人工智能(AI)是提高人類解決問題能力的關(guān)鍵，但與人工智能互動(dòng)并不一定是直觀的。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可能很難理解如何將特定的人工智能技術(shù)應(yīng)用于其組織，以及如何開始大規(guī)模集成人工智能技術(shù)。

 

使用人工智能可能并不總是正確的方法，甚至不是必要的方法。在采用人工智能之前，首席信息官和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該確定最緊迫的問題，并對它們進(jìn)行優(yōu)先級排序，然后確定哪種技術(shù)適合解決這些挑戰(zhàn)。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者不要忽視簡單的解決方案，也不要強(qiáng)制在組織內(nèi)使用人工智能。

 

一旦發(fā)現(xiàn)問題并確定人工智能確實(shí)是適當(dāng)?shù)慕鉀Q方案，就開始在業(yè)務(wù)中技術(shù)最先進(jìn)的領(lǐng)域工作，因?yàn)槿斯ぶ悄苣Ｐ托枰S富的數(shù)據(jù)歷史和持續(xù)的數(shù)據(jù)收集來提出有益的建議。對問題域中的功能、特性和資產(chǎn)進(jìn)行優(yōu)先排序，這將有助于進(jìn)一步做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。而作為額外的好處，這些領(lǐng)域通常對企業(yè)而言最為關(guān)鍵。

 

使用人工智能與使用其他任何技術(shù)都沒有什么不同：企業(yè)需要了解試圖解決的問題和技術(shù)能力，并對兩者進(jìn)行協(xié)調(diào)。

 

本文從人工智能在各種實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用中總結(jié)出一些步驟。為了使步驟切實(shí)可行，我們將深入探討其中之一：谷歌數(shù)據(jù)中心的能源效率。

 

谷歌DeepMind希望降低數(shù)據(jù)中心的能耗，同時(shí)保持運(yùn)營安全。這個(gè)團(tuán)隊(duì)在谷歌最新、最優(yōu)化的一個(gè)數(shù)據(jù)中心開展這個(gè)項(xiàng)目。這為數(shù)據(jù)豐富的環(huán)境提供了最新的傳感器和設(shè)備，這有助于基線性能(以及后來測量影響)。雖然人工智能應(yīng)用并不容易，但是如果從一個(gè)擁有干凈數(shù)據(jù)的高級環(huán)境開始，其成功率可能會(huì)更高。

 

然后，DeepMind遵循以下六個(gè)步驟。其結(jié)果是人工智能系統(tǒng)在繼續(xù)以安全、有效的方式運(yùn)營數(shù)據(jù)中心的同時(shí)，降低了30%的能耗。其好處顯而易見：谷歌公司在提高系統(tǒng)效率的同時(shí)，降低了數(shù)據(jù)中心的能耗、環(huán)境影響、成本。

 

 

該項(xiàng)目很復(fù)雜，但是其過程很簡單。以下進(jìn)行一下分解：

 

步驟1：確定目標(biāo)。

 

在開始之前，需要定義要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)以及參與的哪些部門。在人工智能中稱之為目標(biāo)函數(shù)。需要記住，這可能需要平衡多個(gè)目標(biāo)。

 

在示例中，目標(biāo)是最大程度地降低冷卻谷歌公司數(shù)據(jù)中心所需的能源，同時(shí)將服務(wù)器保持在安全的工作溫度下。這個(gè)目標(biāo)是最重要的，但也可以嘗試將冷卻成本降至最低，減少用水量等。在此確定優(yōu)先級也是關(guān)鍵。將最重要的目標(biāo)設(shè)置為目標(biāo)函數(shù)，然后確保模型在制定決策時(shí)也將其次要目標(biāo)考慮在內(nèi)。

 

步驟2：定義可能的決策集。

 

確定目標(biāo)后，概述可利用的杠桿，企業(yè)可以(并希望)使用人工智能改善系統(tǒng)的哪些部分。這是行動(dòng)空間。

 

對于谷歌公司的數(shù)據(jù)中心來說，非常依賴數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商(即領(lǐng)域?qū)＜?來了解DeepMind可以調(diào)整設(shè)施的哪些部分，因?yàn)槟承┳兞繜o法直接設(shè)置，并且可以由系統(tǒng)的其他部分間接控制。谷歌數(shù)據(jù)中心設(shè)施管理人員表示，最大的能源消耗者是冷卻設(shè)備，因此從這里開始。這些技術(shù)深厚的合作伙伴關(guān)系對于成功應(yīng)用人工智能至關(guān)重要，并允許領(lǐng)域?qū)＜覍⑷斯ぶ悄茏鳛橐环N工具來增強(qiáng)其影響力。

 

步驟3：確保系統(tǒng)安全。

 

任何人工智能系統(tǒng)設(shè)置的一個(gè)關(guān)鍵步驟是了解確保系統(tǒng)安全所必需的操作邊界。應(yīng)該在單個(gè)組件和整個(gè)系統(tǒng)級別定義這些約束。

 

在數(shù)據(jù)中心示例中，數(shù)據(jù)中心運(yùn)營人員概述了單個(gè)設(shè)備的操作范圍以及這些組件在系統(tǒng)級別的交互方式。然后，根據(jù)數(shù)據(jù)中心的安全操作所允許的內(nèi)容，對人工智能的安全約束進(jìn)行建模。約束系統(tǒng)對于避免損壞組件很重要，但過多的安全措施可能會(huì)限制創(chuàng)新。人工智能的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，它可以探索在系統(tǒng)上設(shè)置的邊界內(nèi)的選項(xiàng)，但是越嚴(yán)格的防護(hù)，就越難探索。在不缺少核心約束的情況下保持平衡是關(guān)鍵。

 

步驟4：審核數(shù)據(jù)。

 

人工智能依靠數(shù)據(jù)來做決定，所以需要必要的數(shù)據(jù)來衡量其所選擇的行動(dòng)和目標(biāo)。在此階段，還可以解決正在進(jìn)行的數(shù)據(jù)問題，例如需要捕獲系統(tǒng)級數(shù)據(jù)的頻率、數(shù)據(jù)的延遲、維護(hù)和更改日志等。

 

對于谷歌公司的數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目，需要確保擁有測量能耗、人工智能決策，這些決策對物理系統(tǒng)的影響以及影響系統(tǒng)的外部因素(在這種情況下，即天氣、占用率等)所需的所有數(shù)據(jù)。需要認(rèn)真檢查收集這些數(shù)據(jù)的傳感器，以確保正確標(biāo)記和校準(zhǔn)，并且延遲不是問題。

 

步驟5：清除數(shù)據(jù)。

 

人工智能可能依賴于數(shù)據(jù)，但其成功取決于良好的數(shù)據(jù)，因此需要識別并修復(fù)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，合并數(shù)據(jù)源。確保數(shù)據(jù)代表試圖解決的問題，并且在數(shù)據(jù)歷史記錄中表示了一組不同的操作。豐富的歷史和數(shù)據(jù)變化對于人工智能做出最佳決策非常重要。

 

數(shù)據(jù)清理是數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目中至關(guān)重要的一步。它還往往需要強(qiáng)大的專業(yè)領(lǐng)域知識，這也是人工智能專家和行業(yè)專家之間達(dá)成伙伴關(guān)系至關(guān)重要的另一個(gè)領(lǐng)域。必須進(jìn)行校準(zhǔn)或修復(fù)損壞的傳感器和其他組件，以測量收集的數(shù)據(jù)。還需要發(fā)現(xiàn)丟失的數(shù)據(jù)，在可能的情況下進(jìn)行了回填，并統(tǒng)一數(shù)據(jù)存儲(chǔ)庫和數(shù)據(jù)輸入。當(dāng)調(diào)整模型時(shí)，這使得更容易將額外的數(shù)據(jù)類型合并到系統(tǒng)中，并改進(jìn)人工智能的建議。

 

步驟6：執(zhí)行持續(xù)的數(shù)據(jù)維護(hù)。

 

由于人工智能項(xiàng)目的成功取決于良好的數(shù)據(jù)，因此設(shè)置例行的定期檢查以確保持續(xù)的數(shù)據(jù)清潔是很重要的。

 

最后三個(gè)步驟可以分為“數(shù)據(jù)質(zhì)量保證”，它們是流程中最耗時(shí)的部分，也是大多數(shù)組織在開始人工智能項(xiàng)目之前需要集中精力的地方。

 

在遵循這六個(gè)步驟之后，DeepMind的工程師們已經(jīng)準(zhǔn)備好構(gòu)建模型，并開始與整個(gè)谷歌數(shù)據(jù)中心的人工智能進(jìn)行互動(dòng)。為目標(biāo)選擇正確的優(yōu)化指標(biāo)非常重要，還要確保人工智能系統(tǒng)能從它所做的決定中得到反饋，以便它能隨著時(shí)間的推移而學(xué)習(xí)和改進(jìn)。

 

 

沒有任何一個(gè)人工智能系統(tǒng)可以解決所有目標(biāo)。大多數(shù)項(xiàng)目都需要自定義，因此其旅程可能需要針對不同應(yīng)用程序的不同人工系統(tǒng)。找到適用于組織用例的最佳方法是開始構(gòu)建模型，進(jìn)行迭代并在進(jìn)行過程中擴(kuò)展。

 

人工智能并不總是正確的答案，但它可以成為改進(jìn)當(dāng)前系統(tǒng)、構(gòu)建新流程和解決復(fù)雜問題的強(qiáng)大工具。無論組織剛剛起步還是擁有一些人工智能的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，其目標(biāo)是采用這六個(gè)步驟來幫助簡化流程。為大型人工智能項(xiàng)目做準(zhǔn)備可能需要數(shù)月甚至數(shù)年的時(shí)間，因此盡早開始非常重要。關(guān)鍵是要知道為什么很重要，如何準(zhǔn)備，以及如何開始。