L’intelligence artificielle (IA) a balayé le monde entier, mais son prototype remonte au XVIIIe siècle et plus tôt, lorsque James Watt, en Écosse, a conçu un système de commande automatique intelligent, le régulateur, pour la machine à vapeur en construction, jetant ainsi les bases de la théorie moderne de la commande; En 1956, plusieurs informaticiens se sont réunis à la Conférence de Dartmouth pour annoncer avec passion: permettre aux machines d’utiliser le langage, de former des concepts abstraits et de résoudre les problèmes existants de l’humanité; Au cours des décennies qui ont suivi, l’IA a été polarisée, soit comme une prophétie d’un avenir brillant pour la civilisation humaine, soit comme une folie technologique jetée dans la poubelle.
Jusqu’en 2012, l’IA est passée du concept à la prospérité grâce à l’augmentation du volume des données, à l’amélioration de la puissance de calcul et à l’émergence d’un apprentissage profond. Maintenant, l’IA entre dans la vie plus rapidement que nous ne le pensions. Dans les zones rurales, l’IA aide les agriculteurs à semer, à fertiliser et à administrer des médicaments; Dans les villes, ai industries Siasun Robot&Automation Co.Ltd(300024) En laboratoire, l’algorithme ai aide les scientifiques à développer de nouveaux médicaments. Il n’est pas difficile d’imaginer qu’au cours des prochaines années, l’IA sera la force motrice la plus importante du développement de la société humaine et qu’elle produira de l’énergie qui dépassera la révolution industrielle.
ai améliore considérablement l’efficacité et le niveau de prise de décisions intelligentes
Il n’existe pas de définition uniforme de l’intelligence artificielle (IA) dans les milieux universitaires et industriels. Mais il y a un consensus général: l’intelligence artificielle est une branche étendue de l’informatique, qui tente de faire des machines simuler l’intelligence humaine. Les domaines d’application comprennent principalement l’apprentissage profond, le traitement du langage naturel, la vision de l’ordinateur, l’intelligence Siasun Robot&Automation Co.Ltd(300024)
Le professeur Winston du Massachusetts Institute of Technology estime que l’intelligence artificielle consiste à étudier comment faire en sorte que les ordinateurs fassent ce que seuls les gens pouvaient faire auparavant. En tant que sous – ensemble de l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique est conçu par des algorithmes conçus par des programmeurs humains pour analyser et étudier les données, puis prendre des décisions en fonction de l’analyse et de la recherche des données.
Par exemple, lorsque nous naviguons dans un centre commercial en ligne, nous recevons souvent des recommandations de produits. Il s’agit d’un centre commercial qui identifie les produits qui vous intéressent vraiment et que vous êtes prêt à acheter en fonction de vos antécédents d’achat et d’une longue liste de collections. Un tel modèle de décision peut aider le centre commercial à conseiller les clients et à encourager la consommation de produits. C’est une recommandation personnalisée basée sur l’apprentissage automatique.
L’apprentissage profond est un sous – domaine de l’apprentissage automatique. L’apprentissage par réseau neuronal artificiel vise à permettre à Siasun Robot&Automation Co.Ltd(300024)
Aujourd’hui, l’apprentissage profond permet d’accomplir des tâches qui rendent pratiquement toutes les fonctions d’assistance à la machine possibles. La traduction, la reconnaissance vocale, la prise de décisions en matière d’intelligence d’affaires et les voitures sans conducteur sont à portée de main. Sur la base du cadre d’apprentissage profond, les entreprises peuvent développer des applications d’IA de façon flexible et pratique en fonction de leurs propres caractéristiques industrielles et de leurs besoins situationnels, et elles n’ont plus besoin de construire des fondations de 0 à 1, ce qui améliore considérablement l’efficacité et le niveau de la prise de décisions intelligente de l’industrie.
Le développement de l’intelligence artificielle progresse rapidement. Du point de vue technique, il est largement admis que les compétences de base de l’IA comprennent trois niveaux, à savoir l’intelligence opérationnelle peu profonde, l’intelligence perceptuelle moyenne et l’intelligence Cognitive profonde. L’intelligence cognitive, qui réalise la substitution de la machine au « jugement et à la décision du cerveau » de l’homme, permet à la machine de capturer l’inspiration, de découvrir des problèmes, de juger et d’analyser, de prendre des décisions et d’agir comme l’homme, est la « personnalisation » de la machine, ainsi que la « mécanisation » du réseau neuronal humain, et est le domaine le plus avancé de l’intelligence artificielle, et l’un des domaines profonds importants est la prise de décisions intelligente.
À l’heure actuelle, certains produits de décision intelligents commercialisés sont entrés dans la phase d’intelligence décisionnelle complète. Le système peut prendre des décisions et des actions directement par lui – même et réaliser la « semi – humanisation » de l’intelligence décisionnelle.
En fait, avant que la technologie de l’intelligence artificielle ne mûrisse, les grandes entreprises ont commencé à prendre des décisions et des jugements d’affaires par l’analyse de données, comme l’histoire de Wal – Mart “bière et couches”. L’analyse des données sur les ventes par les gestionnaires de Wal – Mart a révélé un phénomène incompréhensible: deux produits apparemment indépendants de la bière et des couches apparaissent souvent dans le même panier, et les gestionnaires ont constaté que ce phénomène se produit souvent chez les jeunes pères. Il s’avère que la plupart des familles américaines qui vont au supermarché pour acheter des couches sont de jeunes pères. Les pères achètent souvent de la bière en même temps qu’ils achètent des couches. Par la suite, Wal – Mart a essayé de placer la bière et les couches dans la même zone, ce qui a permis aux consommateurs de trouver rapidement des produits et d’augmenter considérablement les ventes.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle basée sur le portrait de l’utilisateur, la gestion des connaissances, le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique n’apporte pas seulement de grands changements au modèle d’entreprise, au processus d’affaires, à la structure organisationnelle, à l’application du produit, etc. Plus les dirigeants d’entreprise apportent une valeur axée sur les données dans la prise de décisions intelligentes.
Comment les entreprises peuvent – elles prendre un grand nombre de décisions en peu de temps? Réduire les coûts d’essai et d’erreur? Les besoins en matière de prise de décisions sont omniprésents, mais il n’existe pas de définition précise de la prise de décisions intelligente. Selon Wang mingming, scientifique en chef de samoyeyun, une entreprise chinoise de premier plan dans la prise de décisions en matière d’IA, la prise de décisions intelligente est basée sur l’intégration profonde de technologies telles que le Big Data et l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond, l’apprentissage fédéré, la cartographie des connaissances et d’autres technologies avec l’industrie, l’appariement précis des besoins des utilisateurs ou des entreprises entre les données et la découverte de la logique et de la loi potentielles, qui est essentiellement pour améliorer l’efficacité. Cette méthode innovante de prise de décisions repose sur l’utilisation de l’énorme avantage de l ‘« algorithme » et de la « capacité de calcul » de l’IA pour faire passer la prise de décisions opérationnelles de l’expérience et du processus à la prise de décisions axées sur les données et automatisées afin de réduire les coûts et d’accroître l’efficacité.
Aujourd’hui, l’application de la prise de décisions intelligentes a déjà pénétré dans le domaine physique, par exemple, pour la première fois dans le transport ferroviaire pour réaliser la combinaison du plan d’entretien et de l’intelligence artificielle; Dans les pièces automobiles, briser les obstacles à l’offre, à la production, à la vente et à la demande, réaliser l’optimisation de l’ensemble de la chaîne de valeur; Dans le domaine de la fabrication de procédés, de l’approvisionnement de première ligne à la production intermédiaire, en passant par la collaboration de la production et de la commercialisation de dernière étape, la valeur de la prise de décisions intelligente a un impact immédiat et crée une valeur de fabrication plus directe d’une manière unique.
IDC prévoit que d’ici 2025, plus de 60% des entreprises combineront l’expertise humaine avec l’intelligence artificielle, l’apprentissage des machines, le PNL et la reconnaissance des modèles pour faire des prévisions et des décisions intelligentes, améliorer la vision de l’ensemble de l’entreprise et améliorer l’efficacité et la productivité de 25% de leurs employés.
L’intelligence artificielle passe de l’intelligence perceptuelle à l’intelligence cognitive. En plus d’imiter la vision, l’ouïe, le toucher et d’autres capacités perceptuelles de l’homme, la machine a également besoin de capacités cognitives pour simuler le mode de pensée et la structure du savoir de l’homme pour « penser ». Par conséquent, un réseau de connaissances sous – jacent puissant est nécessaire comme support. La carte du savoir est la pierre angulaire importante pour soutenir la machine pour réaliser l’intelligence cognitive.
Lorsque vous recherchez de l’information, lisez des nouvelles, parcourez de courtes vidéos et magasinez, chaque élément que vous voyez qui vous touche peut avoir un effet de cartographie des connaissances. En termes simples, la carte des connaissances est un réseau de relations visuelles qui relie un grand nombre d’informations de différents types et fournit aux gens la capacité d’analyser les problèmes du point de vue des relations. Elle a été largement utilisée dans des domaines tels que la recherche intelligente, l’analyse des décisions, la lutte contre la fraude financière, etc.
L’utilisation généralisée de la carte des connaissances vise à permettre aux machines et aux logiciels d’acquérir des capacités de « compréhension » et d ‘« interprétation ». L’utilisation de la carte des connaissances peut permettre à l’IA de « comprendre » le langage naturel humain, d’intégrer continuellement les données existantes et les données externes, de former la capacité Cognitive de la machine, de réduire la dépendance à l’égard des grands échantillons de l’IA, d’améliorer l’économie de l’apprentissage et l’efficacité de l’utilisation des connaissances préalables, afin de prendre les meilleures décisions.
Après de nombreuses années d’accumulation commerciale et technologique, samoye Cloud a rassemblé trois éléments d’IA tels que des données complètes, des algorithmes et des calculs, et a construit une carte des connaissances d’IA avec les « trois éléments ». En particulier, il a utilisé des technologies d’intelligence artificielle de pointe telles que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond pour développer l’application avancée d’intelligence artificielle « intelligent decision Synthesis System » afin de fournir un système de service normalisé sous la forme de produits SaaS et apaas. Afin de réduire au minimum le seuil technologique, samoye Cloud fournit une analyse d’application complexe fondée sur le savoir et un soutien à la décision pour différentes industries et différents domaines, encapsule un grand nombre de connaissances de façon modulaire, forme automatiquement le modèle de la meilleure façon et produit un schéma adaptatif. Selon leurs propres besoins, les entreprises peuvent facilement réaliser le développement secondaire en personnalisant des applications cartographiques adaptées aux scénarios d’affaires, obtenir rapidement des résultats cartographiques tridimensionnels et améliorer le niveau d’intelligence décisionnelle.
En prenant l’industrie des services financiers par exemple, la technologie de la cartographie des connaissances joue un rôle de soutien de plus en plus important dans la visualisation des données, l’évaluation des risques et la lutte contre la fraude, la prévision des risques et la compréhension des utilisateurs. Samoye Cloud utilise la technologie de la carte des connaissances pour analyser les données des utilisateurs, les présenter visuellement, les interroger de façon interactive et produire des indicateurs et des étiquettes connexes, afin de fournir des décisions et des jugements en temps opportun pour identifier et prévenir efficacement la fraude de gang.
En outre, samoye Cloud Knowledge Map est précis au niveau du marketing. Il peut construire une carte de connaissances de réseau social basée sur les clients. Après avoir obtenu l’autorisation de l’utilisateur, il peut creuser le réseau de relations sociales de l’utilisateur (tels que les parents, les amis, les collègues, les camarades de classe, les étrangers, etc.) dans toutes les directions, et trouver les clients potentiels des affaires pertinentes avec précision et rapidement, afin de formuler des stratégies de marketing ciblées pour aider l’entreprise à obtenir des clients précis.
Jusqu’à présent, les clients de samoye Cloud accumulation couvrent des domaines allant des opérateurs de télécommunications, des grandes usines Internet, des sectorformes de commerce électronique, des médias audiovisuels, des finances, de l’entreposage et des supermarchés. Des dizaines de millions de clients ont accumulé une longue période et une taille d’échantillon multidimensionnelle, et toutes les dimensions des variables dérivées sont supérieures à 10 milliards de niveaux. La précision et la précision du modèle d’algorithme ont atteint un niveau plus élevé, ce qui permet de faire face en douceur à des situations de risque particulières dans des scénarios spécifiques et de former des obstacles concurrentiels plus élevés.
La technologie évolue rapidement, mais comme la nature de la gestion des affaires, les exigences essentielles de la gestion des décisions n’ont pas beaucoup changé: que les bonnes personnes prennent des décisions au bon moment et de la bonne façon. “La vraie technologie, c’est que vous ne pouvez pas sentir l’existence de la technologie”, l’intelligence artificielle future peut non seulement améliorer notre efficacité, mais aussi être insensible. Bien que l’IA ne soit pas parfaite, nous devons encore remercier les innovateurs de l’IA qui ont renouvelé notre compréhension du monde et de nous – mêmes en insistant sur le fait que « bien que des millions de personnes soient allées, je suis parti » dans la recherche de la vérité.
