智能工程可以帮助组织充分利用人工智能

努力为人工智能赋予现实价值。组织领导者往往高估了人工智能技术的影响，而低估了其复杂性。

该公司在2020年初发布了一份有关组织采用人工智能的报告，该报告基于对来自美国、德国和英国的组织的600多名高级管理人员的调查。报告表明，三分之一以上的受访者表示已经部署并使用了人工智能，超过一半的受访者表示计划在一年之内部署人工智能。约三分之一的受访者表示计划在两年内部署人工智能。

该报告称，组织平均需要9个月的时间才能开发出从原型到生产的人工智能计划。尽管人工智能技术人才的普遍短缺，但人才的缺乏并不是成功部署人工智能的主要障碍。人工智能成功应用的主要限制因素是缺乏明确的结果。

制定策略

Gartner公司的调查报告指出，组织还面临着涉及集成、安全性和隐私问题的挑战，这些挑战使他们无法有效地将人工智能实践从原型转移到生产中。

这就是人工智能工程可以发挥关键作用的地方。卡内基梅隆大学软件工程研究所(SEI)新兴技术中心主任、美国国家人工智能工程计划负责人Matt Gaston说，“人工智能工程是设计、构建、测试、部署、操作和发展可靠人工智能系统的过程、工具和最佳实践。人工智能本身就是关于创造智能模型或能力的特定人工智能技术，例如机器学习。人工智能工程将这些智能模型或功能转变为功能全面的系统，以提供业务、运营或任务解决方案。”

Gartner公司副总裁兼分析师Erick Brethenoux表示，人工智能工程将组织中的各个学科整合在一起，为实现多种人工智能技术的组合提供了一条实现价值的更清晰的途径，并将人工智能工程列为2021年最具战略意义的技术趋势之一。

与客户合作采用人工智能工程策略的Brethenoux表示，稳健的人工智能工程策略将促进人工智能模型的性能、可扩展性、可解释性和可靠性，同时实现人工智能投资的全部价值。他说：“人工智能工程包括将人工智能投入生产的方法、最佳实践、能力和技术，可以管理和监控组织的人工智能使用。”

Brethenoux指出，通常可以将人工智能分为两个主要周期：第一个周期是根据应用程序类型开发和训练机器学习模型，例如基于规则的模型、优化模型或自然语言处理模型。第二个周期是组织内部模型的实施。

Brethenoux说：“众所周知，一些组织在实施人工智能模型方面表现不佳。他们擅长开发模型，并大量开发了许多模型。但是使用这些模型投入生产是困难的。我们需要一种将这些模型的生产系统化的方法，这正是人工智能工程发挥重要作用的地方。”

Brethenoux表示，人工智能工程不应该是为特定项目实施人工智能的非正式或临时性工作。与其相反，它应该在组织中实现正式化，以使其成为所有使用人工智能和机器学习的最佳实践。

Gaston指出，“人工智能工程是一门新兴学科，它将随着时间的推移而发展壮大，并与我们在人工智能领域看到的快速创新保持同步。也就是说，组织正在使用人工智能工程来创建和维护包含人工智能技术的业务解决方案。”

这其中包括确保系统需求由业务需求驱动，为这些需

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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