2．制造行業(yè)

在診斷和修復(fù)設(shè)備故障時(shí)，現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員通常依賴“部落知識(shí)”。

IBM Watson物聯(lián)網(wǎng)高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理Heena Purohit指出，在制造行業(yè)中，現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員在診斷和修復(fù)設(shè)備故障時(shí)往往依賴“部落知識(shí)”，也有一些行業(yè)也是如此。部落知識(shí)的問(wèn)題在于團(tuán)隊(duì)成員變動(dòng)頻繁，有時(shí)甚至是顯著的：人員流動(dòng)頻繁，他們的專業(yè)知識(shí)也會(huì)改變，而這些知識(shí)并不總是被記錄或轉(zhuǎn)移。

Purohit說(shuō)，“人工智能驅(qū)動(dòng)的自然語(yǔ)言處理可以幫助分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如設(shè)備手冊(cè)、維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)，以及例如歷史工作訂單、物聯(lián)網(wǎng)傳感器讀數(shù)和業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以提出技術(shù)人員應(yīng)遵循的規(guī)定性指導(dǎo)的最佳建議�！�

這并不能消除部落知識(shí)的價(jià)值，也沒(méi)有削弱人類的決策制定。相反，它是一個(gè)迭代和交互的過(guò)程，有助于確保以可操作的方式存儲(chǔ)和共享知識(shí)。

Purohit解釋道，“在這種情況下，我們向用戶展示了由人工智能驅(qū)動(dòng)的多種可能的維修指導(dǎo)建議選項(xiàng)，并且每個(gè)響應(yīng)的置信區(qū)間都是可能的答案。用戶可獲得每個(gè)選項(xiàng)，這有助于持續(xù)學(xué)習(xí)過(guò)程，并改進(jìn)未來(lái)的建議。這樣，我們不會(huì)只給用戶單一的選擇，我們?cè)试S用戶在各個(gè)選項(xiàng)之間作出明智的決定。對(duì)于每個(gè)建議，我們還向用戶顯示了知識(shí)圖輸出這個(gè)高級(jí)功能，以及在人工智能培訓(xùn)階段使用的輸入，以幫助用戶了解有關(guān)為什么結(jié)果被優(yōu)先排序和相應(yīng)評(píng)分的參數(shù)�！�

3．保險(xiǎn)行業(yè)

就像醫(yī)療保健行業(yè)一樣，人工智能對(duì)于保險(xiǎn)行業(yè)可能會(huì)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響，但信任、透明度、可審計(jì)性是絕對(duì)必要的。

Cognitivescale公司創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官M(fèi)att Sanchez說(shuō)：“人工智能在保險(xiǎn)領(lǐng)域有著許多潛在的使用案例，例如客戶獲取、代理生產(chǎn)率、索賠預(yù)防、承保、客戶服務(wù)、交叉銷售、政策調(diào)整，以及提高風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)性�！彼�指出，埃森哲公司最近的一項(xiàng)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)保險(xiǎn)業(yè)高管預(yù)計(jì)人工智能將在未來(lái)三年內(nèi)徹底改變其行業(yè)。

但這絕對(duì)是一個(gè)有相當(dāng)大影響的領(lǐng)域。只需考慮關(guān)鍵的保險(xiǎn)類別就可以感受到這些影響，例如生活、業(yè)主、健康、員工補(bǔ)償?shù)鹊取�Sanchez表示，可解釋的人工智能將非常重要；建議人們思考這些問(wèn)題，而每個(gè)問(wèn)題也適用于其他領(lǐng)域：

人工智能能否解釋它是如何獲得這種洞察力或結(jié)果的？

應(yīng)用了哪些數(shù)據(jù)、模型和處理來(lái)獲得其結(jié)果？

監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以訪問(wèn)并了解此人工智能的工作原理嗎？

誰(shuí)在訪問(wèn)什么以及何時(shí)訪問(wèn)？

4．自動(dòng)駕駛汽車

可解釋的人工智能最終應(yīng)該是使人工智能提供最大的價(jià)值。

PubNub公司首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Stephen Blum表示，“了解人工智能服務(wù)為什么做出某種決定，或者了解是如何獲得某種洞察力，這對(duì)于人工智能從業(yè)者更好地整合人工智能服務(wù)至關(guān)重要。例如自動(dòng)駕駛汽車的人工智能系統(tǒng)將如何構(gòu)建與車輛交互的方式，這對(duì)乘坐人員來(lái)說(shuō)將面臨很大的風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)檫@意味著其決定生死攸關(guān)。”

事實(shí)上，自動(dòng)駕駛汽車無(wú)疑是人工智能發(fā)揮重要作用的新興領(lǐng)域，可解釋的人工智能將是成為其最重要的領(lǐng)域。

Kinetica公司首席執(zhí)行官Appleby解釋了這種情況的重要性。他說(shuō)，“如果一輛自動(dòng)駕駛汽車發(fā)現(xiàn)自己處于不可避免的危險(xiǎn)境地時(shí)，應(yīng)該采取什么措施？?jī)?yōu)先保護(hù)乘客卻將行人置于危險(xiǎn)之中？還是為了避免撞到行人而危及乘客安全？”

因此，獲得這些問(wèn)題的答案并不簡(jiǎn)單。但這將給出一個(gè)非常直接的結(jié)論：人工智能的黑盒模型在這種情況下不起作用。無(wú)論對(duì)于乘客還是行人，都必須解釋清楚，更不用說(shuō)汽車制造商、公共安全官員等相關(guān)人員。

Appleby說(shuō)，“我們可能對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的響應(yīng)并不認(rèn)同，但我們應(yīng)該提前了解它所遵循的道德優(yōu)先事項(xiàng)。通過(guò)企業(yè)內(nèi)部建立的數(shù)據(jù)治理，汽車制造商可以通過(guò)跟蹤和解釋模型從決策點(diǎn)A到Z點(diǎn)的方式來(lái)跟蹤數(shù)據(jù)集，從而使他們更容易評(píng)估這些結(jié)果是否符合他們采取的道德立場(chǎng)。同樣，乘客也可以決定他們是否愿意乘坐做出某些決定而設(shè)計(jì)的車輛。”

這可能是一個(gè)嚴(yán)峻的現(xiàn)實(shí)，但同樣有一個(gè)基本原則，這包括那些不是生死攸關(guān)的場(chǎng)景�？山忉尩娜斯ぶ悄苁歉倪M(jìn)和優(yōu)化的人工智能技術(shù)，這是IT領(lǐng)導(dǎo)者思考人工智能的另一種方式。

Blum說(shuō)，“如果人工智能系統(tǒng)出錯(cuò)，其構(gòu)建者需要理解為什么會(huì)這樣做，這樣才能改進(jìn)和修復(fù)。如果他們的人工智能服務(wù)在黑盒中存在并運(yùn)行，他們就無(wú)法了解如何調(diào)試和改進(jìn)它�！�