V:
Kaj pomeni "konekcionizem" za poslovno AI?
A:Koncept umetne inteligence se uporablja za poslovanje na različne načine, veliki premiki v raziskavah umetne inteligence pa so lahko izredno koristni za napredek pri poslovno usmerjenih programskih zmogljivostih. Konekcionizem je nova smer, v kateri poteka veliko raziskav umetne inteligence, in ta bo verjetno dramatično spremenila orodja in vire, ki jih podjetja uporabljajo, da bi izkoristila zmogljivosti rešitev umetne inteligence.
Konekcionizem je filozofija umetne inteligence, ki spodbuja modeliranje človeških možganov z ustvarjanjem majhnih umetnih enot, ki ustrezajo človeškim nevronom in skupinam nevronov v možganih. Eden temeljnih vidikov povezanosti je vztrajanje, da se vedenjski in kognitivni sistemi na visoki ravni lahko gradijo z uporabo majhnih posameznih enot, povezanih v kombinirano mrežo. Glede na to vzpon umetne nevronske mreže (ANN) veliko prispeva k povezovanju in hebbijski teoriji, imenovani po matematiku Donaldu Hebbu in njegovemu delu v 40. letih 20. stoletja.
Konekcionizem kaže, da bo umetno nevronsko omrežje imelo kritične aplikacije pri napredovanju umetne inteligence. Znanstveniki že imajo na voljo podrobne modele ANN, umetna nevronska omrežja pa izboljšujejo strojno učenje na številnih različnih področjih. Ko gre za podjetniško uporabo umetne inteligence, lahko konekcionizem resnično spremeni temeljne načine delovanja pomožnih tehnologij.
Če pogledamo tradicionalna orodja podjetniške poslovne inteligence, lahko vidimo, da mnoga od njih temeljijo na nekaterih dokaj tradicionalnih metodah, vključno s verjetnostnimi orodji. Ena izmed teh je Bayesova logika, ki uporablja vzročno-posledična in odločitvena drevesa in manipulira z velikimi nabori podatkov po tej logiki, da ustvari rezultate za podporo odločanju (glej članek o priljubljeni uporabi Bayesove logike v poslu tukaj).
Morda bo največji način, da bo konekcionizem vplival na umetno inteligenco v poslu, ta, da bo številne te Bayesove logične modele in verjetnostne modele nadomestil z modeli, ki delujejo na osnovi umetnih nevronskih mrež. Umetna nevronska mreža je zbirka majhnih kosov, ki posamezno nimajo veliko pomena. V posameznih enotah ni veliko logike - namesto tega omrežje poveže izhode teh enot in to naredi logičen rezultat. Glede na to se bodo orodja za poslovno umetno inteligenco, ki temeljijo na konekcionizmu, bistveno drugačna od tistih, ki so jih v preteklosti že uporabljali (glejte to poučno nit o Quori). Namesto da bi z logiko dosegali računske rezultate, bodo te rezultate dosegli z izvajanjem zapletenih algoritmov strojnega učenja skozi umetno nevronsko mrežo in preučevanjem rezultatov.
Nekateri strokovnjaki trdijo, da naraščanje povezanosti ima veliko povezave z omejitvami v sodobnih raziskavah logične umetne inteligence. Z drugimi besedami, ker so raziskovalci maksimalno izkoristili potencial tradicionalnega AI, je konekcionizem in umetna nevronska mreža omogočila napredovanje in nadaljnje izboljševanje in širjenje, kako te tehnologije delujejo in "razmišljajo". nam je veliko bližje popolna simulacija človeških možganov in biološkega miselnega procesa, zato bodo te inovacije tako pomembne za vse vrste poslovne umetne inteligence - na primer rezultate, ki jih bo podjetje uporabilo pri avtomatizaciji prodajnih sil oz. orodja za upravljanje odnosov s strankami ali oskrbovalno verigo ali orodja bodo temeljila na teh veliko različnih modelih.
Ali je AI in strojno učenje nekaj, kar bi vaše podjetje lahko imelo koristi? Če želite izvedeti, obiščite AltaML .
