知識驅(qū)動助力人工智能認知能力的提升,滿足人工智能深入各個行業(yè)不同應(yīng)用場景的需求。隨著深度學(xué)習(xí)與知識圖譜等多重技術(shù)的深度融合,綜合利用大量知識數(shù)據(jù)中的因果和邏輯關(guān)系,可以助力人工智能認知能力的提升,來解決人工智能深入各個行業(yè)時場景復(fù)雜、可解釋性較低等問題。在技術(shù)方面,知識和數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動的人工智能技術(shù)路線展現(xiàn)了強勁的發(fā)展?jié)摿�,知識的融合應(yīng)用有效地提升了智能問答、智能推薦、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型等人工智能技術(shù)中的效果。文心大模型、孟子大模型等均嘗試利用知識增強技術(shù)路線提升效果。在應(yīng)用方面,知識與人工智能的融合拓展了人工智能的應(yīng)用范圍,促進形成知識凝練、知識流轉(zhuǎn)、知識賦能閉環(huán),推動數(shù)字化發(fā)展下行業(yè)與企業(yè)各類知識的沉淀、流轉(zhuǎn),顯著提升實際場景的智能應(yīng)用水平。
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器人流程自動化,智能流程管理,低代碼應(yīng)用平臺,流程挖掘等工具和平臺,銜接起了企業(yè)級各類復(fù)雜業(yè)務(wù)場景,其綜合應(yīng)用,互使能是超級自動化發(fā)揮效能的重要手段
規(guī)�;侵刚狭素S富的人工智能開發(fā),部署,測試,運維等能力,標準化是指將異構(gòu)的軟硬件環(huán)境封裝為標準化的界面,可擴展是指可以不斷適配新的技術(shù)和工具
到端的MLOps一體化工具和細分場景的專項工具都非�;馃�,端到端工具追求大而全的功能集,專項工具在局部或某些場景下功能和性能較好
AI軟件設(shè)施在近兩年成為產(chǎn)業(yè)焦點,AI開源框架生態(tài),預(yù)訓(xùn)練大模型體系,AI軟件平臺生態(tài)等內(nèi)容都得到了長足的發(fā)展,像水電一樣成為觸手可得的普惠資源
智能文檔處理、智能會議、知識管理、智能客服等各類企業(yè)智能應(yīng)用不斷發(fā)展,全面賦能企業(yè)辦公、管理、決策、風(fēng)控、營銷、服務(wù)等各個環(huán)節(jié)
頭部科技企業(yè)先后發(fā)布了AI治理戰(zhàn)略和治理體系,成立了相關(guān)委員會和工作組,聚焦企業(yè)層面的AI治理和風(fēng)險管理體系,可信AI技術(shù)和保障工具也在蓬勃發(fā)展
全球人工智能市場收支規(guī)模達850廳美元,預(yù)測,2022年該市場規(guī)模將同比增長約20%至 1017廳美元,并將于2025年突破2000廳美元大關(guān), CAGR 達24.5%
調(diào)度決策外賣調(diào)度系統(tǒng)困住騎手;個性化推薦電商場景下的信息繭房和馬太效應(yīng);內(nèi)容治理如何守護清朗健康的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境;人工智能可以放心使用嗎
數(shù)據(jù)不完備和濫用風(fēng)險突出而損害用戶的權(quán)益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見歧視等方面尚存在局限;企業(yè)人工智能管理體系不完善
企業(yè)作為落實人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產(chǎn)品全生命周期的風(fēng)險管理機制,提出了面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能治理基本框架
構(gòu)建面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能技術(shù)體系,推動人工智能技術(shù)可用、可靠、可信,其內(nèi)涵包括提升技術(shù)安全和構(gòu)建技術(shù)管理機制兩個層面工作
在規(guī)劃設(shè)計階段機器學(xué)習(xí)場景中固有的不可預(yù)測性,傳達實施偏差會進一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運行之后的動態(tài)更新缺乏足夠驗證等挑戰(zhàn)