更廉价、更快速的数学运算使人工智能机器学习成为可能

李倩 发表于 2018-06-13 16:51:10 收藏 已收藏
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更廉价、更快速的数学运算使人工智能机器学习成为可能

李倩 发表于 2018-06-13 16:51:10

在最近的思科合作峰会(Cisco Collaboration Summit)活动中,有一场引人深思的主题演讲,是由彭博贝塔(Bloomberg Beta)的詹姆斯•查姆(James Cham)发表的。这是一家早期风险投资基金,投资于以数据为中心和机器学习相关的初创企业。在他的演讲中,查姆(Cham)指出,“廉价地”进行复杂数学运算的能力,已经激发了最近在机器学习方面的技术进步。“廉价的”数学使机器学习算法运行得更快更便宜,这反过来推动了更便宜的预测机器学习方法和产品的交付。

更廉价、更快速的数学运算使人工智能机器学习成为可能,而这反过来又能带来便宜的预测。机器学习完全是关于预测的

你可能会问,“为什么廉价的预测很重要,它如何影响我们的行业?”

机器学习实际上是一种预测机制。它试图预测一个人是否患有癌症;自动驾驶汽车是否应停止、加速、转弯或继续行驶;使用Web浏览器的人是否可能会点击某个特定的广告;哪个呼叫中心座席最有可能完成一单销售;某人说或输入的意图;等等。

即使在通信领域,能够提供准确的预测也是一种热门的能力。自1月份以来,我们行业的主要参与者已经收购了一些机器学习公司。这意味着他们已经购买了预测技术:

1月份,Avaya收购了Spoken,并获得了后者的IntelligentWire技术。IntelligentWire技术应用语音识别和情绪分析来识别模式对话以预测未来最佳行动或谈话时可能遇到的麻烦。

2月份,Genesys收购了Altocloud。Altocloud技术监控实时数字行为,以预测客户下一步想做什么,客户可能购买或放弃,或者什么时候进行客户干预(比如弹出一个特殊的交易建议)。

在5月1日,思科公司宣布将收购Accompany。Accompany技术搜索网络和预测企业组织结构图和组织中个体的特点,目的是帮助用户制作和保持“正确”的外部关系。

Accompany通过在网上搜索公共资源来预测企业组织架构和人员属性。它旨在帮助伴随用户制造和保持组织内的另一个“正确”的关系。(图片来源:Accompany.com,使用许可)

就在上周,8x8收购了MarianaIQ。MarianaIQ技术搜索社交媒体渠道,并使其合理化,以便它能够明确识别个人使用的渠道。可以认为它是联络中心全渠道,是反过来的。然后使用这些信息与产品和个人配置文件数据,按照这些个人自己所喜欢的社交媒体渠道主动地进行市场开发。

正如经济学家Ajay Agrawal、Joshua Gans和Avi Goldfarb在他们的书《预测机器:人工智能的简单经济学(Prediction Machines:The Simple Economics of Artificial Intelligence)》中所说,预测是几乎每一个商业过程的基本输入。更好的预测意味着更好的信息,从而更好的决策。他们认为,将人工智能和机器学习重新定义为从昂贵的预测转向廉价的预测,或者“从稀缺到丰富,对于思考它将如何影响你的业务是无价的。”机器学习和它的预测已经从昂贵到廉价,我们看到它的出现,主要是以安静的,幕后的方式,改变我们的工作和生活方式。

要了解从昂贵到廉价对社会和个人的影响,我们只需看看我们对人造光的使用。根据耶鲁大学经济学教授威廉·诺德豪斯(William Nordhaus)的说法,1800年的光成本是我们今天支付的400倍。随着光成本逐年下降,我们甚至不再考虑是否要打开灯,还是关掉灯。

关键在于,随着预测变得越来越便宜,它将渗透到我们工作、社会和个人生活的各个方面,预测可以发挥作用,在某种程度上我们已经看到了这种情况的发生。我们每次搜索网络,网上购物,使信用卡购买,推特,改变我们的智能温控器,看有线电视节目,打手提电话,联络呼叫中心,等等,我们的数据或者是很快就会被机器学习算法处理,以便更好地预测我们的行为和结果。

那么,这一切都给我们带来了什么?

某些东西变得便宜的经济学通常会导致其他东西的价值增加。有了便宜的预测,好的判断和推理--机器学习系统不擅长做的事情--变得更有价值。在我之前的职业生涯中,当我开始使用复杂的热力学、热和传质算法来模拟石油化工过程时,我们经常会说,“计算机给出了它被编程运算之后得出的答案,但是如果我们把工厂炸了,那又有什么关系呢?”

判断力无疑将在机器学习的廉价预测中发挥重要作用。这将使我们能够调整机器学习算法来实现更好的预测。

Avaya、Genesys、Cisco和8x8都为廉价的预测投入了大量的资金,因为它可以帮助商业决策者创造高价值的结果。到目前为止,这些“廉价的预测”主要集中在联络中心(Avaya、Genesys、8x8)和协作体验(Cisco)上。微软在这一游戏中的动作也很明显,因为它在Office365和Teams产品中不断地部署更多的机器学习。

廉价的预测是有需求的,并且让那些将其推出的人花费了大量的资金。然而,它支持的能力可以并且正在影响我们每一个人在我们的影响范围内与许多企业和个人进行业务和交互的方式。

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