エグゼクティブが従業員に対する AI の影響について説明

産業界と製造業は、生産性と品質を向上させるために、ますます人工知能 (AI) に目を向けています。ただし、ある幹部は、AI は慎重に導入する必要があると述べています。

Dominic Gallello は、Industrial Internet of Things およびエンタープライズ人工知能企業 Symphony AzimaAI の CEO です。彼は、過去 16 年間に 3 つの公開および非公開のソフトウェア企業を率いてきました。彼の役員としての経歴は、Autodesk での勤務でもあります。

Gallello はメールでインタビューを受けました。

質問:人工知能 (AI) は労働者を燃え尽きさせることができますか?私はそれが物事をより簡単にするはずだと思った。何が起こったのですか?

ガレロ :正しく実装されていれば、いいえ、ワーカーが燃え尽きることはありません。しかし、制御室のオペレーターを燃え尽きさせたい場合は、まとまりのないアラームと推奨事項を連発して提供し、発生している問題を意味のある推奨事項に要約しないでください。

ここに AI が登場し、大きな助けとなるべきです。コンピューターは、膨大な量の情報を処理および関連付けて、人間の頭脳では不可能な洞察を推測できます。

しかし、実装が不十分であれば、はい。正しく実装されていない場合、AI が誤った警告を発することを何度も見てきました。コンピューターは、問題がないのに問題があると言っています。それは野生のガチョウの追跡につながります。誤検出を排除するために 1 日を費やすことは、ほとんどの人にとって気が遠くなるような作業です。

質問:誤検出が多いガス サービス会社の逸話を報告しましたね。簡単な背景と何が起こったのか説明していただけますか?

ガレロ :彼らは、第 2 世代の AI、いわゆるパターン認識に基づくシステムを使用していましたが、これは 60% もの誤検知を引き起こすことで有名です。それらを調べて、実際に問題がないことを確認することは、時間と費用がかかり、また、何が本当で何がそうでないかを判断するのに非常に心配です.

AIは必要だが不十分。レガシーの第 2 世代 AI システムは、既知のマシン障害でモデルをトレーニングし、同じ障害が発生した場合、システムはそれをキャッチします。しかし、障害の履歴がないのに障害が発生した場合はどうなりますか?モデルはそれをキャッチしません。

第 3 世代の AI はパラダイムをひっくり返します。 「正常な」操作動作について AI モデルをトレーニングし、第 3 世代の教師なし学習を使用して、正常な動作から異常な動作を検出します。今、私たちは始めたばかりです。

重要なステップは、AI を故障モード影響分析ライブラリに接続することです。このライブラリは、マシン内の悪役であるマシン コンポーネントを正確に特定し、実行すべきアクションについてメンテナンス エンジニアに推奨事項を提供します。

質問:企業は万能薬として AI に目を向け始めていますか?

ガレロ ：誰も長くはしません。キャズム理論の用語で言えば、私たちはビジョナリーやアーリー アダプターを通り越しています。初期の過半数は、それが機能し、特定の問題を解決し、財務上の結果をもたらすことを望んでいます。これは厳しい、「私にそれを証明する」群衆です。

質問:AI の意図しない結果はありますか?もしそうなら、それらは何ですか?

ガレロ :AI は他のテクノロジー シフトと同じです。オブジェクト指向プログラミングへの移行に例えます。それが大急ぎで実装されましたが、多くの貧弱な実装がありましたが、最終的にはそれが標準になりました。 AI も同じ道のりをたどっています。

質問:企業は AI の導入方法についてどのような調整を行う必要がありますか?

ガレロ :専門分野のエンジニアと純粋なデータ サイエンティストに分かれるよりも、エンジニアに AI を学んでもらう方がよい。対象分野の専門家が AI の力を理解して利用できるようになれば、より迅速に、より効果的に実装できるようになります。