Ai tilbyder et stort potentiale, men det sker ikke natten over

Kunstig intelligens er det emne, man vælger på de fleste big tech-konferencer i disse dage, og sidste uges Fortune Brainstorm Tech var ingen undtagelse. Det var i fokus på en række sessioner, både på hovedscenen - hvor emnerne omfattede AI og selvkørende køretøjer - og i mange af samtalerne på forskellige rundborde og måltider på konferencen.

Mens næsten alle på disse konferencer taler om de enorme potentielle fordele ved AI, ser det ud til at være en vanskelig og ofte langvarig proces fyldt med udfordringer at få det implementeret og arbejde korrekt.

For eksempel, ved en rundborde til morgenmad, der dækker hvad du kan gøre med AI, virkede et antal deltagere begge meget håbefulde med hensyn til de potentielle fordele ved AI og lige så tydelige over de problemer, som virksomheder står overfor, når de prøver at implementere det i dag. Højttalere ved morgenmaden inkluderede to repræsentanter for virksomheder med større kundevendende operationer - eBay og OpenTable - og to andre, der fokuserede på virksomhedsapplikationer - Box og Oracle. Hver beskrev forskellige sæt udfordringer.

EBay Chief Strategy Officer Kris Miller talte om, hvordan AI kan hjælpe med at foreslå produkter som en del af "en end-to-end kunderejse", samt om virksomhedens indsats for at opbygge en central database, der indeholder alle relevante oplysninger om en enkelt kunde -Som kunne bruges til at levere tilpasning og personalisering i realtid. Det er svært at skabe dette, sagde Miller, og de arbejder stadig på forsinkelsesproblemer, blandt andet.

Et andet mål er at gøre det muligt for kunder at tage et billede af noget - f.eks. En håndtaske eller et par sko - og få eBay-appen med det samme til at vise kunder lignende varer til salg på webstedet. Dette indebærer indtagelse af et enormt antal billeder, mærkning af over 1 milliard varer og derefter træning af AI på disse billeder.

OpenTable CEO Christa Quarles talte om, hvordan AI hjælper virksomheden med at tilføje nye kriterier i sin søgerangering, hvilket resulterede i bedre søgning og forhåbentlig yderligere salg.

Målet, sagde Quarles, er at skabe den "ultimative anbefalingsmotor." Problemet er, at brugere har forskellige behov på forskellige tidspunkter, så kontekst er meget vigtig, ligesom genkendelse af både implicitte og eksplicitte signaler.

Quarles talte også om at bruge Alexa eller andre stemmeassistenter til "samtalehandel", skønt hun sagde, at Alexa i øjeblikket ikke er meget god som en "gennemseoplevelse".

På virksomhedssiden sagde Box Chief Product Officer Jeetu Patel, at selv om han er overbevist om, at AI på lang sigt "grundlæggende vil ændre, hvordan folk vil interagere med indhold, " er han bange for overhyping af teknologien og advaret om, at en sådan ændring vil tage tid.

Patel sagde, at Box er interesseret i AI på tre hovedområder. Den ene er "Box Graph", der sigter mod at forstå forholdet mellem to stykker indhold - indhold og mennesker eller mennesker til mennesker - med målet om at fodre en søgemaskine eller forbedre sikkerheden via anomalidetektion. Et andet område ville være "Box Skills" eller i det væsentlige anvende AI til indhold til ting som automatisk objektdetektion i dokumenter for at identificere indholdet af video, lyd og billeder. Endelig, sagde han, kan AI også bruges til bedre at kvalificere kundeemner.

Patel sagde, at det er vigtigt at være klar over, at Box ikke ejer disse data, men snarere den enkelte erhvervskunde gør det. Han bemærkede, at med AI tager "betacyklusser længere tid" delvis fordi du er nødt til at være meget forsigtig med utilsigtede konsekvenser, og du er nødt til at sikre dig, at du ikke gør noget forkert, såsom at afsløre følsomme oplysninger. Patel sagde også, at sammenlignet med ting som de store billeddatabaser, der bruges i forbrugerapplikationer, har virksomheder bare ikke så meget træningsdata, og uddannelse skal udføres "pr. Lejer" (med andre ord for hver virksomhed individuelt), så vi har brug for bedre algoritmer, der kræver mindre data. Patel sagde også, at organisationer har brug for en "chef etisk officer" for at sikre, at dataene bruges korrekt.

Kyle York, General Manager, Business & Product Strategy for Oracle, der tiltrådte firmaet som en del af Dyn-overtagelsen, bemærkede, at Oracle har tilføjet AI-komponenter til mange af sine applikationer, inden for områder som Enterprise Resource Planning (ERP), Human Resources (HR) og Customer Relations Management (CRM) og nævnte selskabets nylige erhvervelse af DataScience.com. York bemærkede også, at kun 10 til 15 procent af virksomhedens arbejdsmængder er flyttet til skyen, og han sagde, at Oracle sigter mod at gøre AI og maskinlæring sikkert og sikkert.

York sagde, at der er både platformdata, som Oracle kan bruge til at forbedre sine produkter såvel som kundedata, som forbliver kundernes, og sagde, at der er muligheder for forbedret "governance tooling" - hjælpe virksomheder med at forstå, hvilke data der er værdifulde, hvad data er risikabelt, hvilke data kunder kan modsætte dig indsamling med mere.

De to virksomhedsleverandører diskuterede senere spørgsmålene omkring velstand data, og de relaterede dilemmaer med den "afledte værdi", der kan hentes fra analyse af de kombinerede data. Og virksomheder vil ikke have, at en konkurrent skal drage fordel af deres data, sagde Patel og tilføjede for eksempel, at du "ikke kan få Coke til at lære om Pepsi-data."

York var enig i, at proprietære datasæt er et reelt problem, og sagde, at selvom anonymiserede datasæt kan sammensættes, skal du bevæge dig omhyggeligt, fordi disse kan vise sig at forstyrre privatlivets fred og potentielt være til skade for fremtidige forretningsmodeller. Han sagde, at Oracle "forsøger at demokratisere data" gennem ting som dets Internet Weather Map, der samler masser af datasæt, inklusive samlede og anonymiserede data. Vi er stadig i de tidlige dage, når det kommer til dataåbenhed, efter hans mening, og "meget går tilbage til menneskelig kontekst."

I andre samtaler, jeg havde på udstillingen, hørte jeg nogle perspektiver på andre spørgsmål, som AI står overfor. Cliff Justice, KPMGs intelligente automatiseringsleder, fortalte mig, at kulturelle problemer faktisk er det største problem for de fleste virksomheder, når de implementerer AI. Justice bemærkede, at for først at implementere dagens systemer, skal du først mærke meget indhold; så når en model er oprettet, skal medarbejderne acceptere, at den vil begå fejl, og bestemme, hvad det rigtige svar skulle have været; og til sidst oprette en ny model og gentag. Men alt dette afhænger af, at linjemedarbejdere forstår, at systemet ikke vil være perfekt, og forpligter sig til at tage sig tid til at identificere og implementere korrektioner. Dette er en stor ændring fra den type aktiviteter, disse medarbejdere er vant til i mange tilfælde, og det er ikke let at foretage ændringen, sagde Justice.

Selvkørende biler og den større virkning af AI

På hovedscenen drøftede talerne selvkørende biler og nogle af de større problemer, som AI står overfor.

Transportsekretær Elaine L. Chao gentog mantraet om, at afdelingen har til hensigt at være "teknologineutral" og ikke vælge vindere og tabere, og understregede, at "sikkerhed altid er vigtigst."

På spørgsmålet, hvornår vi ser selvkørende biler, svarede Chao, at disse vil ske "meget hurtigere end hvad nogle mennesker tror, ​​men ikke så hurtigt som andre."

Chao bemærkede, at afdelingen udstedte en køreplan for sådanne køretøjer sidste efterår, men da tingene bevæger sig hurtigere end forventet, vil der blive udstedt nye retningslinjer senere på året. Især, sagde hun, flytter alle hurtigt til autonomi "niveau 2" - hvor et menneske stadig skal røre ved rattet - og at afdelingen kun har én ansøgning om afkald på et "niveau 3" køretøj, fra General Motors. En procedure til tildeling af denne undtagelse er endnu ikke blevet fastlagt.

Chao bemærkede, at der er et opfattelsesproblem; 74 procent af amerikanerne siger, at de ville være ubehagelige med at komme ind i en selvkørende bil. Hun henviste til en ulykke, hvor et autonomt køretøj drevet af Uber dræbte en fodgænger i Arizona, som "viste, hvor skrøbelig offentlig tillid er, " sagde hun.

Chao sagde, at det er vigtigt, at vi ikke ender med et lappepapir af statslige regler, men sagde, at hun er usikker på, om reglerne skal samles af den føderale regering eller af stater, der samarbejder under føderal vejledning.

I en anden session var General Motors VP for strategi Mike Abelson og Diveplane CEO Mike Capps, tidligere Epic Games. De diskuterede "hvilken indflydelse AI vil have på menneskeheden" i en samtale modereret af Marissa Mayer, medstifter af Lumi Labs og tidligere Yahoo CEO.

"AI vil påvirke alt, " Abelson sagde, og vil være den største ændring i teknologi i de sidste 100 år. Men da Mayer sammenlignede det med ild, modvirkede Capps, at brand er meget reguleret, og nævnte, hvordan "to idioter" forårsagede en brand, der brændte en nærliggende skov i Colorado.

AI vil ændre, hvordan folk interagerer med alle mulige enheder, sagde Abelson, og stemmegrænseflader "vil føles meget mere som Star Trek virkelig hurtigt." Capps sagde, at han er mere bange for Twilight Zone. ”En sort kasse skræmmer helvede ud af mig, ” sagde han og til det ende han arbejder på "forståelig AI."