我們正處于第四次人工智能寒冬的邊緣，人們開始懷疑人工智能能否產(chǎn)生足夠的有形價值，來證明其成本是合理的。

不過，幸運的是，我們仍有時間阻止下一個人工智能寒冬，而答案其實就在我們面前。

缺少了一些東西

對于大多數(shù)科學學科來說，突破大多是在實驗室中取得的，然后交給工程師轉化為現(xiàn)實世界的應用。

當一個化學研究團隊發(fā)現(xiàn)一種形成粘合劑的新方法時，就會交給化學工程師來設計產(chǎn)品和解決方案。

機械物理學家的突破被轉移到機械工程師來設計解決方案。

然而，當人工智能取得突破時，應用人工智能并沒有明確的學科，導致組織投資聘請博士學位的數(shù)據(jù)科學家，希望在人工智能領域取得科學突破，而不是試圖設計現(xiàn)實世界的解決方案。

結果如何？87% 的人工智能項目以失敗告終。

進入工程智能時代

“工程智能”（“智能工程”）是一門新興學科，專注于扎根于工程的人工智能研究的實際應用——利用科學突破和原材料來設計和構建安全、實用的價值。這為領域專家、科學家和工程師創(chuàng)造了創(chuàng)建智能解決方案的能力，而無需成為數(shù)據(jù)科學家。

領先的工業(yè)組織開始重建從研究到工程的管道，與學術界和技術供應商建立新的合作伙伴關系，并為將人工智能研究移交給智能工程師創(chuàng)造生態(tài)系統(tǒng)條件，就像化學研究與化學工程師共享一樣。

結果如何？

有形用例中的突破性應用創(chuàng)造了價值，投入生產(chǎn)，而數(shù)據(jù)科學家或技術供應商僅憑數(shù)據(jù)是無法發(fā)現(xiàn)這些應用的。

將智能工程引入組織的 5 個步驟

專業(yè)知識是智能工程的核心，以技能（通過實際應用學習的專業(yè)知識單位）來表達。理論和培訓可以加速技能的獲取，但沒有實踐經(jīng)驗，您就無法擁有技能（因此也就沒有專業(yè)知識）。假設您的組織已經(jīng)有專家，您可以遵循以下五個實際步驟來引入智能工程學科，以及它與利用 AI 的傳統(tǒng)方法有何不同：

引入 AI 的傳統(tǒng)方法（占 87% 的失敗率）是：

創(chuàng)建問題列表。

或者

• 檢查您的數(shù)據(jù)；
• 選擇一組潛在用例；
• 分析用例的投資回報率 (ROI)、可行性、成本和時間表；
• 選擇用例子集并投資執(zhí)行。

引入工程智能的智能工程方法是：

• 創(chuàng)建現(xiàn)有流程中專業(yè)知識的熱圖；
• 評估哪些專業(yè)知識對組織最有價值，并評估該專業(yè)知識的豐富性或稀缺性；
• 選擇貴組織中最有價值且最稀缺的五大專業(yè)領域；
• 分析投資回報率、可行性、成本和時間表，以設計智能解決方案；
• 選擇一組價值案例并投資執(zhí)行。

利用人工智能創(chuàng)造新一波價值

一旦將智能工程引入您的組織，并開發(fā)出直觀的應用程序并將其投入生產(chǎn)，就可以利用這一新功能，超越現(xiàn)有的專業(yè)知識，為整個組織和生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)造安全、實用的價值。

隨著組織、行業(yè)和教育機構為工程智能構建程序，組織、個人和我們的社會將從人工智能原本未實現(xiàn)的經(jīng)濟和社會潛力中獲益，創(chuàng)造新的工作類別，并迎來新一波價值創(chuàng)造。