什么是复合人工智能 (Composite AI)

什么是复合人工智能(CompositeAI)

"复合人工智能"（CompositeAI）是一种相对较新的AI概念，它的目标是结合不同的AI和机器学习模型来解决更复杂的问题。尽管在我知识库更新截止时（2021年9月），复合AI还没有被广泛接受和明确的定义，但它基本上是一种将多种AI技术和方法相结合的方式。

例如，我们可能将自然语言处理（NLP）模型、计算机视觉模型和预测性分析模型结合起来，以解决涉及多个数据类型和需要多种技能的复杂问题。或者，我们也可以通过将基于规则的AI和机器学习模型结合起来，以实现既具备明确指导又能从数据中学习的系统。

复合AI的目标是实现更广泛、更复杂的任务，超出了单一AI模型的处理能力。通过这种方式，AI系统可能更好地理解和解决复杂的问题，使其在各种环境和上下文中更具适应性。

复合人工智能（CompositeAI）提供了一种让更广泛的组织群体利用人工智能力量的方法，这对那些无法访问大量历史或标记数据，但拥有丰富的人类专业知识的组织尤其有益。复合AI的出现实质上可以改变组织和企业利用AI的方式，使其不再完全依赖大量的训练数据。

例如，一家具有专业医疗知识的医疗机构可能没有足够的医疗数据来训练精确的AI模型。然而，通过复合AI，它们可以将其专业知识与其他可用的AI技术和模型相结合，如自然语言处理或图像识别等。通过这种方法，医疗机构可以构建出一种能够理解并解答复杂医疗问题的AI系统，即使没有大量的训练数据。

复合AI的使用还可以大大提高AI应用的范围和质量，因为它可以嵌入更多类型的推理挑战。在传统的AI模型中，往往需要明确的、预定义的规则或大量标记的训练数据来进行决策。然而，复合AI允许我们构建更复杂的系统，这些系统能够处理和理解多种数据类型，进行更多的推理任务。

例如，一个复合AI系统可能会同时使用自然语言处理模型和图像识别模型来理解和回答关于一幅图像的描述。这不仅仅是将图像与文字分开处理，而是把它们结合在一起，以全面理解和解决问题。这样，复合AI的应用范围更广，质量也更高，能够处理更复杂的问题和挑战。

总的来说，复合AI为利用人工智能提供了新的途径和可能性，特别是对于那些拥有专业知识但数据有限的组织。它有助于扩大AI的应用范围，提高AI的质量，使AI能够更好地适应和处理各种复杂的问题和挑战。

复合人工智能（CompositeAI）可以被应用于许多领域，处理复杂的、需要多种AI技术和知识的问题。以下是一些可能的应用案例：

健康医疗：在医疗领域，复合AI可以通过结合自然语言处理、图像识别和预测分析，帮助医生诊断疾病、分析病理报告和预测疾病进程。例如，一个复合AI系统可以同时分析病人的医疗影像资料和医疗病史，给出更全面的诊断结果。

金融服务：在金融领域，复合AI可以用于风险评估、欺诈检测和投资策略制定等方面。例如，通过结合时间序列分析、自然语言处理和深度学习，复合AI可以从历史交易数据、新闻报道和市场趋势中获取洞察，帮助制定更精确的投资策略。

供应链管理：复合AI可以帮助企业更好地预测需求，优化库存，减少浪费。通过结合时间序列预测、自然语言处理（分析社交媒体或新闻报道的趋势）和优化算法，复合AI可以提供更准确、更全面的需求预测。

智能助手：复合AI可以用于构建更强大的智能助手，这些助手不仅能理解和回答自然语言问题，还能理解和解析图像、声音等多种输入类型。例如，一个复合AI助手可能会使用语音识别、自然语言处理和知识图谱等技术，帮助用户执行各种任务，如设置提醒、查找信息、识别图片中的对象等。

制造业：复合AI可以用于预测设备故障、优化生产流程、提高产品质量等。例如，通过结合传感器数据分析、预测模型和优化算法，复合AI可以预测设备何时可能需要维护，从而减少意外停机时间。

以上仅为复合AI可能的应用案例，实际上，复合AI的潜力和应用是非常广泛的，几乎可以应用于任何需要处理和理解复杂问题的领域。

至2021年9月，复合人工智能（CompositeAI）仍是一个新兴概念，因此还没有众多明确提供此类解决方案的公司。然而，一些在AI领域领先的公司已经在多模型和多任务学习、混合AI模型等方向进行了深入的研究和开发，这些研究方向与复合AI的理念非常相似。以下是一些值得关注的公司：

Google：Google的人工智能研究部门GoogleAI和DeepMind都在深度学习、自然语言处理和强化学习等多个领域进行了突出的研究。他们已经发布了许多先进的AI模型和工具，如Transformer、BERT和AlphaGo等。Google在复合AI领域的潜力不容忽视。

OpenAI：OpenAI是一家专门从事人工智能研究的公司，已经在自然语言处理、强化学习和生成模型等领域取得了重大进展。例如，他们的GPT-3模型就是一个非常强大的自然语言处理模型，可以理解和生成极其自然的人类语言。

IBM：IBM的Watson已经被广泛应用于健康医疗、金融服务和客户服务等多个领域。Watson能够理解自然语言，处理复杂的查询，做出基于规则的决策，这使得它成为复合AI的一个有力的示例。

Microsoft：Microsoft的AzureAI提供了一系列的AI服务，包括自然语言处理、计算机视觉和预测分析等。Microsoft也在多模型学习和混合AI模型等领域进行了一些研究。

DataRobot：DataRobot是一家在自动化机器学习（AutoML）领域领先的公司，为业务人员和数据科学家提供了一种快速开发和部署机器学习模型的平台。DataRobot通过自动化的方式帮助用户从一大批机器学习算法中选择最优的模型，DataRobot平台的功能还包括数据预处理、特征选择、模型验证和优化等，即结合使用多种AI 技术来解决问题。

以上公司已经在AI领域展示了显著的实力和成果，他们在未来可能会推出更多的复合AI解决方案。然而，复合AI的领域还在不断发展和演变，可能会有更多新兴的公司和解决方案出现。因此，保持对这个领域的关注是非常有必要的。

DataRobot9.0是DataRobot全新推出的人工智能平台，它是唯一一个具有广泛互操作性、端到端的机器学习实验和生产能力的完整AI生命周期平台，可以在任何云基础设施或本地环境中部署[1]。以下是一些重要的新功能和改进：

协同实验体验：DataRobot提供了一种机器学习实验方式，帮助团队在模型数据准备和模型构建方面与数据、模型和主题专家紧密对接。新设计的体验界面、重新设计的用户工作流程，以及为数据科学实践者提供的直观的代码优先和无代码/低代码体验，使得迭代和实验的速度更快。

工作台：工作台是一个全新的用户体验，它让用户可以收集和管理用例，将所有的业务问题资源聚集在一个地方。工作台简化了团队协作，使得用户能够一键共享资源，解决了资源分散在内部位置、硬盘和GitHub仓库中的问题。

数据准备：DataRobot设计了专门用于机器学习数据准备的工具，简化了AI/ML项目中最繁琐且必不可少的步骤。用户可以轻松快速地从Snowflake直接分析和转换结构化数据，而不会妨碍安全性、合规性或财务控制。

笔记本：DataRobotAI平台中的笔记本是完全托管的，嵌入式的，可以让数据科学家灵活地使用代码片段、预装的依赖性和版本控制。

生产规模的价值：DataRobot提供了机器学习生产功能，这些功能可以使用开发操作工具和最佳实践对模型进行测试和文档化、治理、集成和监控，无论模型是在独立的笔记本中构建的，还是在DataRobotGUI中构建的，或者它们是在DataRobot平台内、在数据仓库中还是在企业应用内部部署的。

复合人工智能应用案例-供应链管理

复合人工智能（compositeAI）结合了多种AI技术（例如机器学习、深度学习、自然语言处理等）来实现更复杂、更智能的任务。在供应链管理中，复合人工智能可以提供更强大、更灵活的解决方案。以下是一些应用案例：

需求预测：通过利用复合AI技术，比如深度学习和时序预测算法，企业可以分析历史销售数据、市场趋势、季节性变化等因素，进行更精确的需求预测。这样能够帮助企业更好地管理库存，降低库存成本，避免缺货或积压。

供应链优化：复合AI可以帮助企业优化供应链中的各个环节，包括供应商选择、生产计划、物流和配送等。例如，企业可以使用机器学习算法分析供应商的历史性能数据，预测未来的供应商风险，从而做出更好的供应商选择决策。另外，通过使用深度学习和优化算法，企业可以实现更优化的物流和配送路线，提高效率，降低成本。

智能客户服务：复合AI也可以用于提供更智能的客户服务。例如，使用自然语言处理（NLP）技术，企业可以实现24小时的智能客服，提供实时的订单查询、售后服务等。此外，通过分析客户的购买行为和反馈，AI也可以提供个性化的产品推荐，提高客户满意度和忠诚度。

风险管理：复合AI可以帮助企业更好地管理供应链风险。例如，通过使用机器学习和数据挖掘技术，企业可以从大量的数据中发现隐藏的风险模式，预测并提前应对潜在的供应链风险。

总的来说，复合AI通过整合多种AI技术，可以帮助企业实现更智能、更高效的供应链管理。