Transform 2020展示了AI和ML的實(shí)用方面

今天標(biāo)志著VentureBeat的“Transform 2020”峰會(huì)的結(jié)束，該峰會(huì)是我們歷史上第一次在線舉行。包括Google Brain倫理學(xué)家Timnit Gebru和IBM AI倫理負(fù)責(zé)人Francesca Rossi在內(nèi)的專家談到了女性如何推進(jìn)AI并引領(lǐng)AI公平，道德和以人為本的AI趨勢(shì)。Twitter CTO Parag Agrawal詳細(xì)介紹了社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用AI來(lái)檢測(cè)假冒或仇恨推文的努力。Pinterest技術(shù)高級(jí)副總裁杰里米·金（Jeremy King）從Pinterest的計(jì)算機(jī)視覺(jué)探索中汲取了教訓(xùn)，以創(chuàng)造“鼓舞人心”的體驗(yàn)。Unity首席機(jī)器學(xué)習(xí)工程師塞薩爾·羅梅羅（Cesar Romero）為合成數(shù)據(jù)集與現(xiàn)實(shí)世界的AI模型訓(xùn)練之間的聯(lián)系提供了清晰的認(rèn)識(shí)。

這只是本周Transform 2020與會(huì)者在前排座位上所進(jìn)行的小組討論，訪談和討論的一部分。但是引起我注意的會(huì)議是那些涉及實(shí)際，有形的AI應(yīng)用而不是理論的會(huì)議。研究對(duì)于該領(lǐng)域的發(fā)展仍然至關(guān)重要，并且沒(méi)有跡象表明它正在放緩– ICML 2020接受的1000多篇論文表明了相反的情況。但是，生產(chǎn)環(huán)境可能是對(duì)提議的工具和算法進(jìn)行健壯性測(cè)試的最佳機(jī)會(huì)。結(jié)果預(yù)測(cè)就是這樣：預(yù)測(cè)。需要進(jìn)行真實(shí)世界的實(shí)驗(yàn)才能知道假設(shè)是否真正成立。

Google自然語(yǔ)言理解團(tuán)隊(duì)AI產(chǎn)品總監(jiān)Barak Turovsky闡明了Google為減輕語(yǔ)言偏見(jiàn)而采取的措施，這些語(yǔ)言模型是由Google Translate提供支持的。Google的系統(tǒng)利用三種AI模型來(lái)檢測(cè)性別中立的查詢并生成性別特定的翻譯，然后再檢查其準(zhǔn)確性，因此Google系統(tǒng)可以對(duì)“護(hù)士”一詞的翻譯提供多種響應(yīng)，并讓用戶選擇最佳的翻譯（例如，男性的“ enfermero”或女性化的“ enfermera”）。Turovsky說(shuō)：“ Google是人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，領(lǐng)導(dǎo)者有責(zé)任解決機(jī)器學(xué)習(xí)偏見(jiàn)問(wèn)題，這種偏見(jiàn)在包括對(duì)話型AI在內(nèi)的許多領(lǐng)域中都有關(guān)于種族，性別和性別的多個(gè)結(jié)果示例。”

像Google一樣，軟件公司Cloudera將其AI和ML技術(shù)的產(chǎn)品化投入加倍。工程部高級(jí)總監(jiān)亞當(dāng)·沃靈頓（Adam Warrington）表示，它利用客戶互動(dòng)，社區(qū)帖子，主題專家指導(dǎo)等專有數(shù)據(jù)集，部署了一個(gè)聊天機(jī)器人以在不到一個(gè)月的時(shí)間內(nèi)改善客戶的問(wèn)答體驗(yàn)。基礎(chǔ)模型可以理解支持案例中的相關(guān)單詞和句子，并從最佳資源（知識(shí)庫(kù)文章，產(chǎn)品文檔或社區(qū)帖子）中提取正確的解決方案。

對(duì)于Yelp來(lái)說(shuō)，部署是實(shí)驗(yàn)流程的核心部分，由公司的本生公司實(shí)現(xiàn)平臺(tái)。通過(guò)稱為Beaker的前端用戶界面使用本生，數(shù)據(jù)科學(xué)家，工程師，執(zhí)行人員甚至公共關(guān)系代表可以確定產(chǎn)品和模型是否對(duì)業(yè)務(wù)指標(biāo)的增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面影響或它們是否達(dá)到目標(biāo)。Yelp員工的規(guī)模在于，可以根據(jù)他們想達(dá)到的方式將模型部署到一組用戶中，以及可以靈活地確定功能是否不是最佳的，或者在最壞的情況下是否有害。Yelp數(shù)據(jù)科學(xué)負(fù)責(zé)人賈斯汀·諾曼（Justin Norman）告訴VentureBeat：“我們有一種迅速的方法來(lái)關(guān)閉這些體驗(yàn)，并做我們需要做的事情以將其固定在后端?！薄氨旧试S我們做的最好的事情之一就是快速擴(kuò)展。”

在金融領(lǐng)域中人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用方面，Visa處于展示這些技術(shù)潛力的項(xiàng)目的最前沿。通常，公司會(huì)尋找AI和ML至少可以提高20%到30%效率的用例。它的Visa高級(jí)授權(quán)平臺(tái)就是一個(gè)很好的例子：它使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和梯度增強(qiáng)樹(shù)來(lái)確定交易是欺詐的可能性。Visa的高級(jí)副總裁兼全球數(shù)據(jù)主管Melissa McSherry表示，由于開(kāi)發(fā)了AI，該公司防止了每年250億美元的欺詐行為。她說(shuō)：“我們肯定對(duì)AI采用了用例方法。”“我們不會(huì)為了人工智能而部署人工智能。我們部署它是因?yàn)樗墙鉀Q問(wèn)題的最有效方法。”

人工智能在醫(yī)療保健中也可以發(fā)揮作用。美國(guó)最大的非營(yíng)利性醫(yī)療服務(wù)提供商CommonSpirit Health正在應(yīng)用模型來(lái)優(yōu)化其醫(yī)生和護(hù)士每天進(jìn)行的巡回檢查。“根據(jù)我們對(duì)數(shù)千名患者的分析，［如果］我們不首先在7號(hào)房間對(duì)患者講話，他們將不得不停留更長(zhǎng)的時(shí)間，否則他們將需要停留更長(zhǎng)的時(shí)間，”首席戰(zhàn)略創(chuàng)新官Rich Roth解釋說(shuō)。“以這種方式使用人工智能，確實(shí)可以加速我們的工作流程，并向我們的護(hù)理人員清楚地說(shuō)明為什么這些數(shù)據(jù)很重要的臨床益處，這是技術(shù)如何幫助改善護(hù)理的一個(gè)很好的例子?！?/p>