人工智慧工具亟需整合 業者盼「推理引擎」打破資料孤島 - OwlNews
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奧丁丁新聞 · 文章頁摘要圖/示意圖商傳媒|葉安庭/綜合外電報導隨著人工智慧(AI)工具日益普及,不同應用程式間的整合度卻成為效率提升的關鍵挑戰。例如,在電子商務領域,現行系統可能推薦消費者近期才購買過的商品,原因在於負責記錄消費者興趣的系統與記錄購買行為的系統,缺乏共享的語境(context),未能協同工作。為了解決這種「資料孤島」現象,科技業者正積極探索「推理引擎」(reasoningengines)的潛力。這種AI系統能根據真實世界的輸入進行邏輯推斷,並跨越多種信號和管道進行推理。若將專業化的AI系統比喻為人體中各司其職的「肢體」,那麼推理引擎就像「大腦」或「連結智慧」,能夠共享語境並協調決策,讓不同的AI工具更好地協同運作。《FastCompany》報導指出,企業技術堆疊(techstacks)的日益龐大,讓這種總體推理的需求更為迫切。目前,電子商務系統中,搜尋功能負責理解消費者主動提出的查詢,推薦系統預測可能喜歡的商品,AI助理和聊天機器人則進行對話互動,行銷系統管理溝通,而實體銷售時點情報系統(POSsystems)則記錄線下購買。透過推理引擎的整合,企業可打破語境孤島,有效整理底層數據,並在導入AI助理時建立協調架構,同時以使用者旅程為核心進行設計。例如,一名線上購物者在瀏覽男士夏威夷襯衫後,若稍後向AI助理詢問度假服裝建議,整合後的AI助理便能根據瀏覽行為與購買歷史,推薦相關的熱帶風情裝備。這類推理技術並非全新概念,在AI與資料科學領域已存在多年,其發展可追溯至快速普及的轉換器類神經網路(transformerneuralnetworks),後者正是現代大型語言模型(LLMs,具備理解與生成人類語言能力的AI模型)的基礎。Constructor.ioCorporation的客戶長兼營收長KevinLaymoun表示,當企業技術展現出互聯智慧時,科技本身將變得更為隱形,一切運作將如同消費者預期般順暢。

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