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AI 懒人包:四大象限图搞懂 2019 AI 善于与不善于范畴

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【为何我们要遴选这本书】人工智慧时期来袭,人们在生涯及工作中大批运用 AI 制造更好的质量,而哪些事变照样必需由人类来做、哪些事变人类已没法与 AI 对抗?

《人工智慧在台湾:产业转型的契机与应战》作者陈升玮、温怡玲分别为台湾人工智慧学校执行长和世界立异学院副总监。熟习人工智慧和台湾产业变迁。下文将运用四大象限,剖析 AI 运用面相的能与不能。(责任编辑:方禹涵)

AI 时代的人才短缺解决方案:除了挖角,愈来愈多企业改成「员工再训练」模式

AI等新技术正在颠覆企业的营运与获利模式,然而效率、产量提升的同时,这些新科技也对职场环境产生冲击。

人工智慧能够解答一切题目吗?这个题目非常轻易回覆,当然是不可。原形是,人工智慧只能对相符特定情势的题目供应优越的解答,而且还需要相符特定条件。

人工智慧合适处理什么题目?我们能够用两个轴度,来为一切能够的决议计划题目做分类。图的横轴示意是不是轻易为此题目获得大批材料,也就是样本数的多寡。由于机械进修是基于材料,来进修已知与未知,也能够说是观察与决议计划之间的关联。因而,汗青材料愈足够,愈有机会萃掏出,观察与决议计划在种种条件下的关联性。纵轴示意该题目是不是与情境相干。

AI 懒人包:四大象限图搞懂 2019 善于与不善于范畴 第1张

辨识人脸、诊断病情 ……人工智慧都能做

左上角的第二象限是一样与情境没有太大关联,但较难蒐集到大批材料的题目,但因与情境相干性低,基本上人工智慧照样多能供应不错的解答,比方医疗诊断、排程展望、展望性保护等。

在医疗诊断运用中,已有太多研讨证实,只需赋予与病情有相称关联性的生理讯号,机械进修即可精准地诊察眼底视网膜病变、肺结核、心律不整、及多种癌症等。虽然医疗诊断的材料量相对较少,或许每种疾病只能蒐集到几万或几千例,然则由于医疗诊断与情境并不相依,也就是说,生理讯号(比方 X 光片及心电图)自身就足以正确地推断病征,不会遭到其他没法观察的外部要素的滋扰;统一张 X 光片,无论是在那里拍的、受测者身上穿什么衣服、受测者当时开不高兴、受测当天天色怎样、受测者收入,效果都应该一致。

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