2022年10月27日
2022年10月27日
贡献者:Jackie Wiles和Lori Perri
自适应人工智能即使在构建过程中也会吸收知识。想一下。
与传统的人工智能系统不同，自适应人工智能(AI)可以修改自己的代码，以适应第一次编写代码时不知道或无法预见的现实世界的变化。以这种方式在设计中构建适应性和弹性的组织可以更快、更有效地对中断做出反应。
Gartner杰出副总裁分析师Erick Brethenoux表示:“正如许多企业在最近的健康和气候危机中吸取的教训一样，灵活性和适应性现在至关重要。“自适应人工智能系统旨在不断地重新训练模型或应用其他机制来适应和学习运行时和开发环境，使它们对变化更具适应性和弹性。”
Gartner预计，到2026年，采用人工智能工程实践来构建和管理自适应人工智能系统的企业将在操作所需的数量和时间上超过同行人工智能至少降低25%。
自适应AI将一套方法(即基于代理的设计)和AI技术(即强化学习)结合在一起，使系统能够调整其学习实践和行为，以便在生产过程中适应不断变化的现实环境。
通过从过去的人类和机器经验中学习行为模式，并在运行时环境中，自适应人工智能提供更快、更好的结果。例如，美国陆军和空军已经建立了一个学习系统，可以利用学习者的个人优势来调整其课程。它知道该教什么，什么时候测试，以及如何衡量进步。该项目就像个人导师，为学生量身定制学习内容。
对于任何企业来说，决策都是一项至关重要但越来越复杂的活动，这将要求决策智能系统行使更多的自主权。但决策过程将需要重新设计，以使用自适应人工智能。这可能会对现有流程架构产生重大影响，并要求业务涉众确保在合规和法规方面合乎道德地使用AI。
将业务、IT和支持部门的代表聚集在一起，实施自适应人工智能系统。确定用例，提供对技术的洞察，并确定采购和资源配置的影响。至少，业务利益相关者必须与数据和分析、人工智能和软件工程实践合作，以构建自适应的人工智能系统。人工智能工程将在构建和运行自适应人工智能架构方面发挥关键作用。
然而，最终，自适应系统将实现新的经营方式，为新的商业模式或产品、服务和渠道打开大门，打破决策孤岛。
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人工智能工程在流程级别上提供实现、操作化和变更管理的基本组件，使自适应AI系统成为可能。但是自适应AI需要显著加强AI工程工作的变更管理方面。如果仅仅改变围绕这一原则的几个功能，就会达到目的。
为适应人工智能而重新设计系统将对员工、企业和技术合作伙伴产生重大影响，这不会在一夜之间发生。
首先，通过持续的智能设计模式和事件流功能补充当前的AI实现，创建自适应AI系统的基础——最终转向基于代理的方法，赋予系统组件更多的自主权。
此外，让业务用户更容易采用AI，并通过可操作的系统整合明确和可测量的业务指标，以及在决策框架中整合信任，从而为管理自适应AI系统做出贡献。
简而言之:
自适应人工智能通过适应不断变化的现实环境，创造出更好、更快的用户体验。
在实现决策智能功能的同时，还可以扩展决策制定能力和灵活性。
IT领导者需要重新设计各种流程，以构建自适应人工智能系统，使其能够根据环境学习并改变行为。
埃里克Brethenoux他是Gartner Research的杰出副总裁分析师。他擅长机器学习、人工智能和应用认知计算。Brethenoux先生指导组织在战略、组织和技术方面使用先进的分析作为其增长的驱动力。
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