什么是復(fù)合人工智能(Composite AI)

"復(fù)合人工智能"（Composite AI）是一種相對(duì)較新的AI概念，它的目標(biāo)是結(jié)合不同的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)解決更復(fù)雜的問(wèn)題。盡管在我知識(shí)庫(kù)更新截止時(shí)（2021年9月），復(fù)合AI還沒(méi)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(shù)和方法相結(jié)合的方式。

例如，我們可能將自然語(yǔ)言處理（NLP）模型、計(jì)算機(jī)視覺模型和預(yù)測(cè)性分析模型結(jié)合起來(lái)，以解決涉及多個(gè)數(shù)據(jù)類型和需要多種技能的復(fù)雜問(wèn)題?；蛘?，我們也可以通過(guò)將基于規(guī)則的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)合起來(lái)，以實(shí)現(xiàn)既具備明確指導(dǎo)又能從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。

復(fù)合AI的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)更廣泛、更復(fù)雜的任務(wù)，超出了單一AI模型的處理能力。通過(guò)這種方式，AI系統(tǒng)可能更好地理解和解決復(fù)雜的問(wèn)題，使其在各種環(huán)境和上下文中更具適應(yīng)性。

復(fù)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(duì)那些無(wú)法訪問(wèn)大量歷史或標(biāo)記數(shù)據(jù)，但擁有豐富的人類專業(yè)知識(shí)的組織尤其有益。復(fù)合AI的出現(xiàn)實(shí)質(zhì)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(xùn)練數(shù)據(jù)。

例如，一家具有專業(yè)醫(yī)療知識(shí)的醫(yī)療機(jī)構(gòu)可能沒(méi)有足夠的醫(yī)療數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練精確的AI模型。然而，通過(guò)復(fù)合AI，它們可以將其專業(yè)知識(shí)與其他可用的AI技術(shù)和模型相結(jié)合，如自然語(yǔ)言處理或圖像識(shí)別等。通過(guò)這種方法，醫(yī)療機(jī)構(gòu)可以構(gòu)建出一種能夠理解并解答復(fù)雜醫(yī)療問(wèn)題的AI系統(tǒng)，即使沒(méi)有大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

復(fù)合AI的使用還可以大大提高AI應(yīng)用的范圍和質(zhì)量，因?yàn)樗梢郧度敫囝愋偷耐评硖魬?zhàn)。在傳統(tǒng)的AI模型中，往往需要明確的、預(yù)定義的規(guī)則或大量標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行決策。然而，復(fù)合AI允許我們構(gòu)建更復(fù)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(jìn)行更多的推理任務(wù)。

例如，一個(gè)復(fù)合AI系統(tǒng)可能會(huì)同時(shí)使用自然語(yǔ)言處理模型和圖像識(shí)別模型來(lái)理解和回答關(guān)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(jié)合在一起，以全面理解和解決問(wèn)題。這樣，復(fù)合AI的應(yīng)用范圍更廣，質(zhì)量也更高，能夠處理更復(fù)雜的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。

總的來(lái)說(shuō)，復(fù)合AI為利用人工智能提供了新的途徑和可能性，特別是對(duì)于那些擁有專業(yè)知識(shí)但數(shù)據(jù)有限的組織。它有助于擴(kuò)大AI的應(yīng)用范圍，提高AI的質(zhì)量，使AI能夠更好地適應(yīng)和處理各種復(fù)雜的問(wèn)題和挑戰(zhàn)。

復(fù)合人工智能（Composite AI）可以被應(yīng)用于許多領(lǐng)域，處理復(fù)雜的、需要多種AI技術(shù)和知識(shí)的問(wèn)題。以下是一些可能的應(yīng)用案例：

健康醫(yī)療：在醫(yī)療領(lǐng)域，復(fù)合AI可以通過(guò)結(jié)合自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別和預(yù)測(cè)分析，幫助醫(yī)生診斷疾病、分析病理報(bào)告和預(yù)測(cè)疾病進(jìn)程。例如，一個(gè)復(fù)合AI系統(tǒng)可以同時(shí)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(jié)果。

金融服務(wù)：在金融領(lǐng)域，復(fù)合AI可以用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)和投資策略制定等方面。例如，通過(guò)結(jié)合時(shí)間序列分析、自然語(yǔ)言處理和深度學(xué)習(xí)，復(fù)合AI可以從歷史交易數(shù)據(jù)、新聞報(bào)道和市場(chǎng)趨勢(shì)中獲取洞察，幫助制定更精確的投資策略。

供應(yīng)鏈管理：復(fù)合AI可以幫助企業(yè)更好地預(yù)測(cè)需求，優(yōu)化庫(kù)存，減少浪費(fèi)。通過(guò)結(jié)合時(shí)間序列預(yù)測(cè)、自然語(yǔ)言處理（分析社交媒體或新聞報(bào)道的趨勢(shì)）和優(yōu)化算法，復(fù)合AI可以提供更準(zhǔn)確、更全面的需求預(yù)測(cè)。

智能助手：復(fù)合AI可以用于構(gòu)建更強(qiáng)大的智能助手，這些助手不僅能理解和回答自然語(yǔ)言問(wèn)題，還能理解和解析圖像、聲音等多種輸入類型。例如，一個(gè)復(fù)合AI助手可能會(huì)使用語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和知識(shí)圖譜等技術(shù)，幫助用戶執(zhí)行各種任務(wù)，如設(shè)置提醒、查找信息、識(shí)別圖片中的對(duì)象等。

制造業(yè)：復(fù)合AI可以用于預(yù)測(cè)設(shè)備故障、優(yōu)化生產(chǎn)流程、提高產(chǎn)品質(zhì)量等。例如，通過(guò)結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)模型和優(yōu)化算法，復(fù)合AI可以預(yù)測(cè)設(shè)備何時(shí)可能需要維護(hù)，從而減少意外停機(jī)時(shí)間。

以上僅為復(fù)合AI可能的應(yīng)用案例，實(shí)際上，復(fù)合AI的潛力和應(yīng)用是非常廣泛的，幾乎可以應(yīng)用于任何需要處理和理解復(fù)雜問(wèn)題的領(lǐng)域。

至2021年9月，復(fù)合人工智能（Composite AI）仍是一個(gè)新興概念，因此還沒(méi)有眾多明確提供此類解決方案的公司。然而，一些在AI領(lǐng)域領(lǐng)先的公司已經(jīng)在多模型和多任務(wù)學(xué)習(xí)、混合AI模型等方向進(jìn)行了深入的研究和開發(fā)，這些研究方向與復(fù)合AI的理念非常相似。以下是一些值得關(guān)注的公司：

Google：Google的人工智能研究部門Google AI和DeepMind都在深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行了突出的研究。他們已經(jīng)發(fā)布了許多先進(jìn)的AI模型和工具，如Transformer、BERT和AlphaGo等。Google在復(fù)合AI領(lǐng)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(yǔ)言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和生成模型等領(lǐng)域取得了重大進(jìn)展。例如，他們的GPT-3模型就是一個(gè)非常強(qiáng)大的自然語(yǔ)言處理模型，可以理解和生成極其自然的人類語(yǔ)言。

IBM：IBM的Watson已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于健康醫(yī)療、金融服務(wù)和客戶服務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域。Watson能夠理解自然語(yǔ)言，處理復(fù)雜的查詢，做出基于規(guī)則的決策，這使得它成為復(fù)合AI的一個(gè)有力的示例。

Microsoft：Microsoft的Azure AI提供了一系列的AI服務(wù)，包括自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺和預(yù)測(cè)分析等。Microsoft也在多模型學(xué)習(xí)和混合AI模型等領(lǐng)域進(jìn)行了一些研究。

DataRobot：DataRobot 是一家在自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）領(lǐng)域領(lǐng)先的公司，為業(yè)務(wù)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了一種快速開發(fā)和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的平臺(tái)。DataRobot 通過(guò)自動(dòng)化的方式幫助用戶從一大批機(jī)器學(xué)習(xí)算法中選擇最優(yōu)的模型，DataRobot 平臺(tái)的功能還包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型驗(yàn)證和優(yōu)化等，即結(jié)合使用多種 AI 技術(shù)來(lái)解決問(wèn)題。

以上公司已經(jīng)在AI領(lǐng)域展示了顯著的實(shí)力和成果，他們?cè)谖磥?lái)可能會(huì)推出更多的復(fù)合AI解決方案。然而，復(fù)合AI的領(lǐng)域還在不斷發(fā)展和演變，可能會(huì)有更多新興的公司和解決方案出現(xiàn)。因此，保持對(duì)這個(gè)領(lǐng)域的關(guān)注是非常有必要的。

DataRobot 9.0是DataRobot全新推出的人工智能平臺(tái)，它是唯一一個(gè)具有廣泛互操作性、端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)和生產(chǎn)能力的完整AI生命周期平臺(tái)，可以在任何云基礎(chǔ)設(shè)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(jìn)：

協(xié)同實(shí)驗(yàn)體驗(yàn)：DataRobot提供了一種機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)方式，幫助團(tuán)隊(duì)在模型數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和模型構(gòu)建方面與數(shù)據(jù)、模型和主題專家緊密對(duì)接。新設(shè)計(jì)的體驗(yàn)界面、重新設(shè)計(jì)的用戶工作流程，以及為數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐者提供的直觀的代碼優(yōu)先和無(wú)代碼/低代碼體驗(yàn)，使得迭代和實(shí)驗(yàn)的速度更快。

工作臺(tái)：工作臺(tái)是一個(gè)全新的用戶體驗(yàn)，它讓用戶可以收集和管理用例，將所有的業(yè)務(wù)問(wèn)題資源聚集在一個(gè)地方。工作臺(tái)簡(jiǎn)化了團(tuán)隊(duì)協(xié)作，使得用戶能夠一鍵共享資源，解決了資源分散在內(nèi)部位置、硬盤和GitHub倉(cāng)庫(kù)中的問(wèn)題。

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：DataRobot設(shè)計(jì)了專門用于機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的工具，簡(jiǎn)化了AI/ML項(xiàng)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(zhuǎn)換結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，而不會(huì)妨礙安全性、合規(guī)性或財(cái)務(wù)控制。

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

生產(chǎn)規(guī)模的價(jià)值：DataRobot 提供了機(jī)器學(xué)習(xí)生產(chǎn)功能，這些功能可以使用開發(fā)操作工具和最佳實(shí)踐對(duì)模型進(jìn)行測(cè)試和文檔化、治理、集成和監(jiān)控，無(wú)論模型是在獨(dú)立的筆記本中構(gòu)建的，還是在DataRobot GUI中構(gòu)建的，或者它們是在DataRobot平臺(tái)內(nèi)、在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中還是在企業(yè)應(yīng)用內(nèi)部部署的。

復(fù)合人工智能應(yīng)用案例-供應(yīng)鏈管理

復(fù)合人工智能（composite AI）結(jié)合了多種AI技術(shù)（例如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等）來(lái)實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜、更智能的任務(wù)。在供應(yīng)鏈管理中，復(fù)合人工智能可以提供更強(qiáng)大、更靈活的解決方案。以下是一些應(yīng)用案例：

需求預(yù)測(cè)：通過(guò)利用復(fù)合AI技術(shù)，比如深度學(xué)習(xí)和時(shí)序預(yù)測(cè)算法，企業(yè)可以分析歷史銷售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)趨勢(shì)、季節(jié)性變化等因素，進(jìn)行更精確的需求預(yù)測(cè)。這樣能夠幫助企業(yè)更好地管理庫(kù)存，降低庫(kù)存成本，避免缺貨或積壓。

供應(yīng)鏈優(yōu)化：復(fù)合AI可以幫助企業(yè)優(yōu)化供應(yīng)鏈中的各個(gè)環(huán)節(jié)，包括供應(yīng)商選擇、生產(chǎn)計(jì)劃、物流和配送等。例如，企業(yè)可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析供應(yīng)商的歷史性能數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)未來(lái)的供應(yīng)商風(fēng)險(xiǎn)，從而做出更好的供應(yīng)商選擇決策。另外，通過(guò)使用深度學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法，企業(yè)可以實(shí)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(wù)：復(fù)合AI也可以用于提供更智能的客戶服務(wù)。例如，使用自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)，企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)24小時(shí)的智能客服，提供實(shí)時(shí)的訂單查詢、售后服務(wù)等。此外，通過(guò)分析客戶的購(gòu)買行為和反饋，AI也可以提供個(gè)性化的產(chǎn)品推薦，提高客戶滿意度和忠誠(chéng)度。

風(fēng)險(xiǎn)管理：復(fù)合AI可以幫助企業(yè)更好地管理供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)。例如，通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)可以從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的風(fēng)險(xiǎn)模式，預(yù)測(cè)并提前應(yīng)對(duì)潛在的供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)。

總的來(lái)說(shuō)，復(fù)合AI通過(guò)整合多種AI技術(shù)，可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更智能、更高效的供應(yīng)鏈管理。