Criar valor real com aumentada inteligência (não artificial) – InformationWeek onde obter bitcoin

O tema da inteligência artificial tem quebrado fora de laboratórios de ciência da computação e em salas de reuniões em vários setores, como observou recentemente na Harvard Business Review: O zumbido sobre AI tem crescido alto o suficiente para penetrar o C-suites de organizações em todo o mundo, e por boas razão bitcoin aplicativo ticker. Investimento em TI está crescendo e está cada vez mais vindo de organizações fora da tecnologia do espaço. Esta notícia não significa que Ultron em breve dominar a Fortune 500, mas não sugerir a poderosa novo paradigma de produtividade que está remodelando empresas.

O que nós amplamente denominar "AI" (Ao contrário de computação seqüencial tradicional) procura replicar a capacidade da mente humana a “pensar” – para compreender o contexto subjacente da tomada de decisões com base em várias entradas simultâneas.


Tais tecnologias já estão transformando uma série de processos de negócios importantes gainbitcoin. Testemunhe a prevalência de chatbots, aplicações de reconhecimento facial, redes de auto-cura, ou assistentes virtuais como o Siri ou Alexa que “aprender” a partir de interações.

Este paradigma tem nada a ver com as cyberbeings autoconscientes populares sci-fi. Em vez disso, ele está profundamente enraizado na busca para melhorar a capacidade humana. É um modelo de “inteligência aumentada” definido pela sinergia de soma positiva entre, análises baseadas em dados baseados em tecnologia e lógica humana, visão de negócios e consciência contextual intuitiva.

Simplificando, quando você combinar estratégias comerciais fortes com ferramentas analíticas poderosas e capacidades, o impacto que as equipes podem ter sobre seus negócios é muito maior do que depender exclusivamente de esforço humano ou inteligência artificial sozinho bitcoin garfo duro. Big dados e crescimento da capacidade computacional permitiram avanços incríveis no AI, mas a inteligência hábil de seres humanos ainda desempenha um papel enorme em traduzir esses avanços na criação de valor.

Antes de explorar ainda mais este conceito de aumento, é importante compreender AI no contexto de alguns equívocos difundidos sobre suas capacidades e aplicações para os negócios.

• “AI é um assassino do trabalho" – Automação não é AI. Enquanto muitos de menor valor e tarefas altamente repetitivas podem e devem ser substituídos por processos inteligentes, AI-driven, essa migração técnica e operacional provavelmente irá abrir uma nova categoria de empregos conhecimento que definem como AI é melhor aproveitado.

• “AI pode efetivamente ferver o oceano" – A natureza da coleta de dados grande e armazenamento transformou a enorme quantidade de informação disponível e levou à falsa conclusão de que agentes de inteligência artificial poderia encontrar independentemente conhecimentos ocultos e projetar o que fazer a seguir A análise dos gráficos bitcoin. Este conceito ignora duas considerações essenciais e afins. Em primeiro lugar, o ponto de “identificação questões” de partida deve preceder a análise, fornecendo essencialmente direção lógica para o que seria um processo indiscriminado de dados trituração ganhar bitcoin 2017. Em segundo lugar, sem um método científico de hipótese e experimentação controlada, a correlação borra com causalidade genuíno para liderar em todas as direções erradas (por bons exemplos disso, e uma boa risada, confira o site espúrias Correlações.)

• “Se não for controlada, a AI vai assumir” – Em cada sentido prático, os seres humanos ainda definir e plataformas AI projeto. Ele continua a ser visto se AI nunca vai ter a capacidade de eliminar as pessoas de que ciclo de auto-aprendizagem inteiramente.

Aumentada inteligência ofertas em aspectos práticos bitcoin tendências do Google. Ele reconhece e aplica-se a poderosa combinação de pessoas e tecnologia para definir e resolver negócios complexos, científico e desafios políticos bitcoin preço das ações. E, a relação de aumento entre o humano eo computador atinge ambos os sentidos.

O primeiro caso é bem compreendido e amplamente utilizados: AI, e análise de forma mais ampla, melhora o poder de seres humanos para fazer melhor, mais rápido, minimamente inclinado, e decisões baseadas em fatos (aumentando assim a nossa inteligência). modelos quantitativos atribuir escores de propensão com base em dados históricos para ações futuras; algoritmos dar fundos de hedge uma vantagem na hora de escolher, compra e venda de acções e opções; bots automatizar tarefas repetitivas ou de baixo risco.

As deficiências de tomada de decisão quando afetados por vieses cognitivos comuns que foram inicialmente descobertos pelos economistas comportamentais Amos Tversky e Daniel Kahneman ilustram a tremenda importância de aumentar heurísticas intuitivos humanos com a ciência de dados bitcoin áfrica piscina de mineração sul. Essencialmente, a maioria de nós são suscetíveis a erros de tomada de decisão muito comuns: Nós não levam em conta tamanhos pequenos ou não-amostra representativa; baseamos decisões sobre as nossas mais recentes experiências em vez de um longo período de comportamento; nos concentramos em fatores que estão prontamente disponíveis em vez de explorar o conjunto completo de informações; ancoramos aos números sugeridos para nós contra de pensar racionalmente através da lógica de decisão.

Menos apreciada é a maneira que a curiosidade humana, intuição e metodologia científica rigorosa realmente melhorar a eficiência ea relevância contextual de analytics (seres humanos aumentam a inteligência analítica). Este lado da discussão é sem dúvida mais interessante na indústria, já que preserva e protege o papel que as pessoas desempenham na criação de valor para as suas organizações usamos bitcoin. Aqui estão algumas das áreas em que as pessoas aumentam substancialmente o poder da análise:

• segmentação de recurso – Segmentação (ou modelagem cluster) muitas vezes resulta em resultados que são numerosos demais para ser aplicado, demasiado ampla para ser prescritivo ou muito alto-nível para ser apropriado para a ocasião ou viagem como marketing torna-se mais contextual. A matemática da segmentação são bem conhecidos, mas é o toque do cientista de dados ou analista de negócios que cria valor de identificar o nível de personalização e relevância.

• Quadros corporativos apropriada – Mais e mais empresas estão adicionando à sua eficácia, visualizando seus KPIs em painéis interativos. Mas sem combinando um forte conhecimento dos drivers de negócio e objetivos de negócios (além de uma aplicação razoável de design visual), dashboards podem deturpar as conclusões mais críticas ou sugerir próximas ações que realmente vão contra interesses.

• aquisição de conhecimento orientado a Hipótese – Testar e aprender metodologia aumenta análise de duas maneiras importantes: fornecendo um meio para evitar correlações com defeito e encontrar a causalidade em um ambiente controlado, e aprendendo com continuamente comparando espera-se que os resultados reais através da experimentação em modelos existentes com fluxos contínuos de dados de campo.

Pelo menos por enquanto, não estamos esperando os robôs para conquistar o mundo como ganhar dinheiro com bitcoins. Enquanto humana e inteligência artificial estão trabalhando em conjunto, vamos continuar a fazer melhor uns aos outros para o que nativamente faz melhor.