今天重點:人工智能之戰 (AI War of Supremacy): 數據集 (2)
昨天討論了中國企業如何回應美國對人工智能的挑戰,還指出谷歌與微軟支持的 ChatGPT 機器人聊天的錯誤: 視頻演示中對美國宇航局[詹姆斯韋伯太空望遠鏡]問題的錯誤答案。
• 事實上人工智能成功的四個關鍵要素。(1)數據元素(data element);(2)算法元素 (algorithms element) ;(3)平台元素 (platform element) (4) 集成元素 (integration element)。昨天我們談數據元素,今天談其他元素。
(2)算法元素 (algorithms element):
• 算法必須足夠健壯,並且運行中能夠處理環境的複雜性和限制——在一個環境中運行良好;在另一個環境中可能很糟糕——因此我們不能假設任何事情。
• 同時,我們了解算法的工作原理及其局限性嗎?這真的是一個技巧問題:完全理解機器學習算法工作原理幾乎是不可能的。 所以這是關於[了解足夠]。
• 如何權衡數據:一些算法可能提供高性能但需要大量數據標記工作。因此成本高且耗時!
• 算法和技術是否能夠處理輸入數據中的錯誤或噪聲? 它們是否可能因其他原因崩潰或出錯?
(3)平台元素 (platform element)
• 平台包括(開發) AI 和(運行) AI 的硬件和軟件。 通常是不同的平台——因此我們需要考慮如何將有用的 AI 應用程序從開發階段轉移到實際應用階段。
• 人工智能及其數據物理託管在哪裡; 誰是提供硬件平台? 我們是否有正確的技術和合同安排來部署、維護和升級整個生命週期?
• 人工智能及其數據託管在哪裡; 誰是提供硬件平台? 我們是否有正確的技術和合同安排來部署、維護和升級整個生命週期?
(4) 集成元素 (integration element)
• 我們經常聽到,在大型人工智能公司內部,員工甚至董事、工程師經常討論人工智能在數據上的集成。 操作員將如何與完整的系統交互? 人們的需求被考慮到什麼程度? 操作員如何實現預期結果是否直觀、簡單且清晰? 界面是否與其他系統相似? 我們可以使用通用組件來做到這一點嗎?
• 我們是否清楚人工智能如何融入更廣泛的自治系統? 以及該人工智能係統如何與其他系統集成?
明天我們將繼續AI 霸權戰爭中取得成功的關鍵。明天見 ([email protected] <mailto:[email protected]> )