为什么人工智能落不了地？人工智能的深水区问题待解！
发布于：2020-09-04
人工智能行业有着极其广阔的想象空间和市场前景，这也是几年前人工智能行业还在投资市场的时候，人工智能初创公司反复向各行各业的投资者宣扬的故事。但几年后，在许多传统行业，如医疗、教育、物流、交通和城市管理，人工智能的发展仍处于小规模的试点阶段，或发挥着不重要的作用。总的来说，有亮点，没有惊喜。
这是为什么？可以分为以下四个原因，或者说以下四个问题，在一定程度上限制了人工智能对传统产业的渗透，阻止了人工智能在传统产业中发挥颠覆性的作用。
植物和花卉识别
近两年有很多花卉识别应用。“花卉识别”是微软亚洲研究所推出的花卉识别应用程序，如下图所示，用户可以在拍摄后查看花卉信息，该应用程序会给出该类花卉的详细信息。花卉的准确分类是其对外宣传的一大亮点。
模型的可解释性。
一般来说，基于神经网络和大量商业数据训练的模型就像一个黑箱，人们不知道“人工智能”的决策过程。然而，在许多传统行业中，业务人员要求所有决策过程都应具有清晰的决策逻辑和可解释性，并且难以容忍灰度和不确定性。因此，如果人工智能真的涉及到传统行业的核心业务流程，就有必要促进传统行业的业务人员与人工智能模型之间的相互认可。
视频主题检测技术在应用中的应用
深度学习技术在移动中的应用越来越多，视频主题检测技术在App中的应用也在加速。目前，手机使用视频主题检测技术进行身份认证的情况非常普遍。视频主题检测技术主要根据对象的特征进行判别，整个过程(如识别和监控)包括大量的神经网络计算。下图是我们团队在2017年制作的演示。通过实时识别视频中的图像主题，然后通过该区域搜索图像，我们可以获得各种垂直分类的相关图片的信息，如商品和星星。
经营方式的转变。
虽然人工智能系统的最终效果肯定会大于单纯的人力，但在很长一段时间内仍需要大量的人力。业务人员需要基于人机交互随时响应人工智能系统中可能出现的预警或发布任务，这彻底改变了传统行业中业务人员的工作流程。业务人员已经从使用系统的“主人”变成了与系统合作的“仆人”，从而降低了他们工作的主动性和自由度。这种经营模式的改变可能会让传统行业的业务人员极度不舒服，甚至在严重的情况下导致抵触情绪。
