什么是復合人工智能 (Composite AI)

"復合人工智能"（Composite AI）是一種相對較新的AI概念，它的目標是結合不同的AI和機器學習模型來解決更復雜的問題。盡管在我知識庫更新截止時（2021年9月），復合AI還沒有被廣泛接受和明確的定義，但它基本上是一種將多種AI技術和方法相結合的方式。

例如，我們可能將自然語言處理（NLP）模型、計算機視覺模型和預測性分析模型結合起來，以解決涉及多個數(shù)據(jù)類型和需要多種技能的復雜問題?；蛘?，我們也可以通過將基于規(guī)則的AI和機器學習模型結合起來，以實現(xiàn)既具備明確指導又能從數(shù)據(jù)中學習的系統(tǒng)。

復合AI的目標是實現(xiàn)更廣泛、更復雜的任務，超出了單一AI模型的處理能力。通過這種方式，AI系統(tǒng)可能更好地理解和解決復雜的問題，使其在各種環(huán)境和上下文中更具適應性。

?復合人工智能有什么應用

復合人工智能（Composite AI）提供了一種讓更廣泛的組織群體利用人工智能力量的方法，這對那些無法訪問大量歷史或標記數(shù)據(jù)，但擁有豐富的人類專業(yè)知識的組織尤其有益。復合AI的出現(xiàn)實質上可以改變組織和企業(yè)利用AI的方式，使其不再完全依賴大量的訓練數(shù)據(jù)。

例如，一家具有專業(yè)醫(yī)療知識的醫(yī)療機構可能沒有足夠的醫(yī)療數(shù)據(jù)來訓練精確的AI模型。然而，通過復合AI，它們可以將其專業(yè)知識與其他可用的AI技術和模型相結合，如自然語言處理或圖像識別等。通過這種方法，醫(yī)療機構可以構建出一種能夠理解并解答復雜醫(yī)療問題的AI系統(tǒng)，即使沒有大量的訓練數(shù)據(jù)。

復合AI的使用還可以大大提高AI應用的范圍和質量，因為它可以嵌入更多類型的推理挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)的AI模型中，往往需要明確的、預定義的規(guī)則或大量標記的訓練數(shù)據(jù)來進行決策。然而，復合AI允許我們構建更復雜的系統(tǒng)，這些系統(tǒng)能夠處理和理解多種數(shù)據(jù)類型，進行更多的推理任務。

例如，一個復合AI系統(tǒng)可能會同時使用自然語言處理模型和圖像識別模型來理解和回答關于一幅圖像的描述。這不僅僅是將圖像與文字分開處理，而是把它們結合在一起，以全面理解和解決問題。這樣，復合AI的應用范圍更廣，質量也更高，能夠處理更復雜的問題和挑戰(zhàn)。

總的來說，復合AI為利用人工智能提供了新的途徑和可能性，特別是對于那些擁有專業(yè)知識但數(shù)據(jù)有限的組織。它有助于擴大AI的應用范圍，提高AI的質量，使AI能夠更好地適應和處理各種復雜的問題和挑戰(zhàn)。

?復合人工智能（Composite AI）可以被應用于許多領域，處理復雜的、需要多種AI技術和知識的問題。以下是一些可能的應用案例：

健康醫(yī)療：在醫(yī)療領域，復合AI可以通過結合自然語言處理、圖像識別和預測分析，幫助醫(yī)生診斷疾病、分析病理報告和預測疾病進程。例如，一個復合AI系統(tǒng)可以同時分析病人的醫(yī)療影像資料和醫(yī)療病史，給出更全面的診斷結果。

金融服務：在金融領域，復合AI可以用于風險評估、欺詐檢測和投資策略制定等方面。例如，通過結合時間序列分析、自然語言處理和深度學習，復合AI可以從歷史交易數(shù)據(jù)、新聞報道和市場趨勢中獲取洞察，幫助制定更精確的投資策略。

供應鏈管理：復合AI可以幫助企業(yè)更好地預測需求，優(yōu)化庫存，減少浪費。通過結合時間序列預測、自然語言處理（分析社交媒體或新聞報道的趨勢）和優(yōu)化算法，復合AI可以提供更準確、更全面的需求預測。

智能助手：復合AI可以用于構建更強大的智能助手，這些助手不僅能理解和回答自然語言問題，還能理解和解析圖像、聲音等多種輸入類型。例如，一個復合AI助手可能會使用語音識別、自然語言處理和知識圖譜等技術，幫助用戶執(zhí)行各種任務，如設置提醒、查找信息、識別圖片中的對象等。

制造業(yè)：復合AI可以用于預測設備故障、優(yōu)化生產(chǎn)流程、提高產(chǎn)品質量等。例如，通過結合傳感器數(shù)據(jù)分析、預測模型和優(yōu)化算法，復合AI可以預測設備何時可能需要維護，從而減少意外停機時間。

以上僅為復合AI可能的應用案例，實際上，復合AI的潛力和應用是非常廣泛的，幾乎可以應用于任何需要處理和理解復雜問題的領域。

?至2021年9月，復合人工智能（Composite AI）仍是一個新興概念，因此還沒有眾多明確提供此類解決方案的公司。然而，一些在AI領域領先的公司已經(jīng)在多模型和多任務學習、混合AI模型等方向進行了深入的研究和開發(fā)，這些研究方向與復合AI的理念非常相似。以下是一些值得關注的公司：

Google：Google的人工智能研究部門Google AI和DeepMind都在深度學習、自然語言處理和強化學習等多個領域進行了突出的研究。他們已經(jīng)發(fā)布了許多先進的AI模型和工具，如Transformer、BERT和AlphaGo等。Google在復合AI領域的潛力不容忽視。

OpenAI：OpenAI是一家專門從事人工智能研究的公司，已經(jīng)在自然語言處理、強化學習和生成模型等領域取得了重大進展。例如，他們的GPT-3模型就是一個非常強大的自然語言處理模型，可以理解和生成極其自然的人類語言。

IBM：IBM的Watson已經(jīng)被廣泛應用于健康醫(yī)療、金融服務和客戶服務等多個領域。Watson能夠理解自然語言，處理復雜的查詢，做出基于規(guī)則的決策，這使得它成為復合AI的一個有力的示例。

Microsoft：Microsoft的Azure AI提供了一系列的AI服務，包括自然語言處理、計算機視覺和預測分析等。Microsoft也在多模型學習和混合AI模型等領域進行了一些研究。

DataRobot：DataRobot 是一家在自動化機器學習（AutoML）領域領先的公司，為業(yè)務人員和數(shù)據(jù)科學家提供了一種快速開發(fā)和部署機器學習模型的平臺。DataRobot 通過自動化的方式幫助用戶從一大批機器學習算法中選擇最優(yōu)的模型，DataRobot 平臺的功能還包括數(shù)據(jù)預處理、特征選擇、模型驗證和優(yōu)化等，即結合使用多種 AI 技術來解決問題。

以上公司已經(jīng)在AI領域展示了顯著的實力和成果，他們在未來可能會推出更多的復合AI解決方案。然而，復合AI的領域還在不斷發(fā)展和演變，可能會有更多新興的公司和解決方案出現(xiàn)。因此，保持對這個領域的關注是非常有必要的。

?DataRobot 9.0是DataRobot全新推出的人工智能平臺，它是唯一一個具有廣泛互操作性、端到端的機器學習實驗和生產(chǎn)能力的完整AI生命周期平臺，可以在任何云基礎設施或本地環(huán)境中部署[1]。以下是一些重要的新功能和改進：

????

協(xié)同實驗體驗：DataRobot提供了一種機器學習實驗方式，幫助團隊在模型數(shù)據(jù)準備和模型構建方面與數(shù)據(jù)、模型和主題專家緊密對接。新設計的體驗界面、重新設計的用戶工作流程，以及為數(shù)據(jù)科學實踐者提供的直觀的代碼優(yōu)先和無代碼/低代碼體驗，使得迭代和實驗的速度更快。

工作臺：工作臺是一個全新的用戶體驗，它讓用戶可以收集和管理用例，將所有的業(yè)務問題資源聚集在一個地方。工作臺簡化了團隊協(xié)作，使得用戶能夠一鍵共享資源，解決了資源分散在內部位置、硬盤和GitHub倉庫中的問題。

數(shù)據(jù)準備：DataRobot設計了專門用于機器學習數(shù)據(jù)準備的工具，簡化了AI/ML項目中最繁瑣且必不可少的步驟。用戶可以輕松快速地從Snowflake直接分析和轉換結構化數(shù)據(jù)，而不會妨礙安全性、合規(guī)性或財務控制。

筆記本：DataRobot AI平臺中的筆記本是完全托管的，嵌入式的，可以讓數(shù)據(jù)科學家靈活地使用代碼片段、預裝的依賴性和版本控制。

生產(chǎn)規(guī)模的價值：DataRobot 提供了機器學習生產(chǎn)功能，這些功能可以使用開發(fā)操作工具和最佳實踐對模型進行測試和文檔化、治理、集成和監(jiān)控，無論模型是在獨立的筆記本中構建的，還是在DataRobot GUI中構建的，或者它們是在DataRobot平臺內、在數(shù)據(jù)倉庫中還是在企業(yè)應用內部部署的。

復合人工智能應用案例 - 供應鏈管理

復合人工智能（composite AI）結合了多種AI技術（例如機器學習、深度學習、自然語言處理等）來實現(xiàn)更復雜、更智能的任務。在供應鏈管理中，復合人工智能可以提供更強大、更靈活的解決方案。以下是一些應用案例：

需求預測：通過利用復合AI技術，比如深度學習和時序預測算法，企業(yè)可以分析歷史銷售數(shù)據(jù)、市場趨勢、季節(jié)性變化等因素，進行更精確的需求預測。這樣能夠幫助企業(yè)更好地管理庫存，降低庫存成本，避免缺貨或積壓。

供應鏈優(yōu)化：復合AI可以幫助企業(yè)優(yōu)化供應鏈中的各個環(huán)節(jié)，包括供應商選擇、生產(chǎn)計劃、物流和配送等。例如，企業(yè)可以使用機器學習算法分析供應商的歷史性能數(shù)據(jù)，預測未來的供應商風險，從而做出更好的供應商選擇決策。另外，通過使用深度學習和優(yōu)化算法，企業(yè)可以實現(xiàn)更優(yōu)化的物流和配送路線，提高效率，降低成本。

智能客戶服務：復合AI也可以用于提供更智能的客戶服務。例如，使用自然語言處理（NLP）技術，企業(yè)可以實現(xiàn)24小時的智能客服，提供實時的訂單查詢、售后服務等。此外，通過分析客戶的購買行為和反饋，AI也可以提供個性化的產(chǎn)品推薦，提高客戶滿意度和忠誠度。

風險管理：復合AI可以幫助企業(yè)更好地管理供應鏈風險。例如，通過使用機器學習和數(shù)據(jù)挖掘技術，企業(yè)可以從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的風險模式，預測并提前應對潛在的供應鏈風險。

總的來說，復合AI通過整合多種AI技術，可以幫助企業(yè)實現(xiàn)更智能、更高效的供應鏈管理。

?

標簽：AI開發(fā)AI人工智能數(shù)字人大灣區(qū)