AI团队成功需要什么？

AI团队成功需要什么？

智能时刻 2018-03-04 20:00

与人工智能合作的团队需要成功吗?据CTO Kevin Gidney说，在海豹软件公司(Seal Software)中，人工智能和区块链专家在信任和授权方面取得了成功。Gidney分享了他对人工智能、创新以及失败和快速学习的价值的看法。

企业家项目(TEP):你认为哪些新技术会对你的行业产生最大的影响?

吉尼:对许多行业产生影响的是深度学习，或者是更具体的、深层的神经网络。下一项发展将推动在法律职能范围内的采用和使用增加的速度，主要是内部法律和法律顾问。我们所看到的是需要一个安全的、可共享的知识体系，这是所有各方的综合教学。由于公司内部的法律顾问和法律事务部门的人员越来越少，但更多的任务，一个信息共享网络将应运而生，以应对需求。

这一新的基础设施允许在不损害数据安全的情况下进行安全的学习，这是一个挑战，我们已经开始基于AI和区块链的结合来开发这一技术。在未来的12到36个月里，我看到了重大的发展，这将把法律信息和外部事件的使用变成丰富的学习资源。将创建一组全新的技能和资源，其中法律专业人员在设置域内创建知识包，并将其用于订阅或在开放源代码模型中共享。

就像今天的应用程序商店一样，我们将拥有一个知识存储，以识别法律风险、法规遵循、改进和标准化，从而为客户提供全面的评级，并对每一份生产合同的改进提出建议。

创新环境的最大障碍是什么?

基尼:人工智能的技术进步似乎是永恒的。开发团队必须非常敏捷才能快速地采用它们。我们看到大规模投资的一个领域是区块链。区块链对社会的影响被一些布道者称赞为比互联网更深刻。另一些人则担心安全问题，是否有百分之百的保证。必须有一个研发团队的资源，才能真正了解如何利用这种技术来实现实际应用。

随着对人工智能、区块链、深度学习和相关技术的兴趣，出现了一个主要问题，那就是潜在的技能短缺。这些技术是复杂的，而且有数量有限的熟练的数据科学家和机器学习专家。创新能力完全取决于你能吸引到的专家的技能和素质。在未来，创新不仅需要一个有利的环境(例如机器处理能力)，还需要一个受过培训的熟练员工。

机器学习具有巨大的潜力。你投入了哪些资源来帮助你的团队进行实验?

基尼:这很有趣，因为所有的数据科学家都是真正的孩子。他们渴望学习，渴望尝试，不怕失败，实际上喜欢失败，但越快越好，这样他们就能继续前进。记住这一点，手工操作(比如设置系统)是不可能的。当你有许多数据科学家，他们可以竞争资源，或有系统使用的最低效的方式。作为一家初创公司，我们没有一个无底的资金池，让我们可以随时运行所有的系统。

因此，开发人员创建了一个新的测试和部署框架，该框架基本上承担了科学家的所有任务，并将它们排列起来，启动所有本地或远程节点，发布作业，然后通过一个像Slack这样的messenger通道发布结果。这增加了他们失败或快速学习的时间和效率。除了流程之外，开发人员感到受信任和授权是很重要的。

这是我们及早实施的核心内容之一:信任和自主权。它并不总是关于你做什么;它是关于你如何看待上面的人，在你身边。这意味着他们有信心知道他们可以做任何事情来改善产品。