京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
人工智能大趋势下的选择
找到这个场景,并通过人工智能的方式获取数据,这才是大多数创业者应该好好琢磨的事情。对于某些创业者和投资人来说,这是一个真正大时代!
一、无意识中被人工智能控制
人是被系统控制的动物。这个系统的形成由规则和价值观、世界观所界定。规则是指人类确定的法律、经济、商业等法则。价值观和世界观是人关于对错行为的界定等。这些都会对人类的行为给出明确的边界,并最终控制人类的行为。
有个案例,《第五项修炼》一书中提到的啤酒游戏。游戏由顾客、零售商、制造商三者组成。它们通过订单和送货方式进行沟通:上游负责给下游供货,下游向上游下订单。
游戏的结果很有意思:不管参与者谁,跟你的社会地位、智商、性别、年龄、文化、职业等无关,最后的结果都是相同的:一开始缺货严重,最后库存积压严重。
在这个游戏中,规则一旦设定,所有人的行为模式都趋同。原因很简单,系统决定了你的选择,这个结构让所有人都倾向于采用类似行为,最后产生类似结果。不要自以为自己与众不同,或者运气更好,有更好的结果。
这个游戏也预示未来人工智能的世界会更加可怕:一个人已经被人工智能所控制,但还完全不知。这并不遥远。目前的弱人工智能已经在开始影响人们的选择。
比如说,我们购买衣服,你选择什么颜色,选择什么款式,看似是我们自己决定的。但随着系统对你了解越多,它会越来越推荐你可能会购买的衣服。获取资讯也是这样,今日头条等资讯内容渠道会根据你的阅读行为给你推荐信息,你跟它的互动越多,你留下的行为数据越多,它给你推荐的内容你会越来越感兴趣,把之前无法呈现的内容呈现在你面前,你的时间就会被它控制。
这个还是比较初级的人工智能优化。更深层的人工智能,将来的超级人工智能会把整个城市变成巨大的算法控制的机器智能。比如交通出行,它知道每个人要去哪里,会安排最合适的路线,由自动驾驶来实现,也不会堵车,人完全由超级机器智能控制。甚至连你要去哪里旅游,要购买什么商品,想听什么歌,看什么电影,玩什么游戏,是否要参加什么兴趣班,是否要贷款,是否换工作等等,通过万物互联的IOT,都能通过收集、分析、预测你的行为,最后无缝给你提供商品和服务。比如你最近突然对德国景点资讯感兴趣,系统根据各种行为预测你计划去德国旅行,它会帮你设计定好路线、安排好行程、定好酒店等。Uber或滴滴还会了解到你什么时候出行,在你出行前准备把车停在你家门口。从你有想法到最后实现的所有的服务,都有一个打包的商品和服务,你不用操心,甚至你要给谁带回礼物都给你做好提醒,并帮你购买。
今天,还远远做不到这么智能。但是未来人工智能就像人类的大脑,它是个机器,它没有情感,也没有所谓的明确意志,但是它通过机器学习,通过一些标注的数据,能够进行自我学习,最后能够识别数据,具备机器智能。IOT的万物互联则给机器大脑提供了各种数据素材,就像它的五官一样,最终把世界上的所有事物连接起来。包括人和物。
亚马逊的echo是智能音箱,但它不仅可以放音乐,不仅是它的全新的语音交互方式,更重要的是它连接了各种服务商,可以在上面购物,购买服务等。用户跟它交互越多,它越了解用户的需求。原先用户要购买一双球鞋,需要上网打开淘宝京东等,各种挑选后购买下单。而echo,则直接告诉它:我需要一双新球鞋,你有什么好建议。它可能会问你:你是不是还打算购买阿迪达斯的球鞋,尺码多少,颜色是什么样?最近有一款新的,价格多少?你是否需要。在得到你肯定回答后。当天或者第二天,球鞋就到你家了。所有的决策和支付在对话中完成。
这里的核心,不单纯是自然语音识别和自然语义的理解,更重要的是这个交互模式背后的支撑的服务商,他们通过这个语音交互跟用户连接在了一起。
二、大趋势下的选择
数据是人工智能时代的战略资产。所有人都非常明白这一点。关于底层的系统架构,大多数的创业者不用去考虑,主要是谷歌、亚马逊、阿里、腾讯、百度去考虑的事情。这个是基础生态。
对于更多的创业者来说,如何获取数据,如果在这个智能生态系统上通过场景应用去获得数据,在整个人工智能生态里面是有机会。
正如前面描述可以看到,距离超级机器智能时代还很远,这个很远,对创业者和投资人来说是巨大的机会,远比互联网和移动互联网时代更大的机会。之前只是卷入了这个世界上能够数据化的一小部分而已,而未来将卷入的是整个世界大大小小的事物。这个是何等壮阔的未来!
比如说跟传统行业合作,把数据标注好,在一个垂直领域建立人工智能的模型,不断地获取更多的数据,提供传统产业效率。在网上看到一个案例,原先卖风车的传统企业,卖完了,也不知道后续的情况,谁在用,损耗情况怎么样,什么时候需要更新,这些数据都不能及时获得。后来有家公司很聪明,就在风叶上加上传感器,每天都能获得这些最新的数据,包括风力的分布,风叶的损耗情况,是否需要更新,甚至风力分布也能知道。有了这些数据,就可以专心为风叶公司服务了,公司由生产商转型为服务商。原来做生产,产能过剩,利润微薄,但转型做服务,盈利就好起来。
金融、医疗、教育、传统制造业等几乎所有的行业都能参与到这个里面来。对于今天的创业者来说,人工智能的大趋势下,机器学习也好,IOT也好,都是为了提升效率的手段,更多在于找到高效获取数据的场景应用。
找到这个场景,并通过人工智能的方式获取数据,这才是大多数创业者应该好好琢磨的事情。对于某些创业者和投资人来说,这是一个真正大时代!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12