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社會創新·技術 | 風云詭譎的商業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，除了未來不可知、和未來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之外，幾乎一無所知”。 ——彼得·德魯克*1 不可預測的商業在現代商業領域中，想占據市場先機必先贏得用戶，而贏得用戶的關鍵便是抓住需求。面對跨越國界的商業發展,多樣化的個人喜好，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。然而一直以來的分類處理法耗時耗力，且在客觀上不合理。這種分類處理法使得數據的價值還遠遠未被挖掘和充分利用。現有人工智能技術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域的“單一人工智能”。例如，向流通領域的客戶提供建議、從照片圖像識別人臉的技術、定時應答系統等等。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，并需要就實際問題逐一進行開發。并且，基于人的假設所開發的程序，很難給出超出人的設想范圍的結果。實現真正的“人工智能” 我們的目標是實現真正的人工智能，而將其變為現實的是2015年日立發布的日立人工智能技術。它是最撕碎機1688先*2被應用的“通用人工智能”。可自動生成超過100萬個假設，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本身根據實際數據來決定的。曾經有過這樣一個實驗。讓搭載了日立人工智能技術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，進行試驗。日立人工智能技術以機器人膝蓋彎曲的時間和幅度等自身收集到的信息為基礎建立假設，實行并開始探尋最適値（而單一人工智能此時則需要人為給予信息）。不到1分鐘后，秋千開始擺動，5分鐘便得到了人無法想到的晃動方式。通用人工智能通過學習大聊城花鐵撕碎機生產廠家量的數據，可以自行給出判斷，不需人工干預給出假設。因此可以找到人無法想到的問題解決方法。日立人工智能技術，是在真正意義上可以被稱為“人工智能”的存在。預測不可預測的挑戰，已經開始日立人工智能技術，不需就現有領域和問題進行再次開發便可直接應用。將其搭載后便可進行自主學習并將撕碎機久久網現有系統變為可成長二手撕碎機58同城的系統。由此也可見，日立人工智能是撕碎機下料慢的原因可以被稱為“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后，生產性能提高了8%。除此之外，還有像店鋪銷售量增長15%、呼叫中心訂單量提高27%等諸多案例。在金融、鐵路、工廠、水成套設備等14個領域已有共計57個案例。在極速發展的商業時代，我們應當找到正確的方向，面對變化，擁抱變化。科學合理地利用通用人工智能應對商業挑戰，將為企業增值創收，帶來更多可能性。我們邀請你與日立人工智能一起，應用數據的新價值，推動業務的持續創新。責任編輯：盧金生

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