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當(dāng)前位置:人工智能行業(yè)動態(tài) → 正文

政府部門通往人工智能的發(fā)展之路

責(zé)任編輯:cres 作者:Chad Steelberg |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2019-04-25 10:03:32 原創(chuàng)文章 企業(yè)網(wǎng)D1Net

如今,政府部門擁有前所未有的機會,可以利用人工智能(AI)大幅提升其部門的現(xiàn)代化水平。雖然基于人工智能技術(shù)的實驗已經(jīng)開始,但遠遠沒有完全整合。
 
對一些人來說,為政府部門采用人工智能技術(shù)而鋪平道路似乎是一個艱難的任務(wù),但隨著人工智能變得更加普及、強大和實用,這是不可避免的。例如美國、中國等國家已經(jīng)在全球范圍內(nèi)開辟了這條道路。在美國,其問題不在于是否部署人工智能,而在于如何開始,而現(xiàn)在正是時候。美國總統(tǒng)特朗普最近簽署了一項行政命令,制定了一項促進人工智能技術(shù)的國家計劃,指導(dǎo)美國聯(lián)邦機構(gòu)研究啟動和擴大促進其任務(wù)的人工智能倡議。
 
很少有一種解決方案可以同時提高速度、提高質(zhì)量,并降低成本,但基于人工智能的技術(shù)可以提供這些結(jié)果。根據(jù)調(diào)研機構(gòu)德勤公司的研究,采用人工智能,美國政府每年可以節(jié)省數(shù)億個工時和數(shù)十億美元的成本,可能在五到七年內(nèi)釋放30%的政府工作人員的時間。
 
人工智能軌跡:將人類從“進入”發(fā)展到“開啟”再到“退出”循環(huán)
 
 
政府部門由執(zhí)行一系列任務(wù)的人員組成,其中許多任務(wù)是重復(fù)且非常耗時的,而這些任務(wù)稱之為“循環(huán)”。當(dāng)人們執(zhí)行這些平凡和重復(fù)的任務(wù)時,他們身陷“循環(huán)”之中。這些任務(wù)更適用于通過人工智能進行優(yōu)化。通過將人工智能應(yīng)用于這些任務(wù),政府部門工作人員可以開展更多的認(rèn)知任務(wù),這是最終審查和批準(zhǔn)過程的一部分,因此可以在“循環(huán)” 中移動。這可以帶來更多的晉升機會,同時節(jié)省大量時間。
 
最終,“循環(huán)”可以開始實施,也就是說,一個任務(wù)可以自主完成,根據(jù)之前的結(jié)果再啟動后續(xù)任務(wù),同時減少對人工干預(yù)和參與這兩個過程。
 
“退出循環(huán)”描述了一個人工智能連接的“循環(huán)”生態(tài)系統(tǒng),讓人們遠離粗略的結(jié)果審查并退出。當(dāng)然,“退出循環(huán)”并不總是其最終目標(biāo);當(dāng)然,在許多情況下,工作人員應(yīng)該保持這種“循環(huán)”。但是,當(dāng)在人工智能發(fā)揮作用時,工作人員有許多機會將他們所節(jié)省的時間和資源重新分配到其他更緊迫的優(yōu)先事項,并利用人工智能帶來的價值。
 
人工智能在行動:公共安全
 
政府部門的公共安全部門是人工智能能夠產(chǎn)生重大影響的一個領(lǐng)域。美國的警察和司法部門正在采用人工智能技術(shù)希望迅速而堅決地逮捕嫌疑犯并結(jié)案。通常,例如實施嫌疑人身份識別這樣的過程可能非常困難。調(diào)查人員審查嫌疑犯的照片或視頻監(jiān)控,通常要花費數(shù)天甚至數(shù)周的時間,而以往是通過查看已知罪犯的文件夾或計算機數(shù)據(jù)庫來進行人工匹配。
 
支持人工智能的面部識別可以使這一過程更簡單,其速度提高了90%,然而,目前很少有執(zhí)法機構(gòu)能夠根據(jù)已知的罪犯數(shù)據(jù)庫執(zhí)行自動面部識別。這導(dǎo)致了巨大的資源浪費,同時大大增加了解決犯罪所需的時間。
 
當(dāng)人工智能技術(shù)被允許加速這一過程時,其結(jié)果就大不相同。例如,一個由人工智能驅(qū)動的應(yīng)用程序,允許調(diào)查人員快速加載嫌疑人的照片或視頻,并在幾分鐘內(nèi)在已知的犯罪數(shù)據(jù)庫中通過統(tǒng)計匹配獲得一個列表。這個過程很像犯罪現(xiàn)場留下的指紋,可以在數(shù)據(jù)庫中搜索到匹配的指紋。在許多情況下,這有助于公共安全機構(gòu)大大加快調(diào)查速度,并幫助他們逮捕犯罪分子。
 
例如,加利福尼亞州的一個警察局使用人工智能工具將其連接到已知的罪犯數(shù)據(jù)庫。一旦確定可能的嫌疑人,調(diào)查人員就確認(rèn)了匹配信息,選擇附上相關(guān)的說明,并與警察局的其他同事分享。從犯罪現(xiàn)場錄像中生成并保存在部門數(shù)據(jù)庫中的未知人臉,可在調(diào)查人員解雇或添加到他們現(xiàn)有的相關(guān)人員數(shù)據(jù)庫的列表中進行審查。
 
因此,該部門利用其預(yù)訂數(shù)據(jù)庫的功能,在6個月的時間內(nèi)識別50多名嫌疑人。在這種情況下,他們身陷這個“循環(huán)”參與可疑的識別過程,但利用人工智能技術(shù)可節(jié)省數(shù)千小時的人力和財力。
 
當(dāng)考慮處理爆炸式增長的音頻和視頻監(jiān)控錄像時,這些人力和物力的節(jié)省變得更加顯著。而隨著越來越多的警察部門采用取證攝像頭,利用交通攝像頭和手機拍攝的視頻證據(jù),需要篩選的音頻、視頻、圖像的數(shù)量是當(dāng)今執(zhí)法專業(yè)人員面臨的最大挑戰(zhàn)之一。
 
此外,最近在加利福尼亞州通過的一項新法律(包括紐約、內(nèi)華達和羅德島州在內(nèi)的其他州也考慮了不同程度的法律)帶來一項極其耗時的新挑戰(zhàn),它要求該州警察部門處理獲得的任何音頻或視頻片段,除非是積極調(diào)查的一部分,否則應(yīng)在收集音頻和視頻片段的45天內(nèi),根據(jù)要求向公眾提供。但是,在發(fā)布此類信息之前,必須編輯和刪除可能泄露無辜人員身份或其他個人身份信息(PII)的任何內(nèi)容。如果人工完成的話幾乎難以實現(xiàn),因此需要采用人工智能的幫助。
 
同樣,當(dāng)工作人員積極參與并且進入“循環(huán)”時,人工編校過程需要大量的人力和專業(yè)知識來審查每個框架并進行編輯。事實上,一些警察部門已經(jīng)報告說,這個過程可能需要10分鐘或更長時間,每個人需要在視頻本身每一分鐘的時間內(nèi)進行剪輯。但是,當(dāng)引入人工智能技術(shù)時,可以簡化和加速編校過程,使這些視頻不僅能夠滿足法律要求,而且能夠從節(jié)省時間和成本中獲益。
 
展望未來
 
人工智能將繼續(xù)在政府部門的運營中發(fā)揮重要作用。但政府部門通往人工智能的道路并不是投資數(shù)十億美元的資金來改革政府運作的方式,這條路徑始于識別可以用人工智能增強或替換的重復(fù)過程。
 
隨著更多這些任務(wù)的確定,不同“循環(huán)”之間的連接對于充分利用人工智能的全部潛力將變得越來越重要。但隨著這種情況的發(fā)展,這條道路需要專注于構(gòu)建強力的組織,提醒人們可以“退出循環(huán)”,讓人工智能解決系統(tǒng)中的當(dāng)前挑戰(zhàn),并首先保證公眾的安全。

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責(zé)任編輯:cres 作者:Chad Steelberg |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2019-04-25 10:03:32 原創(chuàng)文章 企業(yè)網(wǎng)D1Net

如今,政府部門擁有前所未有的機會,可以利用人工智能(AI)大幅提升其部門的現(xiàn)代化水平。雖然基于人工智能技術(shù)的實驗已經(jīng)開始,但遠遠沒有完全整合。
 
對一些人來說,為政府部門采用人工智能技術(shù)而鋪平道路似乎是一個艱難的任務(wù),但隨著人工智能變得更加普及、強大和實用,這是不可避免的。例如美國、中國等國家已經(jīng)在全球范圍內(nèi)開辟了這條道路。在美國,其問題不在于是否部署人工智能,而在于如何開始,而現(xiàn)在正是時候。美國總統(tǒng)特朗普最近簽署了一項行政命令,制定了一項促進人工智能技術(shù)的國家計劃,指導(dǎo)美國聯(lián)邦機構(gòu)研究啟動和擴大促進其任務(wù)的人工智能倡議。
 
很少有一種解決方案可以同時提高速度、提高質(zhì)量,并降低成本,但基于人工智能的技術(shù)可以提供這些結(jié)果。根據(jù)調(diào)研機構(gòu)德勤公司的研究,采用人工智能,美國政府每年可以節(jié)省數(shù)億個工時和數(shù)十億美元的成本,可能在五到七年內(nèi)釋放30%的政府工作人員的時間。
 
人工智能軌跡:將人類從“進入”發(fā)展到“開啟”再到“退出”循環(huán)
 
 
政府部門由執(zhí)行一系列任務(wù)的人員組成,其中許多任務(wù)是重復(fù)且非常耗時的,而這些任務(wù)稱之為“循環(huán)”。當(dāng)人們執(zhí)行這些平凡和重復(fù)的任務(wù)時,他們身陷“循環(huán)”之中。這些任務(wù)更適用于通過人工智能進行優(yōu)化。通過將人工智能應(yīng)用于這些任務(wù),政府部門工作人員可以開展更多的認(rèn)知任務(wù),這是最終審查和批準(zhǔn)過程的一部分,因此可以在“循環(huán)” 中移動。這可以帶來更多的晉升機會,同時節(jié)省大量時間。
 
最終,“循環(huán)”可以開始實施,也就是說,一個任務(wù)可以自主完成,根據(jù)之前的結(jié)果再啟動后續(xù)任務(wù),同時減少對人工干預(yù)和參與這兩個過程。
 
“退出循環(huán)”描述了一個人工智能連接的“循環(huán)”生態(tài)系統(tǒng),讓人們遠離粗略的結(jié)果審查并退出。當(dāng)然,“退出循環(huán)”并不總是其最終目標(biāo);當(dāng)然,在許多情況下,工作人員應(yīng)該保持這種“循環(huán)”。但是,當(dāng)在人工智能發(fā)揮作用時,工作人員有許多機會將他們所節(jié)省的時間和資源重新分配到其他更緊迫的優(yōu)先事項,并利用人工智能帶來的價值。
 
人工智能在行動:公共安全
 
政府部門的公共安全部門是人工智能能夠產(chǎn)生重大影響的一個領(lǐng)域。美國的警察和司法部門正在采用人工智能技術(shù)希望迅速而堅決地逮捕嫌疑犯并結(jié)案。通常,例如實施嫌疑人身份識別這樣的過程可能非常困難。調(diào)查人員審查嫌疑犯的照片或視頻監(jiān)控,通常要花費數(shù)天甚至數(shù)周的時間,而以往是通過查看已知罪犯的文件夾或計算機數(shù)據(jù)庫來進行人工匹配。
 
支持人工智能的面部識別可以使這一過程更簡單,其速度提高了90%,然而,目前很少有執(zhí)法機構(gòu)能夠根據(jù)已知的罪犯數(shù)據(jù)庫執(zhí)行自動面部識別。這導(dǎo)致了巨大的資源浪費,同時大大增加了解決犯罪所需的時間。
 
當(dāng)人工智能技術(shù)被允許加速這一過程時,其結(jié)果就大不相同。例如,一個由人工智能驅(qū)動的應(yīng)用程序,允許調(diào)查人員快速加載嫌疑人的照片或視頻,并在幾分鐘內(nèi)在已知的犯罪數(shù)據(jù)庫中通過統(tǒng)計匹配獲得一個列表。這個過程很像犯罪現(xiàn)場留下的指紋,可以在數(shù)據(jù)庫中搜索到匹配的指紋。在許多情況下,這有助于公共安全機構(gòu)大大加快調(diào)查速度,并幫助他們逮捕犯罪分子。
 
例如,加利福尼亞州的一個警察局使用人工智能工具將其連接到已知的罪犯數(shù)據(jù)庫。一旦確定可能的嫌疑人,調(diào)查人員就確認(rèn)了匹配信息,選擇附上相關(guān)的說明,并與警察局的其他同事分享。從犯罪現(xiàn)場錄像中生成并保存在部門數(shù)據(jù)庫中的未知人臉,可在調(diào)查人員解雇或添加到他們現(xiàn)有的相關(guān)人員數(shù)據(jù)庫的列表中進行審查。
 
因此,該部門利用其預(yù)訂數(shù)據(jù)庫的功能,在6個月的時間內(nèi)識別50多名嫌疑人。在這種情況下,他們身陷這個“循環(huán)”參與可疑的識別過程,但利用人工智能技術(shù)可節(jié)省數(shù)千小時的人力和財力。
 
當(dāng)考慮處理爆炸式增長的音頻和視頻監(jiān)控錄像時,這些人力和物力的節(jié)省變得更加顯著。而隨著越來越多的警察部門采用取證攝像頭,利用交通攝像頭和手機拍攝的視頻證據(jù),需要篩選的音頻、視頻、圖像的數(shù)量是當(dāng)今執(zhí)法專業(yè)人員面臨的最大挑戰(zhàn)之一。
 
此外,最近在加利福尼亞州通過的一項新法律(包括紐約、內(nèi)華達和羅德島州在內(nèi)的其他州也考慮了不同程度的法律)帶來一項極其耗時的新挑戰(zhàn),它要求該州警察部門處理獲得的任何音頻或視頻片段,除非是積極調(diào)查的一部分,否則應(yīng)在收集音頻和視頻片段的45天內(nèi),根據(jù)要求向公眾提供。但是,在發(fā)布此類信息之前,必須編輯和刪除可能泄露無辜人員身份或其他個人身份信息(PII)的任何內(nèi)容。如果人工完成的話幾乎難以實現(xiàn),因此需要采用人工智能的幫助。
 
同樣,當(dāng)工作人員積極參與并且進入“循環(huán)”時,人工編校過程需要大量的人力和專業(yè)知識來審查每個框架并進行編輯。事實上,一些警察部門已經(jīng)報告說,這個過程可能需要10分鐘或更長時間,每個人需要在視頻本身每一分鐘的時間內(nèi)進行剪輯。但是,當(dāng)引入人工智能技術(shù)時,可以簡化和加速編校過程,使這些視頻不僅能夠滿足法律要求,而且能夠從節(jié)省時間和成本中獲益。
 
展望未來
 
人工智能將繼續(xù)在政府部門的運營中發(fā)揮重要作用。但政府部門通往人工智能的道路并不是投資數(shù)十億美元的資金來改革政府運作的方式,這條路徑始于識別可以用人工智能增強或替換的重復(fù)過程。
 
隨著更多這些任務(wù)的確定,不同“循環(huán)”之間的連接對于充分利用人工智能的全部潛力將變得越來越重要。但隨著這種情況的發(fā)展,這條道路需要專注于構(gòu)建強力的組織,提醒人們可以“退出循環(huán)”,讓人工智能解決系統(tǒng)中的當(dāng)前挑戰(zhàn),并首先保證公眾的安全。

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