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行業(yè)知識
社會(huì )創(chuàng )新·技術(shù) | 風(fēng)云詭譎的商業(yè)廢舊布條撕碎機世界，看AI如何應對挑戰？
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    “我們對于未來(lái)，除了未來(lái)不可知、和未來(lái)既不是今天的樣子也不是今天的我們所預測的樣子這兩點(diǎn)之外，幾乎一無(wú)所知”。     ——彼得·德魯克*1     不可預測的商業(yè)     在現代商業(yè)領(lǐng)域中，想占據市場(chǎng)先機必先贏(yíng)得用戶(hù)，而贏(yíng)得用戶(hù)的關(guān)鍵便是抓住需求。面對跨越國界的商業(yè)發(fā)展,多樣化的個(gè)人喜好，使得對需求的準確把握極其困難。我們需要直面極其艱巨的挑戰,那便是利用數據，去預測不可預測的商業(yè)。     然而一直以來(lái)的分類(lèi)處理法耗時(shí)耗力，且在客觀(guān)上不合理。這種分類(lèi)處理法使得數據的價(jià)值還遠遠未被挖掘和充分利用。     現有人工智能技術(shù)的局限性     要改變現狀，必然需要人工智能。雖然目前已有應用中的人工智能，但卻都是限于某一領(lǐng)域的“單一人工智能”。     例如，向流通領(lǐng)域的客戶(hù)提供建議、從照片圖像識別人臉的技術(shù)、定時(shí)應答系統等等。     這些都是根據記錄的數據再加上人的假設和設計后組裝成為程序，并需要就實(shí)際問(wèn)題逐一進(jìn)行開(kāi)發(fā)。     并且，基于人的假設所開(kāi)發(fā)的程序，很難給出超出人的設想范圍的結果。     實(shí)現真正的“人工智能”     我們的目標是實(shí)現真正的人工智能，而將其變?yōu)楝F實(shí)的是2015年日立發(fā)布的日立人工智能技術(shù)。     它是最撕碎機1688先*2被應用的“通用人工智能”?？勺詣?dòng)生成超過(guò)100萬(wàn)個(gè)假設，從中篩選重要因素、從人為給予的選項中挑選最適合的選項。     它與單一人工智能最大的不同，就是作為判斷根據的假設是由AI本身根據實(shí)際數據來(lái)決定的。     曾經(jīng)有過(guò)這樣一個(gè)實(shí)驗。讓搭載了日立人工智能技術(shù)的機器人坐在用玩具積木做的秋千上，以秋千達到最大擺幅為目的，以膝蓋的彎曲和伸展為條件，進(jìn)行試驗。     日立人工智能技術(shù)以機器人膝蓋彎曲的時(shí)間和幅度等自身收集到的信息為基礎建立假設，實(shí)行并開(kāi)始探尋最適値（而單一人工智能此時(shí)則需要人為給予信息）。     不到1分鐘后，秋千開(kāi)始擺動(dòng)，5分鐘便得到了人無(wú)法想到的晃動(dòng)方式。     通用人工智能通過(guò)學(xué)習大聊城花鐵撕碎機生產(chǎn)廠(chǎng)家量的數據，可以自行給出判斷，不需人工干預給出假設。因此可以找到人無(wú)法想到的問(wèn)題解決方法。日立人工智能技術(shù)，是在真正意義上可以被稱(chēng)為“人工智能”的存在。     預測不可預測的挑戰，已經(jīng)開(kāi)始     日立人工智能技術(shù)，不需就現有領(lǐng)域和問(wèn)題進(jìn)行再次開(kāi)發(fā)便可直接應用。將其搭載后便可進(jìn)行自主學(xué)習并將撕碎機 久久網(wǎng)現有系統變?yōu)榭沙砷L(cháng)二手撕碎機58同城的系統。     由此也可見(jiàn)，日立人工智能是撕碎機下料慢的原因可以被稱(chēng)為“通用人工智能”的。     例如，某物流倉庫在其管理系統WMS（WarehouseManagementSystem）上搭載了日立人工智能技術(shù)后，生產(chǎn)性能提高了8%。除此之外，還有像店鋪銷(xiāo)售量增長(cháng)15%、呼叫中心訂單量提高27%等諸多案例。在金融、鐵路、工廠(chǎng)、水成套設備等14個(gè)領(lǐng)域已有共計57個(gè)案例。     在極速發(fā)展的商業(yè)時(shí)代，我們應當找到正確的方向，面對變化，擁抱變化。     科學(xué)合理地利用通用人工智能應對商業(yè)挑戰，將為企業(yè)增值創(chuàng )收，帶來(lái)更多可能性。我們邀請你與日立人工智能一起，應用數據的新價(jià)值，推動(dòng)業(yè)務(wù)的持續創(chuàng )新。責任編輯：盧金生

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