來源：CPDA數據分析師網 / 作者：數據君 /
要有效地使AI適應這些業務領域中的挑戰，就需要您了解AI的性能要優於人類，也要優於人類控制的商業智能
當AI表現最佳時，訓練有素的基於AI的相機對物體的識別與人類相當，當然在各種限速標誌的品種和條件下，都要進行大量的算法訓練算法的工作，但是特斯拉上的自動駕駛儀將一直在掃描標誌，儘管眼球和相機可能對限速標誌具有類似的識別能力，但隨著物體變得越來越複雜，AI已顯示出可以更準確，更快速地檢測物體，此外人類駕駛員經常只是承擔限速，隨車流而行，或者根本不在乎。
語音識別是受AI訓練的代理商可以擅長的另一個領域
通過深度學習，研究人員創建了一個系統，該系統在識別對話語音方面表現出色，該團隊隨後將語音識別中的AI錯誤率降低到遠低於人類轉錄專家的錯誤率，當海量數據會阻礙分析或無法達到性能預期時，人工智慧非常擅長進行深度分析，例如金融服務行業實時尋找欺詐行為和次優客戶報價，為了準確地確定欺詐行為或最有益的提議或指導，可以利用組織的所有最新數據。您無法通過預先構建的分析為這些離散情況做好準備，同樣在醫療保健和醫學研究中（最好的發現，診斷和護理模式至關重要），所有數據都具有指導意義，最終，醫療保健將在其許多決策中納入令人難以置信的數據豐富的DNA數據集。
當人類的智力更好時
鑑於AI即將在這些領域中佔主導地位，重要的是指出人類繼續超越機器的領域，將AI與需要人工智慧的工作負載不匹配可能會導致失敗，並給組織造成眾所周知的「黑眼圈」，從中恢復可能需要數年，在此期間競爭力可能會減弱，在非結構化發現過程中，大量數據過載期間，人類更擅長查找相關信息，我們仍然可以比AI更好地進行概括，可以運用更靈活的思維方式，並具有不言而喻的要求感和決策的廣泛影響，從業務和與AI新興的核心優勢相適應的計劃和舉措開始，為您的企業在明年找到合適的AI重點。
在人工智慧的幫助下，未來的系統已經面世，有助於改變城市的運作方式
隨著市政當局試圖改善安全性並提高政府流程效率，智慧城市已經成為大數據故事了一段時間，人工智慧首先出現在用於簡單語言處理或圖像識別的數據收集中，一旦收集了數據，就必須對其進行分析，這就是AI不可抗拒的地方，智慧城市已經在使用自然語言處理來解析問題，以得到政府的回應，車牌識別用於停車和安全，圖像分析用於各種應用，藉助深度學習，現在可以在閉路電視流中查找異常情況，自動優化交通流量，預警和協調緊急服務，快速高效地應對災難，分析行為並自動調整交通，停車和公用事業定價。
所有這一切都是有代價的
隱私權倡導者已經警告說，儘管人們越來越習慣於不斷進行監視，但政府在日常互動中的介入越來越多，傳感器幾乎呈指數增長；到2020年，將部署十億個監控攝像頭，城市已經有了大量的原始數據，可以對這些數據進行實時分析或預測，通過訪問大眾運輸票的銷售，稅收信息，警察報告，交通傳感器，當地天氣數據，車牌記錄，註冊和許可信息，人口普查數據以及越來越多的傳感器數據，市政府可以更好地利用AI可以提供什麼。
杭州市政府啟動了「城市大腦」項目-為這座擁有900萬人口的大都市進行的智能城市建築實驗
數字巨頭阿里巴巴和臺灣合同電子製造巨頭富士康共同支持的聯合項目，它旨在使用所有可能的數據源運行，並受到AI的監督，在「城市大腦」項目中，始終跟蹤每個居民，包括社交媒體互動，購買，移動和活動，神經網絡遍布整個城市，監視著包括供水，交通擁堵，道路交通事故和犯罪在內的情況。它與手機相連，可實時告知人們道路交通狀況或不利條件，並為通勤和安全提供最佳方案。該項目獲得了巨大的成功，目前正在考慮在國內其他城市進行部署。
真正的AI在路上
很難區分先進的大數據應用程式和真正的AI，但是當可以離開並（在某種程度上）讓系統自行運行時，可以識別邊界，例如高級視頻處理可以識別視頻流中的異常並發布警報，從而減少了對人工監控器的需求，儘管這不能完全替代人類，但混合的人類/人工智慧解決方案將使增加大量傳感器和數據源成為可能，同時將額外成本降至最低，傳感器的大量增加已經對當前的監控解決方案提出了挑戰。
在完全由AI驅動的智慧城市中，生活會有所不同
人們已經可能受到大量攝像頭以及路人攜帶的智慧型手機的視頻和照片流的監視。不斷觀察將最終改變行為，服務效率的提高將帶來對效率的更高期望，這將導致更多地使用AI，城市將能夠更輕鬆地擴展，城市內的所有活動都將得到加強，城市規劃人員將需要將AI納入人員流動，包裹運送，電力，燃料供應和食品供應的解決方案中，從某種意義上說，這座城市將成為一個有機體，以一種有機方式直接對外部刺激做出反應，其中一些聽起來像遙不可及的未來，但基礎元素已經在起作用，所有這些技術今天都以某種形式存在，所需要的只是一些改進，更低的成本，更多的部署，經驗，政治意願和預算，這將是自然的過程。
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