大众号/小象
文/ Adrian Hornsby
源 | hackernoon 译 | 崔岚
在过来的几个月里我常常会被问到：“如今我应该够做些什么来让我的团队为AI反动做好预备？”
的确，自动驾驶汽车、商用无人机、智能相机、自动电影和音乐创作、功用弱小的智能机器人… 在过来的几年里，一场新的反动简直把人工智能（AI）带到了科幻小说的程度。但是，大少数公司并不担忧AI悠远的将来使用，他们想晓得 AI在【明天】能否为团队所用。毕竟人们在区分炒作和理想上会有点迷惑，尤其是思索到 AI 从媒体和评论员那里所失掉的关注时。
那么，如何开端并让人工智能为你的团队任务？
这里有5件复杂的事情，任何一家公司都可以从明天就开端做起，以便在今天变得更出色。
在搞清楚任何 AI 战略之前，最好理解我们在议论什么，尤其是 AI 的构成。
人工智能和更普遍的机器学习范畴是一组技术。这组技术可以被教会执行义务，而且它们会随着的工夫的推移而改良。与人们如何学习怎样防止触碰热板一样，人工智能的继续学习是将实验后果反应给算法的后果。
最重要的事情之一是要看法到, 目前的 AI 不是通用的, 而是专业的：用于图像分类的 AI 零碎，不能学习除了对图像停止分类以外的任何其他东西。而且，为了学习，必需为 AI 零碎输出少量的数据，不能是任何数据都可以的，而是停止过整理的数据。
实践上, 假如你想教一个 AI 算法来辨认香蕉，你就必需给算法提供少量的图片，这些图片都有人工标注的标签来标示是香蕉或许不是香蕉。现实上，大少数状况下，数据越多，AI 算法就越准确。
AI = 电子数据+算法+人工参与
这对了解 AI 十分重要，由于它决议了你的很大一局部的 AI 战略
训练 AI 算法来处理实践成绩在明天看来似乎是一个难以完成的想法，但这一天迟早会到来。为了让这天按时到来，你需求预备好少量的数据来训练 AI 算法。这意味着一件十分重要的事情：
开端存储和保存 一切 原始数据，由于你将永远无法重新创立原始数据。
为什么是原始数据？由于这是宝藏隐藏的中央：这里有你还没有开端了解的数据关联和形式。
在 AWS 上，存储原始数据的默许地位是 Amazon S3，通常称为数据湖。Amazon S3 是高度耐用、经济高效的对象存储，但最重要的是，它支持生命周期战略。生命周期战略允许你将对象从一个存储类自动转换到另一个，例如，从规范拜访到不常常拜访，甚至到冰河，这样就增加了存储本钱。记得在原始数据存储上开启MFA——删除维护和版本控制，来避免不测对象删除。
留意：要使搜集和存储任何类型的数据都变得十分容易。从API日志、零碎和使用顺序目标到用户行为，公司中的任何人都应该只需求一行代码即可以开端搜集和存储新的数据类型。
换句话说， 你需求理解 AI 能如何协助你的公司 。
如前所述，AI 需求少量的数据，但更重要的是，它需求明晰的指令。你必需十分清楚 AI 可以协助你什么。例如，假如你的公司正在为终端用户存储图像和视频，并运用手动添加的标志来执行搜索，那么AI可以协助你添加自动生成的标签。
关于每一个进程来说，一个好的做法是定义数据需求。这样可以确保你开端为这个特定的进程搜集必要的数据。
为了成功地将 AI 使用于业务需求，你应该首先检查你的组织中需求数据剖析来协助做决策的中央。无论哪里无数据剖析，AI都是最有能够完成这一目的的最才子选。销售、市场、社交媒体、客户支持——这些业务都会由于AI而失掉极大的加强。
这两个成绩可以协助你寻觅 “AI时机”：
你如今正在做的哪些事情，可以被做的更快或许更好？
你如今没有在做的哪些事情可以协助你做出更好的决议？
从高扬的果实开端
当你开端 AI 之旅时，最符合逻辑的第一步应该是捡起那些最容易够得着的果实。
无论你能否（或拥有）人工智能专家（数据迷信家或 ML 研讨人员）或软件开发人员，都可以思索运用现成的产品，比方 AWS 提供专业程度的 AI 效劳和框架来满足需求。
这些现成的产品让没无数据迷信博士学位的开发人员可以轻松地将智能添加就任何现有的使用顺序中，这些多样化的 AI 效劳可以提供计算机视觉、语音、言语剖析和聊天机器人功用。这些效劳由 API 驱动，易于操作，不需求少量培训。
一旦你掌握了最复杂的技术，你就需求深化到AI范畴，特别是依据你的公司需求定制AI效劳。高程度的AI效劳十分棒，但它们都是在普通数据集上事后训练好的，因而无法依据你的详细运用状况停止调整。
从久远来看，你还必需创立强健和健全的流程来提取数据，训练和测试你的算法。
目前，人工智能和机器学习专家十分稀少，能够需求几个月甚至几年的工夫才干为你的团队找到适宜的人选。但这不应该阻止你。
AI 不是魔法！AI 次要是代码，一些用于管理数据的数学和进程。没有什么是不能学习的。网上有各种资源可以开端和学习。我所看法的大局部人，假如给他们工夫，他们都很情愿学习 AI 。所以，假如你真的想站在科技开展的前沿，假如你置信你和你的任务同伴有足够强的自驱动力，那么在人工智能的学习上投资吧，让你们的团队成为将来开展的驱动力。
了解什么是人工智能。保管好你的数据。找到需求改良的进程。从低挂的果实开端，渐渐开展成为一个由 AI 驱动的团队，随时预备应对将来的应战。