人工智能系統(tǒng)在與Covid-19的斗爭中正在發(fā)揮至關(guān)重要的作用，幫助組織適應(yīng)困難的環(huán)境并加快流行病學(xué)研究和治療發(fā)現(xiàn)的步伐。過去，當人類將AI驅(qū)動的解決方案應(yīng)用于新問題時，我們就被提醒了人類與AI的不同之處。但是Covid-19強調(diào)了人類和AI系統(tǒng)共享的一些特質(zhì)。

情境在所有形式的智力中都起著作用。我們已經(jīng)了解了人類和我們的機器如何在彼此無法獨自協(xié)作的情況下互相幫助，獲得至關(guān)重要的上下文意識。

了解上下文在AI系統(tǒng)中的作用

背景對于AI系統(tǒng)來說是棘手的。為了創(chuàng)建功能良好的AI，必須向機器學(xué)習(xí)算法提供足夠的數(shù)據(jù)，以捕獲要解決的問題的復(fù)雜性。該算法對數(shù)據(jù)進行分析，并且經(jīng)過培訓(xùn)，可以加深對數(shù)據(jù)點關(guān)鍵特征與任務(wù)之間關(guān)系的理解。這種理解使算法能夠開始自行處理新數(shù)據(jù)。

如果您想訓(xùn)練一種算法來安排會議以響應(yīng)簡單的書面命令，則可以向其提供書面命令的示例。示例命令-培訓(xùn)數(shù)據(jù)-可能包含“與財務(wù)團隊安排會議”或“在最近的餐館與凱瑟琳舉行午餐會議”之類的短語。此培訓(xùn)數(shù)據(jù)必須包含清晰的標簽，以便算法可以了解哪些單詞和短語指示參加會議的人員是誰以及會議的時間和地點。