نکات کلیدی
1. هوش مصنوعی: ابزاری عملی برای رهبران کسب‌وکار
هوش مصنوعی کاربردی، راهنمایی عملی برای رهبران کسب‌وکار است که به دنبال بهره‌برداری از هوش ماشین برای افزایش بهره‌وری سازمان‌های خود و بهبود کیفیت زندگی در جوامع خود هستند.
پر کردن فاصله. این کتاب به‌عنوان پلی بین پیچیدگی‌های فنی هوش مصنوعی و نیازهای عملی رهبران کسب‌وکار عمل می‌کند. این کتاب از اصطلاحات فنی پیچیده پرهیز می‌کند و در عین حال جزئیات کافی را برای اتخاذ تصمیمات آگاهانه درباره‌ی پروژه‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. تمرکز بر روی رهبری پروژه‌های موفق هوش مصنوعی، ساخت تیم‌های متنوع و طراحی راه‌حل‌هایی است که به نفع سازمان و جامعه باشد.
فراتر از هیاهو. این کتاب بر جداسازی هیاهوی هوش مصنوعی از واقعیت تأکید می‌کند. این کتاب رهبران کسب‌وکار را تشویق می‌کند تا مفاهیم بنیادی هوش مصنوعی، از جمله قابلیت‌ها و محدودیت‌های آن را قبل از سرمایه‌گذاری در پروژه‌های هوش مصنوعی درک کنند. این درک به اولویت‌بندی فرصت‌های مناسب و اجتناب از اشتباهات پرهزینه کمک می‌کند.
بینش‌های عملی. این راهنما بینش‌های عملی برای رهبران کسب‌وکار فراهم می‌کند تا با ترکیب داده، فناوری، طراحی و افراد، نوآوری را به‌منظور حل مشکلات واقعی در مقیاس سازمانی پیش ببرند. این کتاب یک راهنمای عملی برای کسانی است که به دنبال پیشبرد نوآوری و حل مشکلات واقعی هستند.
2. درک پیوستار هوش ماشین
در حالی که ما پیوستار را به هفت سطح تقسیم کرده‌ایم، به یاد داشته باشید که تمایز بین سطوح خط سختی نیست و بسیاری از همپوشانی‌ها وجود دارد.
تعریف قابلیت‌های هوش مصنوعی. پیوستار هوش ماشین (MIC) چارچوبی است که انواع مختلف هوش ماشین را بر اساس پیچیدگی قابلیت‌های آن‌ها دسته‌بندی می‌کند. این پیوستار به مدیران کسب‌وکار کمک می‌کند تا تفاوت‌های عملکردی بین رویکردهای مختلف هوش مصنوعی، از سیستم‌های ساده مبتنی بر قوانین تا سیستم‌های پیشرفته و در حال تکامل را درک کنند.
هفت سطح هوش. MIC شامل هفت سطح است:
- سیستم‌هایی که عمل می‌کنند (اتوماتاهای مبتنی بر قوانین)
- سیستم‌هایی که پیش‌بینی می‌کنند (تحلیل‌های آماری)
- سیستم‌هایی که یاد می‌گیرند (یادگیری ماشین)
- سیستم‌هایی که خلق می‌کنند (طراحی تولیدی)
- سیستم‌هایی که ارتباط برقرار می‌کنند (هوش عاطفی)
- سیستم‌هایی که تسلط دارند (مفاهیم انتزاعی)
- سیستم‌هایی که تکامل می‌یابند (هوش فراتر از انسان).
کاربرد عملی. درک MIC به رهبران کسب‌وکار این امکان را می‌دهد که وضعیت فعلی فناوری‌های هوش مصنوعی را ارزیابی کرده و انتظارات واقع‌بینانه‌ای برای پروژه‌های هوش مصنوعی تعیین کنند. این به شناسایی سطح مناسب هوش ماشین برای حل مشکلات خاص کسب‌وکار کمک می‌کند و از افتادن در دام مهندسی بیش از حد راه‌حل‌ها جلوگیری می‌کند.
3. وعده‌های اجتماعی هوش مصنوعی: فراتر از سود
وعده‌های هوش مصنوعی فراتر از چالش‌های سیلیکون‌ولی و وال‌استریت است.
تمرکز بر تأثیر اجتماعی. پتانسیل هوش مصنوعی فراتر از سودهای شرکتی است و راه‌حل‌هایی برای مسائل اجتماعی و انسانی فوری ارائه می‌دهد. نمونه‌هایی شامل استفاده از هوش مصنوعی برای مبارزه با بی‌عدالتی اجتماعی، رسیدگی به بحران‌های بهداشتی و بهبود کیفیت زندگی جوامع در سراسر جهان است.
مثال میکروفاینانس. FarmGuide از یادگیری عمیق برای تحلیل تصاویر ماهواره‌ای و پیش‌بینی عملکرد محصولات برای مزارع فردی در هند استفاده می‌کند. این اطلاعات به کشاورزان کمک می‌کند تا نرخ‌های بهره عادلانه‌تری دریافت کنند و خطر وام‌های ربایشی و خودکشی کشاورزان را کاهش دهند.
مثال عدالت اجتماعی. U-Report یونیسف از یک ربات گزارش‌دهی اجتماعی استفاده می‌کند تا به جوانان در کشورهای در حال توسعه اجازه دهد بی‌عدالتی اجتماعی را از طریق پیامک گزارش دهند. این پلتفرم در افشای مسائلی مانند اپیدمی "جنس در ازای نمره" در لیبریا بسیار مؤثر بوده و منجر به مداخله و حمایت دولت از قربانیان شده است.
4. پیمایش چالش‌های هوش مصنوعی: تعصب و بدخواهی
داده‌ها و فناوری اختراعات انسانی هستند که به‌طور ایده‌آل برای بازتاب و پیشبرد ارزش‌های انسانی طراحی شده‌اند.
پرداختن به تعصب الگوریتمی. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به‌طور ناخواسته تبعیض علیه گروه‌های کم‌نماینده را به دلیل داده‌های تعصب‌آمیز یا الگوریتم‌های طراحی‌شده توسط تیم‌های غیرمتنوع تشدید کنند. نمونه‌هایی شامل عدم دسترسی به تحویل روزانه آمازون در محله‌های عمدتاً سیاه‌پوست و نمایش آگهی‌های کمتر برای مشاغل با حقوق بالا به زنان است.
مقابله با هوش مصنوعی بدخواه. با قدرتمندتر شدن هوش مصنوعی، خطر استفاده بدخواهانه افزایش می‌یابد. این شامل استفاده از هوش مصنوعی برای چند برابر کردن اثرات کمپین‌های بدخواه، تولید اخبار جعلی، دور زدن سیستم‌های امنیتی و به‌کارگیری سلاح‌های خودمختار است.
اهمیت تنوع. کمبود تنوع در تیم‌های توسعه هوش مصنوعی می‌تواند منجر به نادیده گرفتن نیازها و ارزش‌های گروه‌های کم‌نماینده شود. ساخت تیم‌های متنوع و پرورش تفکر فراگیر برای کاهش این خطرات ضروری است.
5. طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی اخلاقی و ایمن
سیستم‌های هوش مصنوعی نمی‌توانند صرفاً برای انجام وظایف اصلی خود برنامه‌ریزی شوند. آن‌ها باید به‌گونه‌ای طراحی شوند که بدون آسیب ناخواسته به جامعه انسانی، این کار را انجام دهند.
اخلاق و حاکمیت. طراحی هوش مصنوعی ایمن و اخلاقی نیاز به فراتر از مکانیزم‌های فرضی ایمن دارد. این شامل توسعه سیاست‌ها و استانداردهای پیچیده‌ای است که به روش‌های مختلفی که سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند دچار مشکل شوند، می‌پردازد.
آموزش به‌عنوان درمان. دموکراتیزه کردن دسترسی به آموزش باکیفیت هوش مصنوعی و توانمندسازی همکاری‌ها بین متخصصان و کارشناسان چندرشته‌ای ضروری است. ابتکاراتی مانند fast.ai دسترسی به یادگیری عمیق را برای همه فراهم می‌کند و به افراد این امکان را می‌دهد که از هوش مصنوعی برای خیر اجتماعی استفاده کنند.
اصول طراحی همکاری. سه اصل طراحی همکاری:
- ساخت محصولات کاربرپسند برای جمع‌آوری داده‌های بهتر برای هوش مصنوعی
- اولویت دادن به تخصص حوزه و ارزش کسب‌وکار بر الگوریتم‌ها
- توانمندسازی طراحان انسانی با هوش ماشین
6. ساخت فرهنگ آماده برای هوش مصنوعی: پایه‌ای برای موفقیت
در هر شرکتی که در حال حاضر در زمینه هوش مصنوعی پیشرو است، مدیرعامل به‌طور قاطع از اولویت‌بندی هوش مصنوعی در سطح شرکت حمایت کرده است.
ارزیابی آمادگی سازمانی. قبل از شروع پروژه‌های هوش مصنوعی، ارزیابی صادقانه از آمادگی سازمان شما ضروری است. این شامل ارزیابی زیرساخت فناوری، فرهنگ داده و تعهد رهبری است.
انتخاب قهرمانان مناسب. شناسایی و توانمندسازی مدیر مناسب برای رهبری پروژه‌های هوش مصنوعی حیاتی است. قهرمان ایده‌آل باید یک مدیر سطح C با دانش فنی، درک کسب‌وکار و توانایی جلب حمایت سازمانی باشد.
ساخت تیم SWAT هوش مصنوعی. یک تیم چندرشته‌ای متشکل از ذینفعان از بخش‌ها و سطوح مختلف سازمان را تشکیل دهید. این تیم فرصت‌های با بازگشت سرمایه بالا برای اتوماسیون در سراسر شرکت را شناسایی، اولویت‌بندی، اجرا و ترویج خواهد کرد.
7. سرمایه‌گذاری در استعدادهای مناسب هوش مصنوعی
در حال حاضر کمتر از 10,000 نفر در جهان وجود دارند که واجد شرایط انجام تحقیقات و مهندسی پیشرفته هوش مصنوعی باشند.
درک عناوین شغلی. برای پیاده‌سازی موفق هوش مصنوعی، نقش‌های مختلفی مورد نیاز است، از جمله مدیران تیم داده‌کاوی، مهندسان یادگیری ماشین، دانشمندان داده، محققان، مهندسان داده و مهندسان سیستم‌های توزیع‌شده. درک این نقش‌ها به استخدام استعدادهای مناسب کمک می‌کند.
جستجوی ویژگی‌های کلیدی. فراتر از مهارت‌های فنی، به دنبال کاندیداهایی با استعداد ریاضی، کنجکاوی، خلاقیت، پشتکار، توانایی یادگیری سریع و اشتیاق به حل مشکلات خود باشید. این ویژگی‌ها برای موفقیت در هوش مصنوعی ضروری است.
بهینه‌سازی استراتژی‌های استخدام. رویکرد استخدام خود را با توجه به سطح، پیشینه و اهداف شغلی نامزدها تنظیم کنید. این شامل همکاری با دانشگاه‌ها، برگزاری هکاتون‌ها، برنامه‌های آموزشی تخصصی و تأکید بر مزایای منحصر به فرد شرکت شما است.
8. پیاده‌سازی استراتژیک هوش مصنوعی: برنامه‌ریزی برای بازگشت سرمایه
ارائه یک بازگشت سرمایه واضح در پروژه‌های هوش مصنوعی بهترین راه برای متقاعد کردن ذینفعان اجرایی است.
رتبه‌بندی اهداف کسب‌وکار. اهداف کسب‌وکار را اولویت‌بندی کرده و فرصت‌های پذیرش هوش مصنوعی را شناسایی کنید که با برنامه استراتژیک شرکت شما هم‌راستا باشد. اهداف رایج شامل افزایش درآمد، کاهش هزینه‌ها و ورود به خطوط کسب‌وکار جدید است.
انجام تحلیل فرصت. از چارچوب‌های تحلیلی مانند تحلیل شکاف و تحلیل SWOT برای ارزیابی جریان‌های کاری و فناوری‌های فعلی شرکت استفاده کنید. این به شناسایی حوزه‌هایی که هوش مصنوعی می‌تواند بالاترین بازگشت سرمایه را ارائه دهد، کمک می‌کند.
چارچوب استراتژی هوش مصنوعی. از چارچوب استراتژی هوش مصنوعی برای ارزیابی هر فرصت بر اساس دلایل استراتژیک، اندازه فرصت، سطح سرمایه‌گذاری، بازگشت سرمایه، ریسک، زمان‌بندی و حمایت ذینفعان استفاده کنید. این چارچوب رویکردی ساختاریافته برای تصمیم‌گیری فراهم می‌کند.
9. داده: سوخت هوش مصنوعی، نه واقعیت خود
داده‌ها اختراعات انسانی هستند.
داده به‌عنوان یک ساختار. داده‌ها نمایشی عینی از واقعیت نیستند، بلکه یک ساختار انسانی هستند که تحت تأثیر انتخاب‌های ما در مورد آنچه باید اندازه‌گیری شود و چگونگی تفسیر نتایج شکل می‌گیرند. درک این موضوع به جلوگیری از افتادن در دام اعتماد کورکورانه به داده‌ها کمک می‌کند.
اشتباهات رایج در داده. از اشتباهات رایج در جمع‌آوری و پردازش داده‌ها آگاه باشید، از جمله اهداف نامشخص، اشتباهات تعریفی، اشتباهات ضبط، اشتباهات اندازه‌گیری، اشتباهات پردازش، اشتباهات پوشش، اشتباهات نمونه‌گیری، اشتباهات استنتاج و اشتباهات ناشناخته.
تأسیس حقیقت پایه. تلاش کنید حقیقت پایه را تأسیس کنید، که داده‌های قابل مشاهده، قابل اثبات و عینی است که واقعیت را منعکس می‌کند. این به‌عنوان معیاری برای ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های هوش مصنوعی و اطمینان از نتایج دقیق عمل می‌کند.
10. ساخت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
یادگیری ماشین ابزاری قدرتمند است، اما برای هر چیزی مناسب نیست.
هوش مصنوعی یک راه‌حل جادویی نیست. یادگیری ماشین یک راه‌حل جهانی نیست و بهترین کاربرد آن برای انواع خاصی از مشکلات است. درک قابلیت‌ها و محدودیت‌های الگوریتم‌های مختلف و انتخاب رویکرد مناسب برای هر وظیفه ضروری است.
ارزیابی عملکرد مدل. از معیارهای ارزیابی مانند دقت، صحت و یادآوری برای ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین استفاده کنید. تفاوت‌های بین این معیارها را درک کرده و معیارهایی را انتخاب کنید که با اهداف کسب‌وکار شما هم‌راستا باشد.
اجتناب از اشتباهات رایج. از اشتباهات رایج در ساخت مدل‌های یادگیری ماشین، از جمله کم‌فیت و بیش‌فیت آگاه باشید. یک فرآیند اعتبارسنجی و آزمایش دقیق را برای کاهش این مشکلات و اطمینان از پیش‌بینی‌های دقیق پیاده‌سازی کنید.
11. هوش مصنوعی برای عملکردهای سازمانی: ساده‌سازی عملیات
عملکردهای سازمانی یکی از آسان‌ترین نقاط ورود برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در شرکت شما هستند.
هدف‌گذاری ناکارآمدی‌ها. هوش مصنوعی می‌تواند به‌طور مؤثری برای ساده‌سازی فرآیندها و اتوماسیون وظایف تکراری در عملکردهای سازمانی به‌کار گرفته شود. این به کارکنان این امکان را می‌دهد که بر روی فعالیت‌های با ارزش بالاتر تمرکز کنند و کارایی کلی را بهبود بخشد.
نمونه‌های کاربرد هوش مصنوعی. هوش مصنوعی می‌تواند در عملکردهای مختلف سازمانی به‌کار گرفته شود، از جمله مالی و حسابداری (مدیریت هزینه، تحلیل هزینه‌ها)، حقوقی و انطباق (بررسی قرارداد، دقت لازم)، منابع انسانی (تطبیق نامزدها، زمان‌بندی هوشمند)، هوش تجاری (داده‌کاوی، تحلیل)، توسعه نرم‌افزار (نمونه‌سازی سریع، دستیارهای برنامه‌نویسی هوشمند)، بازاریابی (بهینه‌سازی تبلیغات دیجیتال، شخصی‌سازی)، فروش (تأیید سرنخ، تحلیل فروش) و پشتیبانی مشتری (عامل‌های گفتگویی، شنود اجتماعی).
غلبه بر موانع. با وجود مزایای بالقوه، شرکت‌ها با موانعی در پذیرش هوش مصنوعی مواجه هستند، از جمله مقاومت HiPPO، کمبود داده، هزینه‌های بالا و چالش‌های ادغام. پرداختن به این موانع نیاز به تعهد اجرایی، درک فنی و رویکردی استراتژیک دارد.
12. مسئولیت اخلاقی: هوش مصنوعی برای خیر
ما معتقدیم که رهبران کسب‌وکار مسئولیت اخلاقی دارند که به کارگران کمک کنند تا اختلالات بالقوه‌ای را که هوش مصنوعی ممکن است به محل کار بیاورد، به حداقل برسانند و بهبود بخشند.
انتقال نیروی کار. رهبران کسب‌وکار مسئولیت اخلاقی دارند که اختلالات بالقوه‌ای را که هوش مصنوعی ممکن است به محل کار بیاورد، به حداقل برسانند. این شامل سرمایه‌گذاری در آموزش نیروی کار و ایجاد فرصت‌های جدید برای کارکنان است.
یادگیری مداوم. کارکنان به دسترسی مداوم به آموزش باکیفیت نیاز دارند تا در اقتصاد مبتنی بر هوش مصنوعی رقابتی باقی بمانند. این نیاز به تعهد به یادگیری مادام‌العمر و توسعه مهارت‌های جدید دارد.
حفظ ارزش‌های انسانی. رهبران کسب‌وکار باید اطمینان حاصل کنند که هوش مصنوعی به‌گونه‌ای طراحی و پیاده‌سازی می‌شود که ارزش‌های انسانی را حفظ کرده و از آسیب به مشتریان، کارکنان و جامعه جلوگیری کند. این نیاز به هوشیاری و تعهد به شیوه‌های اخلاقی دارد.
آخرین به‌روزرسانی::
FAQ
1. What is "Applied Artificial Intelligence: An Introduction For Business Leaders" by Mariya Yao about?
- Practical AI Guide for Leaders: The book is a practical handbook designed to help business leaders understand, plan, and implement artificial intelligence (AI) initiatives in their organizations.
- Bridges Technical and Business Worlds: It balances technical explanations with actionable business strategies, avoiding both overly technical jargon and vague generalizations.
- Focus on Enterprise Impact: The content is tailored to enterprise-scale challenges, emphasizing how AI can enhance productivity, drive innovation, and solve real-world business problems.
- Ethics and Societal Impact: The book also addresses the ethical, social, and workforce implications of AI, advocating for responsible and inclusive AI development.
2. Why should I read "Applied Artificial Intelligence" by Mariya Yao?
- Executive-Focused Content: The book is specifically written for business leaders, executives, and entrepreneurs who want to leverage AI without needing a deep technical background.
- Actionable Frameworks: It provides step-by-step frameworks for building AI-ready cultures, recruiting talent, and planning successful AI projects.
- Real-World Case Studies: The book includes numerous examples and case studies from various industries, illustrating both the promises and pitfalls of AI adoption.
- Ethical Guidance: It emphasizes the importance of ethical AI, diversity, and inclusion, helping leaders avoid common mistakes and unintended consequences.
3. What are the key takeaways from "Applied Artificial Intelligence" by Mariya Yao?
- AI is Not Magic: AI is a set of evolving technologies, not a silver bullet; understanding its capabilities and limitations is crucial for success.
- Data and Culture Matter: Building a data-driven, AI-ready culture and having clean, relevant data are foundational to any successful AI initiative.
- Strategic Implementation is Key: Leaders must prioritize business goals, perform opportunity analysis, and use structured frameworks to identify high-ROI AI projects.
- Ethics and Inclusion: Proactively addressing bias, ethics, and workforce impact is essential to building responsible and sustainable AI solutions.
4. What are the best quotes from "Applied Artificial Intelligence" and what do they mean?
- “AI is like teenage sex. Everyone talks about it. Nobody knows how to do it. But everyone thinks everyone else is doing it, so they claim to do it too.” — Highlights the hype and confusion surrounding AI adoption in business.
- “Data is not reality.” — Reminds readers that data is a human construct, subject to bias and error, and must be carefully managed for AI to be effective.
- “Tools are not meant to make our lives easier. They are meant to give us leverage so that we can push harder. Tools lift rocks. People build cathedrals.” — Emphasizes that AI should empower human creativity and strategic thinking, not replace it.
- “The future is already here—it’s just not evenly distributed.” — Points to the uneven adoption and impact of AI across industries and societies.
5. How does "Applied Artificial Intelligence" by Mariya Yao define and differentiate key AI concepts like AI, AGI, machine learning, and deep learning?
- AI vs. AGI: AI refers to systems that perform specific tasks (narrow or weak AI), while AGI (Artificial General Intelligence) is human-level intelligence capable of abstract reasoning and knowledge transfer—something we have not yet achieved.
- Machine Learning: Machine learning is a subset of AI that enables computers to learn from data without explicit programming, using techniques like supervised, unsupervised, and reinforcement learning.
- Deep Learning: Deep learning is a further subset of machine learning, using multi-layered neural networks to achieve human-level performance in tasks like image and speech recognition.
- Other Approaches: The book also discusses symbolic systems, probabilistic programming, and ensemble methods, highlighting their roles and limitations in enterprise AI.
6. What is the Machine Intelligence Continuum in "Applied Artificial Intelligence" by Mariya Yao, and why is it important?
- Seven Levels of Intelligence: The Machine Intelligence Continuum (MIC) categorizes AI systems into seven levels: Systems That Act, Predict, Learn, Create, Relate, Master, and Evolve.
- Functional Differentiation: Each level represents increasing complexity and capability, from simple rule-based automation to hypothetical superintelligent, self-evolving systems.
- Practical Relevance: Most current enterprise AI solutions fall into the "Act," "Predict," and "Learn" categories, helping leaders set realistic expectations.
- Strategic Planning Tool: Understanding the continuum helps executives evaluate vendor claims, plan AI investments, and anticipate future developments.
7. What are the main promises and challenges of AI according to "Applied Artificial Intelligence" by Mariya Yao?
- Promises: AI can drive social good (e.g., microfinance, social justice, medical diagnosis), improve efficiency, and unlock new business opportunities.
- Challenges: Risks include biased or incomplete data, lack of diversity in development teams, malicious uses of AI, and unintended societal consequences.
- Ethical Imperative: The book stresses the need for ethical governance, inclusive design, and democratized access to AI education and resources.
- Real-World Examples: Case studies illustrate both the transformative potential and the dangers of poorly implemented or unethical AI.
8. How does "Applied Artificial Intelligence" by Mariya Yao recommend business leaders develop an enterprise AI strategy?
- Build an AI-Ready Culture: Assess organizational readiness, secure executive and board-level buy-in, and foster a data-driven mindset.
- Form a Multi-Disciplinary Team: Assemble an "AI SWAT Team" with cross-functional expertise to identify, prioritize, and execute AI projects.
- Strategic Frameworks: Use gap analysis, SWOT, and the book’s AI Strategy Framework to evaluate opportunities and risks.
- Pilot and Scale: Start with small, high-ROI projects, demonstrate early wins, and scale successful initiatives across the organization.
9. What advice does "Applied Artificial Intelligence" by Mariya Yao give on building and recruiting technical AI talent?
- Understand Roles: Clarifies distinctions between data scientists, machine learning engineers, researchers, and data engineers.
- Seek Key Qualities: Values mathematical aptitude, curiosity, creativity, perseverance, rapid learning, and passion for the business problem.
- Recruiting Strategies: Suggests university partnerships, hackathons, specialized training programs, and retraining existing staff as alternatives to traditional hiring.
- Emphasize Unique Advantages: Attract talent by offering access to quality data, diverse problems, strong teams, and meaningful impact.
10. How does "Applied Artificial Intelligence" by Mariya Yao guide organizations in planning, implementing, and measuring AI projects?
- Define Clear Goals: Prioritize business objectives and select specific, actionable "true north" metrics for each project.
- Data and Analytics Readiness: Ensure data quality, centralization, and analytics maturity before launching AI initiatives.
- Build vs. Buy Decision: Weigh the pros and cons of developing in-house solutions versus leveraging third-party vendors, considering data, talent, cost, and strategic fit.
- ROI and Portfolio Approach: Calculate expected returns, allocate budgets, and manage AI projects as a portfolio of experiments with varying risk and reward.
11. What are the common pitfalls in data collection, preparation, and machine learning model development highlighted in "Applied Artificial Intelligence" by Mariya Yao?
- Data is Not Reality: Data can be biased, incomplete, or misinterpreted; ground truth must be carefully established.
- Common Data Errors: Includes undefined goals, definition, capture, measurement, processing, coverage, sampling, inference, and unknown errors.
- Model Mistakes: Underfitting, overfitting, and lack of generalization are frequent issues; rigorous validation and continuous monitoring are essential.
- Iterative Process: Emphasizes the need for agile development, ongoing experimentation, and maintenance to manage technical debt and ensure long-term model performance.
12. How does "Applied Artificial Intelligence" by Mariya Yao address the ethical, workforce, and societal impacts of enterprise AI?
- Ethical Responsibility: Leaders must proactively address bias, discrimination, and the potential for malicious use of AI.
- Workforce Transformation: AI will automate routine tasks but also create demand for new skills; continuous training and upskilling are vital.
- Inclusive Design: Advocates for diverse, multidisciplinary teams and collaborative design to ensure AI benefits all stakeholders.
- Long-Term Vigilance: Encourages ongoing assessment of AI’s impact on employees, customers, and society, with a commitment to do no harm and uphold human values.
نقد و بررسی
کتاب هوش مصنوعی کاربردی با نظرات متنوعی مواجه شده و میانگین امتیاز آن ۳.۵۸ از ۵ است. خوانندگان از مرور قابل فهم آن درباره‌ی هوش مصنوعی برای رهبران کسب‌وکار و مخاطبان غیرتخصصی قدردانی می‌کنند. این کتاب به خاطر توضیحات روشن، مشاوره‌های عملی و رویکرد ساختاریافته‌اش در پیاده‌سازی ابتکارات هوش مصنوعی مورد تحسین قرار گرفته است. با این حال، برخی منتقدان آن را بیش از حد ابتدایی یا فاقد اطلاعات فنی عمیق می‌دانند. بسیاری از بررسی‌کنندگان آن را به عنوان نقطه‌ی شروع خوبی برای درک هوش مصنوعی در زمینه‌های کسب‌وکار توصیه می‌کنند، در حالی که دیگران خواستار مطالعات موردی دقیق‌تر و محتوای پیشرفته‌تری هستند.
Similar Books
