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人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)買家指南

2020-09-08 11:15:31   來源:新浪科技   評論:0   [收藏]   [評論]
導(dǎo)讀:  B2B軟件銷售和營銷團(tuán)隊(duì)很喜歡采用人工智能(AI)這一術(shù)語。人工智能具有一種神奇的效果,聽起來令人印象深刻。但是,當(dāng)這些銷售人員說人工智能正在這樣做時(shí),他們的買家通常對人工智能知之甚少,因此不會提出棘
  B2B軟件銷售和營銷團(tuán)隊(duì)很喜歡采用“人工智能”(AI)這一術(shù)語。人工智能具有一種神奇的效果,聽起來令人印象深刻。但是,當(dāng)這些銷售人員說“人工智能正在這樣做”時(shí),他們的買家通常對人工智能知之甚少,因此不會提出棘手的問題。

  在諸如DevTools空間之類的行業(yè)中,至關(guān)重要的是,買家必須了解產(chǎn)品的用途和局限性,以確保這些產(chǎn)品滿足其需求。如果人工智能的目的是為人類做出正確的決定,那么接受“人工智能正在這樣做”就是承認(rèn)真的不知道產(chǎn)品的工作方式或它是否在為其做出正確的決定。

  當(dāng)人們成為買方時(shí),通常不對了解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品負(fù)責(zé),因?yàn)檫@些技術(shù)令人望而生畏。它們非常復(fù)雜。

  本文討論了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的局限性,因此軟件購買者可以提出正確的問題以了解他們所購買的產(chǎn)品。

  測試Oracle問題

  某些人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品的局限性在于,對于該技術(shù)的某些應(yīng)用,沒有絕對的真實(shí)來源可與輸出的準(zhǔn)確性進(jìn)行比較。例如,人類和機(jī)器都不知道如何為任何給定的應(yīng)用程序生成一套完美的端到端測試。這是預(yù)言性的問題:沒有客觀的真理標(biāo)準(zhǔn)。沒有人愿意在銷售過程中引入這種不確定性。然而,我們的買家應(yīng)該對我們的產(chǎn)品有充分的了解。

  作為買家,在做出購買決定之前,需要了解賣家的人工智能產(chǎn)品的預(yù)期優(yōu)勢。它是否意味著在客觀標(biāo)準(zhǔn)下做出比人類更準(zhǔn)確的決定?它是否意味著以更少的成本做出更快的決定?或者引入一種以新方式使用新數(shù)據(jù)的替代方法?對這些問題的回答將影響買家如何使用產(chǎn)品以及它提供的價(jià)值。

  人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)

  盡管人工智能被普遍認(rèn)為是“使用數(shù)學(xué)進(jìn)行決策的任何機(jī)器”,但真正的人工智能是自學(xué)的。人工智能有一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模仿人腦中的神經(jīng)元,使它能夠自我教學(xué)、自我更新和自我進(jìn)化。正因?yàn)槿绱耍嬲娜斯ぶ悄芎茈y構(gòu)建,而且往往是實(shí)驗(yàn)性的,而不是商業(yè)性的。

  更常見的是,當(dāng)人們說人工智能實(shí)際上是機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人類培訓(xùn)的:機(jī)器使用概率決策過程通過人類反饋來學(xué)習(xí),而這種概率決策過程會通過不斷進(jìn)行的糾正而得到改善。機(jī)器接收數(shù)據(jù),針對數(shù)據(jù)運(yùn)行算法,然后根據(jù)概率輸出決策。人們通過告訴機(jī)器評估是否準(zhǔn)確來糾正機(jī)器,并更新機(jī)器。機(jī)器收到準(zhǔn)確度反饋后,就會學(xué)會做出更好的決策。而且由于機(jī)器學(xué)習(xí)基于概率,所以有時(shí)會做出錯(cuò)誤的決定。

  根據(jù)買家計(jì)劃使用產(chǎn)品的方式,需要確定其準(zhǔn)確性的嚴(yán)格程度。機(jī)器可以多久做出一次錯(cuò)誤的決定并仍然達(dá)到其目的,這取決于特定的應(yīng)用程序。自動駕駛汽車必須幾乎完全準(zhǔn)確才能被采用。律師助理機(jī)器學(xué)習(xí)工具集可能需要降低準(zhǔn)確性,那么其產(chǎn)品需要多精確?

  提出正確的問題

  無論買家打算如何使用產(chǎn)品,重要的是要提出正確的問題,以了解產(chǎn)品并圍繞其準(zhǔn)確性水平建立彈性。在銷售方告訴買家“人工智能正在這樣做”時(shí),可以提出以下要求:

  該產(chǎn)品是機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品嗎?是否需要機(jī)器學(xué)習(xí)才能獲得有意義的結(jié)果?作為機(jī)器學(xué)習(xí),產(chǎn)品需要通過人工反饋來學(xué)習(xí),而不僅僅是使用概率來做出決策。買家是否只需要使用邏輯來做出決策的產(chǎn)品,還是隨著時(shí)間推移而提高準(zhǔn)確性的產(chǎn)品? 如何計(jì)算該產(chǎn)品的精度?如果不知道用于計(jì)算精度的條件,則不會知道機(jī)器是否比人類更準(zhǔn)確。如果一臺機(jī)器比人類的精度高30%,那么誰來評估這種精度以及他們?nèi)绾未_定這一精度? 怎么知道產(chǎn)品何時(shí)做出錯(cuò)誤的決定?任何機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品有時(shí)都會產(chǎn)生錯(cuò)誤的輸出。通常情況下,銷售方最成功的客戶已經(jīng)采用了業(yè)務(wù)流程來增強(qiáng)對這種錯(cuò)誤輸出的適應(yīng)能力。如果是這樣,銷售方也可以幫助買家采用它們。 在當(dāng)前狀態(tài)下,產(chǎn)品多久做出一次錯(cuò)誤決定?了解錯(cuò)誤的頻率和這些錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)對于決定如何使用產(chǎn)品以及在產(chǎn)品開發(fā)的現(xiàn)階段這樣做是否安全至關(guān)重要。 該產(chǎn)品投入了多少教學(xué)時(shí)間?這個(gè)數(shù)字將簡單估算出使產(chǎn)品更加準(zhǔn)確所付出的努力。取決于應(yīng)用程序,較小的數(shù)字可能很好。 如何提高該產(chǎn)品的準(zhǔn)確性?買家是機(jī)器測試和教學(xué)過程中不可或缺的一部分。那么應(yīng)該愿意使用其數(shù)據(jù)來提高其準(zhǔn)確性,因?yàn)橄M@些產(chǎn)品在將來得到改進(jìn)。

  為什么知道人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)很重要

  不僅有很多不是人工智能的“人工智能”,而且還有不是機(jī)器學(xué)習(xí)的算法技術(shù)。因此,對于買家來說,有足夠的知識來提出正確的問題,并了解這些產(chǎn)品如何做出決定至關(guān)重要。

  所有機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品都有限制,盡管限制因產(chǎn)品和產(chǎn)品應(yīng)用方式而異。當(dāng)產(chǎn)品的準(zhǔn)確度未知時(shí),買家所能做的就是詢問其方法是否對決策有效:它是否能獲得比人類更好的數(shù)據(jù)?使用此數(shù)據(jù),它可以比人類做出更快、更明智的決策嗎?如果答案是肯定的,那么買方應(yīng)該考慮購買產(chǎn)品,而不是是自己開發(fā)。
 

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責(zé)任編輯:zsz

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