- NR Narayana Murthy， Infosys 的联合创始人，挑战围绕 AI 的炒作，强调将常规编程视为 AI 突破的趋势。
- Murthy 解释说，真正的 AI 依赖于机器学习和深度学习，将它们与单纯的算法应用区分开来。
- 机器学习利用数据精确预测未来事件，而深度学习则模拟人脑过程，使无监督学习和自我进化成为可能。
- Murthy 警告 AI 可能导致的工作岗位流失，但他设想 AI 将成为经济增长和新就业机会的驱动力。
- 他呼吁企业家创新，以促进可持续的就业机会，强调技术进步必须与责任相结合。
- Murthy 的见解提供了清晰的指引，敦促利益相关者在 AI 日益增长的影响力中负责任地创新。
在 TiECon 孟买繁忙的走廊中，一种决定性的声音在 AI 热情的喧嚣中崛起。 Infosys 的联合创始人和全球科技界的偶像 NR Narayana Murthy 发出了如同号角般响亮的现实检查。他敦促一群热切的企业家，在快速发展的人工智能（AI）世界中区分实质与表象。
会议厅充满了期待，Murthy 以其富有远见的见解，清晰地批评了席卷印度的普遍 AI 叙述。他观察到，一种趋势是普通编程成就有时被错误地描述为尖端的 AI 突破。显然，“AI”这个词已经成为一种流行语，常常被用来描述不过是常规算法的系统。
为了澄清这种混乱，Murthy 阐明了真正的 AI 的本质，强调其依赖于两个关键支柱：机器学习和深度学习。根据 Murthy 的说法，机器学习使得创建庞大的相关性成为可能，准确地预测未来事件。同时，深度学习在更高的层次上，通过无监督算法模仿人脑的复杂过程。这项技术承诺展现出与人类相似的能力，吸引了研究人员和企业的想象力。
Murthy 指出，许多伪装成 AI 的东西缺乏与深度学习相关的复杂性，深度学习能够动态生成新的决策分支并自主进化。与此相比，传统的机器学习主要依赖监督数据来模型化结果。深度学习在采用无监督算法方面的潜力展示了一个令人兴奋的前沿，AI 可以超越静态框架，进入自组装和自适应的领域。
然而，AI 的出现并非没有挑战。Murthy 认识到，随着 AI 技术的发展，某些工作岗位不可避免地会被取代。尽管如此，他展现出了一种希望和机会的愿景，认为一个良好整合的 AI 生态系统可以显著促进经济增长。Murthy 鼓励企业家不要害怕这种变化，而是利用 AI 的能力创造新的经济范式。
Murthy 信息的核心在于他对能够促进广泛就业的创新的呼吁。他坚信，创业精神能够创造出巨大的新就业机会，这是打击贫困的重要一步。Murthy 认为，与其依赖权宜之计，不如通过创业追求切实的经济进展，才是通往繁荣的真正通行证。
在 AI 通常被夸大其真正能力的时代，Narayana Murthy 的见解如同灯塔，敦促我们以清晰的目标前进。他的话强调了伴随技术进步的承诺和责任，要求所有利益相关者进行深思熟虑的反思和行动。随着围绕 AI 的对话不断进化，Murthy 的观点将我们牢牢锚定在应指导这些变革追求的基础原则上。
超越炒作：揭示 AI 的现实及其对未来的影响
理解人工智能的核心
在迅速发展的科技世界中，AI 已成为一个流行词，常常被误解或误用。AI 的核心是两个主要支柱：机器学习和深度学习。虽然两者都是 AI 的组成部分，但它们的目的不同且运作的复杂程度不同。
机器学习与深度学习：真正的区别
– 机器学习：它涉及使用算法解析数据，从中学习，然后做出明智的决策。它使用监督学习，模型在带标签的数据集上进行训练。在存在明确数据模式时，它非常适合分类和预测任务。
– 深度学习：模仿人脑的结构，它利用神经网络分析数据，达到传统算法无法实现的复杂性和抽象层次。它在图像和语音识别以及自然语言处理等任务中表现出色。
NR Narayana Murthy 强调，AI 的真实潜力在于深度学习通过无监督数据的演变和适应能力，突破静态框架，进入自治系统的领域。
人工智能的现实应用与好处
– 医疗：AI 可以简化诊断过程，个性化治疗方案，甚至使用大量医疗数据预测患者结果。
– 金融：机器学习算法用于欺诈检测、客户服务自动化、信用评分和算法交易。
– 制造：AI 增强预测性维护、质量控制和流程优化。
– 零售：企业利用 AI 进行库存管理、个性化推荐和通过聊天机器人提供客户服务。
部署 AI 的担忧与局限
虽然 AI 带来了诸多优势，但也存在潜在挑战：
– 工作岗位流失：自动化可能使某些传统角色变得过时。然而，正如 Murthy 所述，它也带来了创造新型工作机会的可能，促进经济增长。
– 伦理问题：更智能的系统需要强有力的框架来解决隐私、偏见和决策自主性的问题。
– 技术挑战：扩展 AI 系统并确保其安全以抵御对抗性攻击仍然是紧迫的问题。
市场趋势与未来预测
AI 市场继续快速增长，预计将在自主系统、个性化 AI 伴侣以及在各个行业中更集成的 AI 方面取得进展。
根据 Grand View Research 的一份报告，全球 AI 市场规模在 2020 年被估计为 623.5 亿美元，预计从 2021 年到 2028 年将以 40.2% 的年复合增长率（CAGR）扩展。
可行的建议
1. 企业家：利用 AI 创新，提升生产力，并创造与机器并存的新角色。
2. 专业人士：在数据科学、机器学习和神经网络等与 AI 相关的领域进行技能提升，以保持在就业市场的竞争力。
3. 政策制定者：投资于教育和培训项目，为劳动力准备 AI 的整合。
4. 企业：分析特定行业的 AI 用例，以增强运营和客户服务。
通过关注 AI 的真实能力并避免夸大的叙述，我们可以更好地利用其潜力推动经济和社会进步。有关 AI 及其对各个行业影响的更多信息，请访问Infosys。