我们公司3 m通常以制造磁带和粘合剂。然而,这并不总是如此。在其早期,两个买家做了一个决定,会把小企业变成财富500强公司。这里杰拉尔德法律,首席执行官创新DB,解释了为什么人类智慧,这样显示在3 m的早期,永远不可能完全取代了人工智能在实验室环境。
1902年,五个商人明尼苏达矿业制造公司成立。他们的目标是矿山刚玉、氧化铝的晶形常用作为磨料,他们将使用生产砂纸。然而,在1920年代经济大萧条期间,制造业下滑,公司,现在被称为3 m,需要一个新企业。
由于现有的技能的员工,3 m公司从生产砂纸磁带。他们停止销售到制造业和街角商店和超市开始销售。今天,你会发现3 m公司的品牌在世界各地的许多家庭透明胶带。
如果一台机器所面临的任务是克服挑战3 m在大萧条时期,它的解决方案可能会发现成千上万的粘砂的不同方式。这是很自然的,因为人工智能程序从数据推断只有在他们给出的数据集和生产相关性或其他分析只有沿着他们的代码写入生成。粘纸可以用来启示,说,其他纸粘在一起作业项目,不会来自编写的代码来执行复杂的分析收集的数据的粘砂为工业用途纸。
然而,这并不是说,人工智能并不是一个有用的工具与人类在科学设置。
IBM Watson健康正在在几个国家进行支持医务人员和病人诊断。IBM指出,大量的医疗信息每五年翻一番,医生没有时间阅读每日报必须让他们及时了解最新进展。
IBM Watson使用自然语言功能,假设生成和以证据为基础的学习支持医学专家决策,这种合作的结果看起来很有希望,和一些值得注意的异常。然而,我们不能忘记人类的角色在这种情况下,病人交谈和调查首先症状。在实验室的情况非常相似的环境。没有人类的调查性质,先进的技术将被证明是无用的。
目前,人工智能实验室的主要任务是解释大型数据集通常出现在研究和开发。但是,有技术的,可以沿着路径移动实验室行业进一步的数据分析。在未来,这将是伟大的为制药和化工产业的后尘其他领域,如汽车,在监控和数据采集(SCADA)系统,几十年来一直在收集数据,允许企业在该行业走向一个行业4.0的商业模式。然而,我认为实验室行业仍将实验和以人为中心的一段时间。
杰拉尔德法律是首席执行官创新DB,将展出实验室的创新2020年11月4 - 5日。
