人工智能是一項(xiàng)改變游戲規(guī)則的技術(shù)，它徹底改變了公司開展業(yè)務(wù)的方式。最近的進(jìn)展使公司能夠以前所未有的方式使用人工智能。這不僅僅是改進(jìn)現(xiàn)有產(chǎn)品;這也是關(guān)于發(fā)現(xiàn)他們不知道存在的新可能性。

人工智能幫助公司找到改進(jìn)產(chǎn)品開發(fā)流程的方法。人工智能可以預(yù)測未來趨勢，識(shí)別客戶需求，并確定哪些產(chǎn)品對(duì)您的公司最有利可圖。

本文探討了人工智能在研發(fā)中的可能性和局限性。

在研究中使用人工智能

研發(fā)(R&D)是任何企業(yè)的關(guān)鍵組成部分，尤其是在當(dāng)今依賴數(shù)據(jù)的競爭世界中。公司從改進(jìn)產(chǎn)品和流程以滿足客戶需求并保持競爭力的研究中獲得寶貴的見解。但是，研究人員在創(chuàng)建新產(chǎn)品時(shí)需要分析和綜合大量可用信息。因此，公司必須借助高效、快速的產(chǎn)品開發(fā)技術(shù)進(jìn)行研究并應(yīng)對(duì)不斷變化的市場動(dòng)態(tài)。這就是人工智能派上用場的地方。

公司正在使用人工智能技術(shù)自動(dòng)分析大量數(shù)據(jù)并識(shí)別人類分析師不明顯的模式。然后，這些模式可以用作科學(xué)家或工程師進(jìn)行額外實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)。產(chǎn)品開發(fā)西雅圖公司可以找到人類可能沒有考慮過的解決方案，因?yàn)樗鼈冞^于復(fù)雜或抽象。

生成式設(shè)計(jì)

衍生式設(shè)計(jì)是一種新的產(chǎn)品開發(fā)方法，它使用人工智能來生成和測試許多可能的設(shè)計(jì)。分析這些設(shè)計(jì)以選擇最有前途的設(shè)計(jì)。該技術(shù)正在幫助產(chǎn)品設(shè)計(jì)公司西雅圖降低成本并提高其產(chǎn)品質(zhì)量。它適用于軟件設(shè)計(jì)、架構(gòu)和醫(yī)學(xué)等行業(yè)。

裝配線優(yōu)化

裝配線優(yōu)化是一個(gè)允許公司識(shí)別和優(yōu)化從設(shè)計(jì)階段到裝配線的生產(chǎn)過程的過程。產(chǎn)品開發(fā)舊金山的公司正在使用人工智能(AI)來預(yù)測產(chǎn)品在不同生產(chǎn)階段的表現(xiàn)如何。

除了幫助公司在產(chǎn)品出現(xiàn)問題之前發(fā)現(xiàn)問題，人工智能還可以幫助他們確定每個(gè)部件在投入生產(chǎn)后需要多長時(shí)間才能完成。在決定一個(gè)設(shè)施或另一個(gè)設(shè)施是否有足夠的資源可用時(shí)，這可能很有用。

自動(dòng)測試功能

在創(chuàng)建產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)，組織可能需要測試其功能。該公司可以使用人工智能來自動(dòng)化這個(gè)過程，并確定這些功能是否按預(yù)期工作。目標(biāo)是驗(yàn)證這些功能是否按預(yù)期工作，并確保它們不會(huì)對(duì)產(chǎn)品的其他部分造成問題。人工智能可以幫助公司在測試產(chǎn)品和服務(wù)時(shí)節(jié)省時(shí)間、金錢和精力。

質(zhì)量保證

質(zhì)量保證(QA)是產(chǎn)品和服務(wù)生命周期管理的一個(gè)組成部分。它涉及檢查、測試和評(píng)估等任務(wù)。QA團(tuán)隊(duì)現(xiàn)在正在使用AI來幫助他們完成從測試到客戶服務(wù)的所有工作。AI算法可以實(shí)時(shí)檢查和驗(yàn)證產(chǎn)品是否符合QA要求，從而顯著簡化流程。

人工智能的局限性

人工智能雖然在產(chǎn)品研發(fā)上有很多好處，但在應(yīng)用上也有一定的局限性。以下是其中一些：

海量數(shù)據(jù)標(biāo)注和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

AI需要大量的數(shù)據(jù)標(biāo)記和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來了解什么是正常與異常。數(shù)據(jù)標(biāo)注需要花費(fèi)大量時(shí)間和人員，成本可能很高。此外，獲得足以訓(xùn)練AI模型的大量數(shù)據(jù)可能具有挑戰(zhàn)性。

數(shù)據(jù)和算法的偏差

如果公司用來訓(xùn)練人工智能的數(shù)據(jù)和算法天生就有偏見，那可能會(huì)導(dǎo)致一些大問題。數(shù)據(jù)偏見的一個(gè)典型例子是種族定性問題。如果你正在訓(xùn)練一個(gè)人工智能程序來識(shí)別某些東西(比如人臉)，那么它將學(xué)習(xí)人類對(duì)這些人臉的描述。如果人們一直將這些面孔標(biāo)記為“罪犯”，那么人工智能會(huì)認(rèn)為看起來像那樣的人是罪犯。最終，人工智能對(duì)企業(yè)造成的傷害可能大于它想要獲得的好處。

可解釋性問題

可解釋性問題是機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)無法解釋其決策過程。這是一個(gè)嚴(yán)重的問題，人類無法理解人工智能系統(tǒng)是如何得出結(jié)論的。此外，很難確定算法是否已針對(duì)有偏見的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，或者它是否使用過時(shí)或不適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)源。

成本

人工智能在研發(fā)中的另一個(gè)限制是成本。這項(xiàng)技術(shù)很昂貴，而且訓(xùn)練一個(gè)人工智能系統(tǒng)所花費(fèi)的時(shí)間可能會(huì)長得令人望而卻步。此外，許多公司沒有資源來培訓(xùn)和維護(hù)人工智能軟件。

最后的想法

人工智能將繼續(xù)存在，它的未來是光明的。它正在徹底改變公司進(jìn)行研究和產(chǎn)品開發(fā)的方式。從數(shù)據(jù)處理到功能測試和質(zhì)量保證，人工智能可以幫助公司創(chuàng)造更好的產(chǎn)品。然而，公司應(yīng)該不斷尋找解決人工智能限制的方法。