La chose la plus effrayante à propos de l'IA est le désavantage concurrentiel d'être lent à s'adapter

Août
22 janvier 2018

7 min de lecture

Les opinions exprimées par Entrepreneur les contributeurs sont les leurs.

"Si vous n'avez pas de stratégie d'IA, vous allez mourir dans le monde à venir." – Devin Wenig, PDG d'eBay

Chaque fois qu'il est question d'intelligence artificielle, Terminator -les robots de style qui volent nos emplois et qui finiront par prendre nos vies à l’esprit. Cette image dépeint une fausse image de l'IA; L'IA est beaucoup plus que la simple robotique et les machines de guerre.

Les outils que nous utilisons au quotidien deviennent de plus en plus intelligents, du filtrage de spam dans nos boîtes de réception aux assistants vocaux chez nous. Google New utilise AI pour regrouper des informations similaires et Nvidia l'utilise pour créer des vidéos au ralenti qui surpassent les Slow Mo Guys .

l'utiliser?

Qu'est-ce qu'AI?

AI existe depuis longtemps, étant la première œuvre datant de 1940 . Mais la hausse la plus récente est due à deux paramètres: une performance accrue de la machine et de nouveaux algorithmes, en particulier dans le domaine de l'apprentissage en profondeur, une pratique qui tente d'imiter le cerveau humain pour prendre des décisions. Bien sûr, l’IA ne se limite pas à l’apprentissage en profondeur. Essentiellement, le paradigme est que lorsque la tâche est trop difficile à programmer, la machine apprend d'elle-même; nous l'avons laissé programmer. Bien qu'IA ait obtenu des résultats étonnants dans certains domaines, elle a également montré ses limites – à un point tel que certains experts croient qu'un nouveau "hiver d'hiver" se profile.

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Il est très important de savoir de quoi l'IA est réellement capable – et ce qu'elle n'est pas. AI ne «comprend» pas ce qu’elle fait, mais quand elle regarde des tonnes de données, elle peut détecter des modèles qui se sont révélés extrêmement efficaces. Connaître le point positif de l'IA vous permet d'en tirer le meilleur parti.

Ce que l'IA peut faire.

En résumé, l'IA peut vous aider avec l'automatisation et la prédiction. L'automatisation ne consiste pas seulement à prendre en charge des tâches lourdes et répétitives de la part des humains et à les affecter à des machines infatigables. nous pourrions le faire avant même l'IA. AI amène l'automatisation à un nouveau niveau.

Par exemple, AI peut effectuer une analyse rapide de votre client et vous donner une vue à 360 degrés sur ses préférences et ses besoins. Ces informations peuvent faire la différence entre la clôture d’une vente et la perte d’une vente lorsque le client interagit avec votre entreprise. Considérez également qu'AI peut prendre soin de cela automatiquement, sans aucune intervention humaine.

De nombreux sites Web utilisent actuellement des chatbots. Bien qu'ils ne soient pas aussi intelligents que les humains, ils sont des assistants présents 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, qui réagissent immédiatement (peu importe le nombre de clients qui parlent), se souviennent des préférences des clients besoin de temps pour composer.

La prédiction est un autre sujet amusant, stimulé par AI ces dernières années. Auparavant, nous utilisions des «clients qui achetaient X» pour acheter ou vendre des produits Y, mais Amnesty International les a également perturbés. Prenez Netflix comme exemple . AI est en mesure d’examiner beaucoup plus de données que des produits uniques et peut trouver des modèles qui permettent d’obtenir des résultats beaucoup plus précis et des ventes accrues.

L’IA vous permet de vous concentrer sur ce qui importe le plus. perspective de temps et de budget, mais aussi parce que les gens auront beaucoup moins de travail à faire et cela augmentera leur engagement et leur créativité.

Ceci nous amène à notre prochain sujet – comment utiliser l'IA dans votre entreprise.

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Utilisation de l'IA.

Pour commencer à utiliser l'IA, vous avez deux options. soit compter sur une entreprise disposant d'un service d'IA établi pour automatiser votre entreprise, soit créer le vôtre. Cette dernière option nécessiterait des tonnes de données pour former l’IA, et vous auriez besoin de certaines compétences en développement. C'est la voie la plus difficile, mais elle peut être très rentable, surtout si votre modèle d'entreprise est très personnalisé.

Quel que soit votre choix, vous devez faire attention aux principes fondamentaux.

Sachez ce dont vous avez besoin.

C'est la première étape importante car elle détermine la direction que vous prenez et les algorithmes que vous utilisez. Par exemple, supposons que nous ayons besoin de trouver des journalistes qui seraient intéressés à couvrir nos services. Une approche serait de créer une IA qui étudierait les articles que les journalistes ont écrits, les classerait par sujet et trouverait d'autres journalistes qui écrivent sur des sujets similaires.

Cette idée a deux défauts:

1. peu, par rapport au nombre de journalistes. En tant que tels, les recommandations seraient toujours les mêmes (c’est-à-dire que si un journaliste avait écrit sur la blockchain, le système les recommanderait toujours pour ce sujet). Nous allons nous retrouver avec des centaines de recommandations pour un seul sujet.
2. De nouveaux sujets sont ajoutés chaque jour, nous ne pouvons donc pas nous fier à une liste de sujets prédéfinis.

Comme vous le voyez, l'idée semble bonne au début , nous avons en fait besoin d'un système beaucoup plus granulaire et précis. Une meilleure approche serait de laisser le système détecter les modèles par lui-même, de la même manière que fonctionne Google News. C'est le sujet de «l'apprentissage non supervisé», où nous partageons les données avec le système et nous le proposons avec des suggestions sur les similitudes qu'il y trouve.

Savoir ce dont vous avez besoin est une étape importante, à la fois pour obtenir les résultats travailler pour vous et pour ne pas gaspiller le budget et le temps sur des méthodes qui ne le font pas.

Purifier vos données.

Le mythe est «plus il y a de données, mieux c'est». beaucoup de données comme ils peuvent et ensuite le jeter à la pauvre IA, qui est censée le comprendre. En réalité, l'IA ne comprend pas un mot de ce qu'elle voit (ou dit). Il ne voit que les nombres et les corrélations entre ces nombres.

Si les données contiennent des balises HTML, ou si elles contiennent du texte provenant de plusieurs langues différentes, elles peuvent toutes déséquilibrer les données AI. Cela peut sembler évident, mais ce n'est pas le cas. Il suffit de chercher Google pour "partialité de l'IA" pour voir comment la reconnaissance faciale AI n'a pas identifié les femmes de couleur parce que l'IA n'était pas correctement entraînée.

L'intelligence était là quand j'ai commencé mon entreprise

Visualisez vos données.

Cela peut sembler trivial, mais suivez mon conseil à ce sujet. La visualisation des données sous forme de graphiques et de graphiques vous aide vraiment à voir les modèles ainsi que les données de la corbeille, en particulier au début. Avant même de l'alimenter en IA, la visualisation peut vous aider à détecter les anomalies et les valeurs aberrantes, ce qui pourrait vous aider dans le processus de purification des données.

La visualisation de vos données peut être utile, même si vous ne les utilisez pas pour AI. Faire un tableau des jours de la semaine et des heures que quelqu'un tweets peut facilement vous montrer les heures et les jours où ils sont les plus actifs – quelque chose de difficile à voir si vous avez seulement des numéros de date et d'heure devant vous.

] Si vous êtes arrivé à ce stade, vous devez savoir ce qu'est l’IA, à quoi elle sert et ce dont vous avez besoin pour commencer. L'IA est une tendance Andrew Ng prétend être répandu dans tous les secteurs, "comme l'électricité. " Donc plus tôt vous pourrez commencer avec votre propre IA, plus vous aurez de chances de vous démarquer. qui sont déjà arrivés là.