工(gōng)程師(shī)越來(lái)越多↕♦≥(duō)地(dì)尋求将 AI 集成到(dà♦σ£o)他(tā)們的(de)項目中，以改善他(tā)們的↓'≥(de)結果并保持領先于他(tā)們專業(yè)的(de)數(s¥±hù)字化(huà)曲線。為(wèi)了(le)成功集成人(rén)工(g  £✘ōng)智能(néng)，工(gōng)程師(shī)應該确保他(tā)們首γ♦≈​先了(le)解人(rén)工(gōng)智能(→★÷↕néng)究竟是(shì)什(shén)麽，以及它如(rú)何适應他(tφπδā)們當前的(de)工(gōng)作(z≈‍≠αuò)流程。這(zhè)可(kě)能(n∞©♠éng)不(bù)像他(tā)們最初認為(wèi)的(de)那(nà)& $®麽簡單。

如(rú)何從(cóng)工(gōng)程角度定義人(&$® rén)工(gōng)智能(néng)？

當工(gōng)程師(shī)討(tǎo'♠)論人(rén)工(gōng)智能(néng)時←"★•(shí)，他(tā)們通(tōng)常關注人(rén←×®β)工(gōng)智能(néng)模型，但(dàn)人¶ '✘(rén)工(gōng)智能(néng)遠(yuǎn)不(bù)止于此。這£α(zhè)是(shì)一(yī)個(gè)通(tōng)常含糊不(bù)清的®δ↕(de)術(shù)語，用(yòng)于描述由機(jī)器(qì)學β×習(xí)支持的(de)運營策略。在工(gōng)程術(shα€‍¥ù)語中，“AI”的(de)概念實際上(shàng)跨越工(gōnσΩ×≈g)作(zuò)流中的(de)四個(gè)步♥↔驟：數(shù)據準備、建模、模拟和(hé)測試以及部♣÷§‍署。

工(gōng)程師(shī)應該考慮的(de)完整的(de)、✘®♣人(rén)工(gōng)智能(néng)驅動↓∑✘的(de)工(gōng)作(zuò)流的λ↑→(de)四個(gè)步驟

将 AI 納入工(gōng)作(zuò)流程時(shí)，哪個(gè)或哪"'£些(xiē)步驟最重要(yào)？

每一(yī)步都(dōu)很(hěn)重要(y ™'$ào)。工(gōng)程師(shī)記住這(zhè)一(yī)點至關重​‌ 要(yào)，因為(wèi)他(tā)們通λ₩(tōng)常希望将大(dà)部分(fēn)時(↔€ ✘shí)間(jiān)花(huā)在第二步——開(kāi)發和(↓ hé)微(wēi)調 AI 模型上(sh'"©'àng)。雖然建模無疑是(shì)該過程的(de↔€©)關鍵部分(fēn)，但(dàn)它既不(bù)是(shì)集成過程的(d'•✔ e)開(kāi)始，也(yě)不(bù)是(shì)集成過程的(¥α≤φde)結束。如(rú)果說(shuō)實際 AI 實施中的↓₩γ(de)任何步驟最重要(yào)，那(nà)就∑↓(jiù)是(shì)第一(yī)步，即數(shù)據準備。它"∑α‍的(de)關鍵，以早期揭露的(de)問(wèn"∏)題上(shàng)，并了(le)解工(gōng)作(z‌£✘uò)流程的(de)部分(fēn)集中其上(shàng)達到(€↓dào)最佳效果。

當然，最重要(yào)的(de)步驟将取決于具體(tǐ)≠≈的(de)應用(yòng)。但(dàn)是(shì)，如(rú)果有(yǒu₽±↕)疑問(wèn)，請(qǐng)從(cóng)數(shù)↓ε據開(kāi)始。

在将 AI 納入工(gōng)作(zuò)流程之前&←¶♣，工(gōng)程師(shī)還(hái)應該考慮什(sh‍™'én)麽？

工(gōng)程師(shī)應該認識到(dàoδλ)他(tā)們現(xiàn)有(yǒu)知(zhī)識的(de£∏ ‌)價值。在開(kāi)發 AI 工(gōng)作(zuò↔®Ω)流程時(shí)，許多(duō)人(rén)認為(wèi)他(tā∏​π)們缺乏将 AI 融入項目所需的(de)技(jì)能(néng)，©♦∏∞但(dàn)事(shì)實并非如(rú)此。他≥♠<£(tā)們對(duì)他(tā)們試圖解決的(de)問(±™↕wèn)題有(yǒu)內(nèi)在的(de)知(zhī)識，并且可(kě≠‍• )以訪問(wèn)可(kě)以幫助他(tā)們利用(yòng)這(zhè)些(÷♠"xiē)專業(yè)知(zhī)識的(de♣↕Ω​)數(shù)據準備和(hé)建模工(gōng)具，即使他(tā)們•ε不(bù)是(shì) AI 專家(jiā)。他↕↔(tā)們還(hái)應該記住，人(rén‍")工(gōng)智能(néng)隻是(shì↔γ)更大(dà)系統中的(de)一(yī)βε≤個(gè)部分(fēn)，所有(yǒu)部分(fēn)必須協™≤™同工(gōng)作(zuò)才能(néng)成功實施。

每個(gè)步驟在成功将 AI 融入項目中π♥€扮演什(shén)麽角色？

如(rú)前所述，第一(yī)步，數(shù)™♣★↕據準備，可(kě)以說(shuō)是(shì)最重要(yào)的(de)→™♥α。通(tōng)常，當深度學習(xí)模型無法按預期方式π₩£工(gōng)作(zuò)時(shí)，工(gōng)程師(shī♥©)會(huì)專注于第二階段——微(wēi)調模型、調整參數(shùα")并實施多(duō)次訓練叠代。他(tā)們沒有(₽←yǒu)意識到(dào)，要(yào)想有‌♠(yǒu)效，人(rén)工(gōng)智能(néng)模型需€∞λ§要(yào)在強大(dà)、準确的(de)數(shù)據上(shàng)進行(♥★₹↑xíng)訓練。如(rú)果工(gōng)程師(shī)λσ少(shǎo)給模型任何東(dōng)西(xī)，他(tā)們将無®↑法從(cóng)結果中獲得(de)任何見(jiàn)₽→₽解，并且可(kě)能(néng)會(huì)花(huā)費(fèi)數(s∏± hù)小(xiǎo)時(shí)試圖了(le)解模型為(wèi↔εΩ₹)何不(bù)起作(zuò)用(yòng)。相(xiàng∑∞₹®)反，工(gōng)程師(shī)通(tōnσ"↓¶g)過專注于他(tā)們提供給模型的(de)數(sh★π§ù)據來(lái)更好(hǎo)地(dì)服務。預處理(lǐ)數(™∞βshù)據并确保正确标記數(shù)據有(y≈£±εǒu)助于确保模型能(néng)夠理(lǐ)解數(s♥↓​hù)據。例如(rú)，建築設備制(zhì)造商Cateφ↔∑rpillar 的(de)工(gōng)程師(sh$∑ī) 可(kě)以訪問(wèn)其機(jī)械在整個(gè)行(xín ≈‍g)業(yè)中使用(yòng)而生(shēng)成的(de)大(dà)δγ量現(xiàn)場(chǎng)數(shβφù)據，但(dàn)他(tā)們認識到(dào)，大(dà)量數(sh↕"<↔ù)據會(huì)幹擾其模型的(de)有(yǒu)效€©&性。為(wèi)了(le)簡化(huà)流程，Caterpillar 使用 '™∏(yòng)MATLAB 自(zì)動标記數(shù)σ♥☆據并将數(shù)據集成到(dào)他(tā)們的(de)機(jī)器&'←(qì)學習(xí)模型中，從(cóng)而從(cóng)ε♠≠他(tā)們的(de)現(xiàn)場(chǎng)機(jī←®♦)械中獲得(de)更有(yǒu)前景的(de)見(jiàn)∏♦解。這(zhè)個(gè)過程是(shì)​ ←可(kě)擴展的(de)，讓 Caterpillar  ↑§的(de)工(gōng)程師(shī)可(kě)以自(zì)由地★Ωσ♠(dì)将他(tā)們的(de)領域專業♠'(yè)知(zhī)識應用(yòng)于公司的(de) AI 模型，而不∑§≤¥(bù)必強迫他(tā)們自(zì)己成為(wèi)♥™' AI 專家(jiā)。

建模有(yǒu)多(duō)重要(yào)？

假設數(shù)據準備階段已經完成，工(gōng)程師(shī)在建模階≠≤₽₩段的(de)目标是(shì)創建一(yī)個(gè)準确、穩健的(‍♣→$de)模型，能(néng)夠根據數(shù)據做(zuò)出智能(βλ¶néng)決策。這(zhè)也(yě)是(shì)工(gōng)程師(shī)‌≈§應該決定它應該采取什(shén)麽形式的(de®α ")階段，是(shì)像支持向量機(jī) (SVM) 或決策樹(shù)這(z≈'hè)樣的(de)機(jī)器(qì)學習(xí)，還(h'♣ái)是(shì)像神經網絡這(zhè)樣的(de)←↓ 深度學習(xí)，還(hái)是(shì)♣♣φ兩者的(de)結合；選擇哪個(gè)選項可(kě)以為(wèi)他(tā→Ωπ¶)們的(de)應用(yòng)程序和(hé)業(yè)務需求産生‍↕γ∏(shēng)最佳結果。對(duì)于工(gōng)程¶↑<<師(shī)來(lái)說(shuō)，直接訪問(wènφ↑∞)多(duō)種工(gōng)作(zuò)流算(suàn)法非常重要(β£πyào)，例如(rú)分(fēn)類、預∏ ♠測和(hé)回歸。除了(le)提供更多(duō)選≤×®±項之外(wài)，這(zhè)還(hái)允許他(t↑δ₩ā)們使用(yòng)由更廣泛社區(qū)開(k>✘≠→āi)發的(de)預構建模型來(lái)測≤₩♦試他(tā)們的(de)想法，并可(kě)能(nΩ±éng)将其用(yòng)作(zuò)起點ππΩ®。對(duì)于工(gōng)程師(shī)來(lái)說(®Ω↑shuō)，記住 AI 建模是(shì)工(g←®© ōng)作(zuò)流程中的(de)一(yī)個(gè)叠代步驟也(yě)≤↔很(hěn)重要(yào)。他(tā)們必須跟蹤他(tā)們在整個€±£(gè)過程中所做(zuò)的(de)任≥‍↓¥何更改，因為(wèi)它可(kě)以幫助他(tā)們識别提高(¥≥↑σgāo)模型準确性并創建可(kě)重複結果的(de)參數(shù)。

模拟和(hé)測試起著(zhe)什(shén)麽樣®☆>φ的(de)作(zuò)用(yòng)？

這(zhè)一(yī)步是(shì)驗證 A₽$π€I 模型是(shì)否正常工(gōng)δ₩€作(zuò)的(de)關鍵，更重要(yào)的(de)是(≠"πshì)，在将其部署到(dào)現(xiàn ‌→ )實世界之前，它是(shì)否能(néng)與其÷₹♥他(tā)系統有(yǒu)效合作(zuò)。工(gōng)程師(shī)必∞ε±≈須牢記，AI 模型是(shì)更大(dà®‌)系統的(de)一(yī)部分(fēn)，必須與€¥ 該系統的(de)所有(yǒu)其他(tā)部分(fēn)協同工(gōng)作 ¶±₽(zuò)。考慮一(yī)個(gè)自(zì)動&©φ∞駕駛模型：工(gōng)程師(shī)不(bù)僅必須為(wèi)停車(αφφ₽chē)标志(zhì)、其他(tā)車(chē)輛(l≤ iàng)和(hé)行(xíng)人(rén)等物(wù)體(t♦₹​♣ǐ)檢測設計(jì)感知(zhī)系統，而且還(hái)必須¥✔♠£與其他(tā)系統（如(rú)控制(zhì)、路(l£‌ù)徑規劃和(hé)定位）集成才能(néng)有(yǒu)效。測試階段本質上(↑★∞shàng)是(shì)工(gōng)程師(shī)确保他(tā)♠ €們開(kāi)發的(de)模型準确無誤的(de)機(jī₹'♥)會(huì)，測試該模型的(de)最佳方法是(γ¥‍•shì)通(tōng)過仿真，使用(yò‍₹ng)Simulink等虛拟工(gōng)具♣←×∏。在這(zhè)個(gè)階段，工(gōng)程師(sh∞÷λī)應該問(wèn)自(zì)己問(wèn)題，以确保他(t↑♠€ā)們的(de)模型無論情況如(rú)何☆∞都(dōu)能(néng)以預期的(de)​★γ方式做(zuò)出響應。模型的(de)整體(tǐ)準确度是(sh♠'™ì)多(duō)少(shǎo)？模型是(shì)否在每種情況下(xià)都(¥≥±dōu)按預期執行(xíng)？模型是(shì)否涵蓋所有(yǒu)邊緣情況¥γγ？通(tōng)過仿真測試準确性，工(gōng)程師(shī)可(kě)以在所φ→•α有(yǒu)預期用(yòng)例下(xià)₩♣驗證其模型的(de)可(kě)靠性，避免在部 β$→署模型後浪費(fèi)金(jīn)錢(qián)和(hé)Ωπ時(shí)間(jiān)的(de)昂貴₽₽∞重新設計(jì)。

人(rén)工(gōng)智能(néng)在最 <後一(yī)步中扮演什(shén)麽角色？

部署階段不(bù)再與模型有(yǒu)關，該模型現(xiàn)已被•∏®驗證可(kě)以從(cóng)準備好(hǎo)的(de)數(shùβ>≥)據中處理(lǐ)和(hé)提取準确的(de)見(jiàn™&')解，而是(shì)與它所應用(yòng)的( π±de)硬件(jiàn)和(hé)使用(yòng)的(de)語言☆γ≠有(yǒu)關。例如(rú)，一(yī)個(gè)模型可(kě"π≥)以直接在 GPU 上(shàng)運行£ ±₹(xíng)，自(zì)動生(shēng ♣)成高(gāo)度優化(huà)的(de) CUDA 代碼可(kě)以消π‍除經常通(tōng)過人(rén)工(gōng)翻譯引入 G‍₽≠ PU 的(de)編碼錯(cuò)誤。工(gōng)程師(sh₩←§ ī)應該在整個(gè)過程中牢記這(zhè)一(yī)階段，©∞ 确保他(tā)們最終共享一(yī)個(gè)與項目指定硬件(j≈≈∑•iàn)環境兼容的(de)實現(xiàn)就(jiù)緒模型，這(zhè)↕¶≠些(xiē)環境可(kě)以從(cóng← ↔↓)雲到(dào)桌面服務器(qì)，再到(dà‍&∏o) FPGA。在這(zhè)裡(lǐ)，正确的(de)工(gō¶≈ng)具也(yě)可(kě)以使這(zhè)個(gè)階段變得(de) φ更容易。能(néng)夠在所有(yǒu)場(chǎng)景中生↓α(shēng)成最終代碼的(de)靈活軟件(ji$ε♥àn)使工(gōng)程師(shī)能(néng)夠在多(duō)個(φλ<gè)環境中部署模型，而無需強制(zhì≥&☆∞)重寫原始代碼。