React全家桶+AntD共享单车后台管理系统开发
2022-05-03 10:51:45
xudabang
近年来，以机器深度学习为代表的人工智能技术得到了突飞猛进的发展，在一些比较成熟的应用领域，人工智能技术正在实现从理论研究到工程实践的飞跃，开始对人类社会做出越来越大的贡献。但与此同时，当越来越多的企业了解到人工智能的巨大功用，并且迫不及待地尝试利用现有的机器深度学习理论与方法，去开拓新的人工智能应用领域时，却发现结果往往不尽如人意。这就产生了一个很有趣的现象，大致可以描述为：“人工智能作为一门科学在研究领域的进步”与“人工智能作为一种工程实践在现实社会中的应用落地”之间的矛盾。
产生这种矛盾的原因很多，各家有各家的难处，但总结下来，尤其是在企业的实际应用过程中，主要集中在三点：
第一，企业的决策者与业务部门对于机器智能能力的期望和技术部门真正能够实现的机器能力之间的落差。这个问题可以通过大家一致努力的学习来解决，但是即使解决了这个落差，在具体实现之前也会出现第二个现实问题。
第二，企业为了拥有这种机器能力而在资源与时间上的投入和技术部门为了实现这种机器能力所需要的资源与时间的落差。这个问题可以通过大家共同商讨、分析和判断实现这种能力的前提条件来解决。在更具体的工作过程中，有关确定性与不确定性之间的这对麻烦的矛盾又会出现。
第三，企业对于计划实施的确定性要求和“黑天鹅”“灰犀牛”现象层出不穷的时代的复杂性之间的落差。这要求企业决策者和广大员工能够共同建立起一个具备充足韧性的企业文化、组织架构、业务流程、人员素质以及产品与服务系统。这种韧性系统要求决策者具备针对事物本质的深刻洞察，在这个技术与人文的综合素质决定企业与个人能力的时代，这种洞察不仅来源于固定的知识本身，也来源于系统的发展观
