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624AI 開啟智能企業時代
歐洲科學院院士、德國人工智能研究中心（DFKI）科學董事 Hans Uszkoreit 在大會上分享了人工智能技術在未來智能企業中的展望。
“看看今天的機器學習，它既可以學習知識，也可以學習行為。但最成功的學習方法，包括深度學習，是只學習行為，卻不學習顯性的知識的” Hans Uszkoreit 表示。同樣的還有現在的自動駕駛系統，它們并不是理解了交通法規——自動駕駛汽車遵守交通法規，是因為他們學習的是行為，而非知識。
“想要實現超越人類的 AI 能力，我們要在基于知識、基于規則和機器學習系統中找到交叉的部分，真正的超級 AI 是超越人類的，但仍然不是人類形式的智能——它不會是伊隆·馬斯克所說的超級智能。”Hans Uszkoreit 說道。
歐洲科學院院士、人工智能研究中心（DFKI）科學董事Hans Uszkoreit
目前歐洲學界普遍認為，AI 研究會存在四個階段：第一個階段是啟發式的搜索，隨后是基于知識的系統，目前的第三階段中，我們開發了學習系統，其中包括深度學習，神經網絡等等，并有了大規模的應用。我們現在的挑戰就是把這些技術整合起來建立認知系統，其中需要包括大量的知識。
對于企業智能化，Hans Uszkoreit 認為在發展的道路上會有兩波浪潮：第一波是數字化，把模擬內容轉化為數字內容。在第二波浪潮中，人工智能開始扮演重要作用。其中包括機器人的大規模應用、智能物聯網、IT 基礎設施的部署、工業 4.0 和商業智能的推進，技術的鋪開也意味著智能企業數量的增加。
未來的智能化企業就像人類的大腦，從不同感官收集情報，通過算法幫助人類進行決策，但人類還是必不可少的。“商業決策需要思考大量不同來源的內容。世界是動態變化的，我們不能簡單地使用過去知識訓練過的算法來對現在的問題進行決策，總會有意外發生，所以這里需要人類把關。”Hans Uszkoreit 介紹道。
另一方面，機器學習算法可以處理大量數據——人類顯然無法觀察并處理所有數據。今天，知識圖譜已經可以在很多領域中幫助我們進行分析和決策了。
通過大數據、人工智能和物聯網的進步。智能企業可以實現更好的供應鏈管理、市場開發、質量控制，所有這些過程都會有 AI 的參與。“我們希望把這些工作結合到一起。連接不同的供應商，將不同的數據以多種形式提供給公司。我們需要處理非結構化的數據，變革公司內部的結構，結合公司內外部生產的不同數據，這樣才能實現更為廣泛的機器學習。”Hans Uszkoreit 表示。
把當今的企業整合在統一的數據戰略下，更好的運用數據，這樣才可以讓 AI 對我們有更多幫助。不僅僅是百度、谷歌這樣的科技公司，所有傳統企業都應該有這樣的知識流程。我們需要結合最先進的知識學習。包括強化的學習和主動學習，將顯性知識與深度學習算法連接在一起。
