膝蓋的彎曲和伸展為條件，進(jìn)行試驗。日立人工智能技術(shù)以機(jī)器人膝蓋彎曲的時間和幅度等自身收集到的信息為基礎(chǔ)建立假設(shè)，實行并開始探尋最適値（而單一人工智能此時則需要人為給予信息）。不到1分鐘后，秋千開始擺動，5分鐘便得到了人無法想到的晃動方式。通用人工智能通過學(xué)習(xí)大聊城花鐵撕碎機(jī)生產(chǎn)廠家量的數(shù)據(jù)，可以自行給出判斷，不需人工干預(yù)給出假設(shè)。因此可以找到人無法想到的問題解決方法。日立人工智能技術(shù)，是在真正意義上可以被稱為“人工智能”的存在。預(yù)測不可預(yù)測的挑戰(zhàn)，已經(jīng)開始日立人工智能技術(shù)，不需就現(xiàn)有領(lǐng)域和問題進(jìn)行再次開發(fā)便可直接應(yīng)用。將其搭載后便可進(jìn)行自主學(xué)習(xí)并將撕碎機(jī) 久久網(wǎng)現(xiàn)有系統(tǒng)變?yōu)榭沙砷L二手撕碎機(jī)58同城的系統(tǒng)。由此也可見，日立人工智能是撕碎機(jī)下料慢的原因可以被稱為“通用人工智能”的。例如，某物流倉庫在其管理系統(tǒng)WMS（WarehouseManagementSystem）上搭載了日立人工智能技術(shù)后，生產(chǎn)性能提高了8%。除此之外，還有像店鋪銷售量增長15%、呼叫中心訂單量提高27%等諸多案例。在金融、鐵路、工廠、水成套設(shè)備等14個領(lǐng)域已有共計57個案例。在極速發(fā)展的商業(yè)時代，我們應(yīng)當(dāng)找到正確的方向，面對變化，擁抱變化。科學(xué)合理地利用通用人工智能應(yīng)對商業(yè)挑戰(zhàn)，將為企業(yè)增值創(chuàng)收，帶來更多可能性。我們邀請你與日立人工智能一起，應(yīng)用數(shù)據(jù)的新價值，推動業(yè)務(wù)的持續(xù)創(chuàng)新。責(zé)任編輯：盧金生

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