软AI的兴起及其对当今企业的意义

软AI（被定义为AI系统，旨在使用近似推理，模式识别和灵活的决策执行特定的狭窄任务 - 试图通过拥抱歧义来模仿类似人类的思维。

但是，这对当今的企业意味着什么？为什么有人要关心呢？

软AI解释了

软AI的核心是基于世界不是二元的观念，它反映了人类认知的原则。人类不会在一个和零的决定中做出决定。在存在疑问的情况下，我们基于不完整的数据将它们在上下文中进行。软AI试图反映这种混乱。

根据Greenverse Partners的首席执行官Badr El Jundi的说法，这是一家应用AI进行工业风险检测和医疗保健诊断的公司 - “软AI不再是关于蛮力的计算力量，而更多地与适应性，近似和类似人类的推理有关。”

Jundi将其与代理AI相提并论，而不是代理AI，它是任务驱动的和目标的，而是一种更灵活的智能 - 这种系统会像人们一样权衡不确定性并导致歧义。 Greenverse的系统不依赖大型的基础模型，而是将紧凑的神经网络与模糊逻辑的组成部分集成在一起，以允许细微差别和灵活性的方式来解释现实世界信号。

但是，无论如何，什么是模糊的逻辑，为什么现在重要呢？

定义模糊逻辑

模糊逻辑是1960年代介绍的软计算概念，该概念是智能系统的，它不是刚性，可以更好地适应现实世界的环境 - 是软AI的基础。与传统的逻辑不同，它以黑色和白色形式构成真理，模糊逻辑教会机器以我们的方式看世界 - 不是是或否，而是介于两者之间的某个地方。例如，系统可能会说信号安全为70％，风险30％，而不仅仅是标记“正常”或“异常”。这种细微差别是使现实世界中的一切变化的原因。

尽管如此，模糊逻辑只是Greenverse方法的一部分。 Jundi告诉我：“我们将模糊的推断与神经学习体系结构和自适应信号模型相结合。” “它模仿了人类做出决定的方式。

这在工业安全等领域至关重要，在工业安全等领域，系统必须解释嘈杂的信号并实时做出反应，或者在医疗保健中，在早期疾病中的模式可能是微弱，不一致且易于忽略的。

据詹迪说，这是绿色合作伙伴发光的地区。他指出，该公司专门针对每个领域校准这些模型。 “在医疗保健中，我们专注于随着时间的推移的生理信号变化。在工业用途中，环境压力，流量和振动模式。”他补充说：“基础平台是适应性的，但数据模型是特定于域的。”

专用的AI系统

Soft AI的兴起挑战了这样一个想法，即像OpenAI这样的公司继续推动的大型AI模型会产生更好，更准确的结果。但是，根据詹迪（Jundi）的说法，现实情况是，规模并不总是能在关键基础设施或紧急护理等风险敏感的领域带来清晰度。

他说：“在关键的环境中，精度，解释性和响应能力通常比规模重要。” “较小，专用的系统可以通过量身定制，可解释和高度可靠来胜过大型模型。”

德勤（Deloitte）在2024年的一项研究中回应了这种情绪，该研究发现，在高风险环境中部署AI的组织中有42％的组织比广义较小的域模型更喜欢较小的域模型 - 很大程度上是因为它们更易于测试，验证和解释。

超越自动化

软AI并没有试图取代人类的判断。实际上，正如Jundi所指出的那样，它的力量在于它与我们合作的距离。

“道德创新意味着建立赢得信任的系统，”朱迪指出。 “我们不是要取代人类的判断；我们正在创建增强和告知它的工具。”

这也是AI伦理学家的哲学。正如斯坦福大学人工智能研究所的计算机科学家兼联合指导的Fei-Fei Li所说：“人工智能的未来不是关于人与机器的，而是用机器的人。一起。我们可以共同实现无法想象的创新和进步的高度。”

业务影响

对于希望从AI中获得最大收益的业务领导者来说，要点是，下一波AI创新的浪潮不会仅来自更大，更复杂的系统。它将来自可以更有效地适应，解释和协作的智能。

对于Jundi来说，Soft AI为未来提供了模型，实现了更直观的决策，对变革的反应更快以及更大的能力处理不确定性。它可以完成所有这些，而无需大规模模型的计算负担或能源需求，这使其特别适合边缘部署。

琼迪建议：“组织应专注于敏捷性，跨学科的合作和培养一种在不确定性下包含决策的文化。”

已经有这种过渡的迹象。 Edge AI （通常依赖于轻质，特定于任务的模型）正在显着增长。由于对实时分析，自动化和增强的客户体验的需求，到2028年， Edge Computing上的全球支出预计将达到3780亿美元。大部分增长是由旨在在本地理解上下文的系统提供的，而无需将所有决定发送给云。

未来是自适应的

展望未来，软AI的承诺不仅是更好的结果。这是关于使人类与机器之间的关系更好地工作 - 人类与不仅计算的系统合作，而且适应现实世界中快速，不可预测的节奏。

Jundi说：“在接下来的五年中，不仅期望在模型架构中的突破，而且期望AI如何整合到我们周围的世界中。”他补充说，这将“通过轻量级的智能，边缘计算和不仅了解数据，而且了解上下文，细微差别和善意的系统来实现。”

最后，软AI可能不像其他AI系统那样响亮，例如生成AI或代理AI。但这可能被证明是我们到目前为止看到的最直观，也许是最值得信赖的形式。对于企业领导者仔细聆听，这可能会有所不同。

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