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人工智能对企业发展有着什么样的驱动力呢?
当一个新概念成为一个可行的商业工具时,很多企业都会积极采用这种技术以加入市场潮流。这其中包括人工智能(AI)和机器学习(ML)。从拥有上百年历史的高科技巨头到致力于创新的初创公司,各种规模的组织都在积极投入时间和资源,加速技术的发展,并将其用于业务发展。

但人工智能不仅仅是一种流行的时尚。分析机构Tractica公司预计,,并将成为高效销售平台和虚拟数字接待员、儿童玩具、自动驾驶汽车、产品或服务等各方面发展的驱动力。
人工智能(AI)和机器学习(ML)最终将为大部分企业提供驱动力。人工智能具有什么样的驱动力?那就是强大的数据和处理能力。
巨大的潜力,巨大的局限
人工智能对垂直行业和每个企业的潜在影响都不容小觑。随着无辅助机器学习、自然语言处理(NLP)以及深度学习能力的提高,每项技能的应用将继续增长并扩展到新的用例。
很多企业已经在研究如何将人工智能(AI)和机器学习(ML)技术用于对象识别和跟踪、本地化地理数据、防止欺诈、改善营销结果,以及许多其他应用程序。虽然这些领域的厂商希望采用这种技术来实现这一承诺,但其他公司已经将这些创新应用于自动驾驶汽车、呼叫中心、客户服务、网络安全的实际应用中。
已经采用人工智能技术的企业多年来一直在系统地和战略性地汇总数据。他们已经领先于刚刚开始关注数据收集和组织的组织。但他们也面临着人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的最大限制:容量。
功率、容量、速度对智能技术至关重要
驱动人工智能(AI)和机器学习(ML)发展的人工神经网络(ANN)旨在并行地建模和处理输入和输出之间的关系。要做到这一点,他们需要存储大量的输入数据,并需要大规模计算来理解这些关系,并提供适当的输出。
考虑部署聊天机器人以提供客户自助服务,协助联络中心的客户服务代理团队。在理想情况下,机器人可以准确地回答问题,将客户引导到适当的资源,并且通常以自然的方式与客户交互。
为了实现这一目标,机器人的后端需要快速将查询与企业消费者群体使用的词典(即他们的母语)进行比较,以“理解”交互的背景,并根据这些输入“做出决定”,希望能够做出正确的反应,并像人类那样可以立即执行。
但是,这些进
程所需的处理器和内存资源(DRAM)消耗的大量带宽超出了大多数内部部署数据中心网络设计所能处理的带宽。由于涉及的CPU或GPU数量远远超出大多数组织准备的数量,它们还会增加相当大的功耗开销。并且尝试在单个数据中心内完成所有操作将会引入延迟问题,这可能会破坏产品或阻碍应用程序尝试完成的任何事情。那么企业应该做