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人工智能系统变得越来越智能。 情境感知模型选择允许 AI 根据实时数据调整决策，使其更加有效和个性化。以下是它的重要性及其运作方式：
像这样的平台 prompts.ai 通过简化工作流程和降低成本，使这项技术易于使用。准备好了解情境感知人工智能如何塑造未来了吗？让我们潜入吧。
在人工智能中，上下文是指塑造互动的所有相关信息。研究员阿宁德·戴伊将其定义为， “任何可用于描述实体情况的信息。实体是指被认为与用户和应用程序（包括用户和应用程序本身）之间的交互相关的个人、地点或对象。”。
上下文涉及多种因素：用户意图、环境条件、历史数据和实时输入。这种理解是系统如何智能适应和响应的基础。
以卫星导航系统为例。它的主要上下文输入是您的当前位置，它使用它来调整地图和实时建议路线。在更高级的层面上， Spotif的推荐引擎会考虑歌词、心情、节奏和情感等元素来推荐符合你喜好的曲目。
情境感知系统之所以脱颖而出，是因为它们包含了几个关键功能：
以下是传统自动化与人工智能驱动的情境感知系统的简要比较：
尽管情境感知系统具有能力，但忽略上下文可能会导致严重的后果。没有它，决策通常是根据不完整或不准确的信息做出的，有时会造成毁灭性的后果。
例如，在美国于2021年8月撤出阿富汗期间，无人机制导系统将机场附近的汽车错误归类为威胁，导致了悲惨的后果。该算法未能考虑微妙的环境线索，凸显了情境感知不足的危险。
这个问题通常被称为 “意识不匹配”，发生在用户对情况的理解与系统的感知之间存在差距时。忽视上下文也可能导致偏见。Gender Shades项目显示，由于训练数据存在缺陷，面部识别系统对皮肤较深的女性的表现不佳。同样，英国工作和养老金部的系统不公平地根据年龄、残疾和国籍对个人进行了特征分析，而不是将重点放在实际的欺诈活动上。
即使是企业也面临挑战。根据 麦肯锡根据2024年的研究，72％的公司使用人工智能来提高客户参与度，但许多公司在情境理解方面遇到了困难。由于多达38.6％的训练数据可能存在偏见，缺乏背景可能会使这些问题长期存在并加剧。
为了应对这些挑战，在人工智能系统中嵌入情境感知是不可谈判的。系统必须积极寻找和分析每项决策的背景细节。这包括创建分层特征空间以识别影响行为的关键因素，确保感官输入使用方式的透明度，以及为不同背景定义参数。
动态模型切换允许人工智能系统实时调整其优势以完成特定任务，从而完善人工智能系统。这种方法可确保根据手头的任务选择最合适的模型，从而提高效率和有效性。例如， Netflix公司的推荐引擎和银行的交易监控系统展示了不同的模型如何在专业领域表现出色，无缝集成到工作流程中以改善结果。
基于规则的切换 依靠预定义的规则来确定要使用哪种模型。这些规则通常由人类专家制定，由数据类型、位置或任务复杂性等特定条件触发。金融机构经常使用这种方法进行合规和验证，其中可解释性至关重要。但是，随着规则数量的增加，可扩展性成为一项挑战。
数据驱动和事件触发的选择 处理实时事件数据以实时调整工作流程。例如，自然语言处理 (NLP) 帮助 AI 了解用户意图和上下文，改善任务路由。一家采用这种策略进行人工智能驱动的质量控制的制造公司将缺陷率降低了27％，处理检测数据的速度是人工检查员的15倍。这种方法在动态环境中蓬勃发展，不断适应不断变化的条件，例如产品类型、生产线速度或缺陷历史记录。
元学习方法 将适应性提升到一个新的水平。这些系统学习如何学习，通过利用先前学习经验中的见解，以最少的数据快速适应新任务。例如， SciPlay是一家移动游戏公司，它实施了元学习以优化其营销策略。通过在针对不同游戏和玩家行为量身定制的模型之间切换，他们节省了数百万美元的营销费用，同时保持了模型选择的90％以上的准确性。这种方法在多样和快速变化的情景中特别有效。
模型网格 整合 动态组合各种模型以解决一系列用例。该策略集成了大型语言模型，例如 GPT-4o 用于创造性任务， 克劳德 3.5 用于分析工作和私有模型，例如 寒冷西北风 用于特殊需求。通过智能地在模型之间切换，这种方法可确保为每项任务使用最合适的工具，从而支持跨多个领域的复杂工作流程。
每种策略都有其优势和局限性，使其适用于不同的应用：
一家医疗保健提供商实施了这些策略，效果显著，将处理成本降低了42％，准确性从91％提高到99.3％，并将付款周期缩短了15天——每年节省210万美元的返工费用。
要成功实现动态模型切换，请先从大容量、基于规则的流程开始，然后再进入更复杂的工作流程。确保您的系统能够处理实时数据并利用 NLP 进行上下文捕获。该基础使您的 AI 工作流程为实时操作做好准备。
尽管如此，挑战依然存在。据估计，大约90％的概念验证生成式人工智能试点可能不会很快过渡到生产。克服这些障碍需要专门的人工智能团队，促进协作，建立强大的基础设施，包括容器化、编排工具和全面的监控系统。
要有效地实现情境感知模型选择，您需要一个能够无缝连接模型、数据和业务流程的基础架构。人工智能系统必须从处理孤立的任务转向形成可以动态适应不断变化的环境和需求的相互关联的工作流程。实现这种集成水平取决于互操作性标准，该标准允许不同的人工智能模型和外部系统顺利通信。以下是构建这些情境感知、互联工作流程所需的关键要素。
创建支持情境感知模型选择的工作流程涉及多个基本组件协同工作。这些元素确保了现代 AI 应用程序所需的动态模型切换和适应性。
在这些基础组件的基础上， prompts.ai 简化了创建情境感知工作流程的过程。它通过统一平台提供对超过 35 种人工智能语言模型的访问，确保领先的 LLM 之间的无缝互操作性。prompts.ai 的 AI 工作流程可自动适应不断变化的场景，允许用户并排比较模型并使用集成工具尝试情境感知策略。
实时协作、销售和营销自动化工具以及多模式数据处理等功能使设计和实施工作流程变得更加容易。正如用户界面设计专家 Heanri Dokanai 所强调的那样：
“让你的团队更紧密地合作，即使他们相隔很远。将与项目相关的沟通集中在一个地方，使用白板集思广益，起草计划和协作文档。”
该平台的影响力也延伸到创意产业。首席执行官兼创始人史蒂芬·西蒙斯分享道：
“一位获得艾美奖的创意总监，过去经常花费数周时间制作渲染图和提案。借助 prompts.ai 的 LoRA 和工作流程，他现在可以在一天之内完成渲染和提案——无需再等待，也不再为硬件升级带来压力。”
此外，prompts.ai 的 即用即付模式 使支出与实际使用量保持一致，使组织可以更轻松地扩展其人工智能实施，而无需高昂的前期成本。这种方法帮助企业节省了高达98％的订阅费用。该平台的人工智能实验室还允许团队在受控环境中测试模型，然后再将其部署到生产环境中。通过将曾经需要大量自定义开发的内容转化为可配置、可扩展的工作流程，prompts.ai 解决了技术复杂性、成本管理和可扩展性等挑战。
情境感知模型选择正在证明其在各个行业中的价值，并取得了切实的成果。通过利用动态模型切换，这些应用程序突显了情境感知人工智能的变革潜力。以下是一些真实的例子，显示了不同行业如何使用这项技术来改善结果。
城市基础设施管理: 苏黎世联邦理工学院 和 Eawag 实施了情境感知模型来预测2024—2025年城市排水系统的H²S水平。该模型实现的R²值介于0.906和0.927之间，优于传统方法。
智能制造：在工业 4.0 环境中，情境感知系统可根据员工可用性和生产需求等实时因素动态调整操作，从而帮助优化生产线并协助员工。
电子商务个性化：人工智能驱动的推荐引擎分析客户购买记录、浏览习惯和行为，以提供量身定制的建议，提高参与度和销量。
医疗诊断：这些系统会考虑患者病史、当前症状和过去的治疗反应，以提供比长期互动更准确的诊断建议。
金融交易：情境感知算法可评估更广泛的市场状况，帮助交易者在高波动时期做出明智的决策。
这些示例展示了尽管挑战仍然存在，但情境感知人工智能如何提高效率，同时提供可衡量的收益。
事实证明，与传统方法相比，情境感知模型选择可将错误率降低20％以上。这些系统创建的个性化体验可以将用户留存率提高40-70％，同时将LLM API成本降低30-60％。
但是，有一些障碍需要克服。数据稀疏是一个主要问题，尤其是在专业领域或与互动历史有限的新用户打交道时。复杂的业务流程通常依赖于人工智能难以有效建模的人工判断和外部信息。此外，许多机器学习算法作为 “黑匣子” 运行，这使得实现可解释的人工智能 (XAI) 解决方案和获得非专家用户的信任变得困难。
例如， 博世 葡萄牙汽车电子公司测试了用于供应链需求预测的情境感知决策支持系统。尽管该系统成功地利用利益相关者的反馈来选择适当的XAI方法，但它也强调了在高级分析与用户理解之间取得平衡所面临的挑战。
下一代情境感知系统将更具适应性，通过根据不断变化的需求调整内存优先级来应对动态环境变化。互操作性的提高将使这些系统能够顺利集成到现有基础架构中，从而减少实施障碍。包含视觉、音频和传感器数据的多模态上下文处理将支持在各种应用程序中进行更复杂的决策。此外，随着这些系统的持续扩展，节能设计将变得越来越重要，尤其是对于移动和边缘计算。
这些进步为由情境感知人工智能提供支持的更智能、更高效的工作流程铺平了道路，为各行各业的更广泛采用和创新奠定了基础。
情境感知模型选择标志着与静态的、一刀切的人工智能系统大相径庭。取而代之的是，它引入了一种动态、智能的决策方式，可以实时适应现实情况。这种转变反映了对响应速度更快、适应性更强的人工智能工作流程的需求不断增加。
实际应用展示了这种方法的切实好处。例如，大都市交通管理系统通过整合时间模式、空间关系和用户行为等情境数据，将通勤时间减少了20％。此类系统通过考虑传统模型经常忽视的各种因素而蓬勃发展。
也就是说，实施情境感知人工智能并非没有挑战。组织必须解决数据稀少、集成高级系统的复杂性以及某些算法的不透明性质等问题。一个实际的起点是确定明确的用例，并逐步运用情境见解，使之发挥最大影响。
“真正的解决方案在于将人工智能与受管控的事实联系起来，确保其输出不仅仅是偶然的准确性，而且植根于可验证的现实世界知识的基础。”-bryon Jacob，data.world 首席技术官
像 prompts.ai 这样的平台在普及情境感知人工智能的机会方面取得了长足的进步。通过在单一平台上提供超过35种人工智能语言模型，并进行并排比较和可互操作的工作流程，企业可以将风险降至最低。即用即付定价起价为每月0美元，并且能够整合20多个订阅，同时将成本削减多达95％，即使是规模较小的组织也可以探索这些先进的人工智能功能。
展望未来，人工智能系统将不只是决定 什么 要做-他们也会决定 什么时候 和 如何 采取行动。随着行为人工智能市场到2030年接近13亿美元，采用情境感知模型选择的企业现在将获得显著优势。这些工具可用。机会就在这里。真正的问题是：你的组织会飞跃吗？
情境感知模型选择允许 AI 系统根据用户的周围环境、偏好和行为进行实时动态调整。通过利用情境数据（例如位置、用户历史记录或即时需求），这些系统可以打造更具个性化和相关性的体验。
这种能力增强了包括客户服务、营销和工作流程自动化在内的各个行业的人工智能性能。例如，它可以完善聊天机器人的响应以更好地适应用户，微调针对特定受众的营销活动，或者提高运营流程的效率。结果？节省了时间，为企业及其客户增加了价值。
实施情境感知人工智能系统并非没有障碍。一些最大的挑战包括 数据隐私问题， 算法内部的偏见，以及 维护上下文的技术复杂性。最重要的是，确保 透明度 和 公平 算法不是一件小事，但它对于赢得信任和确保可靠性绝对至关重要。
应对这些挑战需要采取多方面的方法。使用 高质量、多样化的数据集 训练期间可以帮助减少偏差并提高系统准确性。设置强有力的隐私措施可确保敏感数据受到保护。强调公平性和问责制的框架是创建用户可以信赖的系统的关键。而且，通过优先考虑强大的系统设计并微调人工智能在交互中处理上下文的方式，我们可以实现更好的性能和更可靠的结果。
基于规则的切换基于一组预定义的规则运行，使其成为条件保持稳定的环境的实际选择。它的效率和可扩展性在如此稳定的场景中大放异彩。但是，当面对新的或不可预测的情况时，它会表现不佳，因为它缺乏独立学习或适应的能力。
相比之下，元学习在动态设置中蓬勃发展。它可以即时处理新数据和调整模型，使其成为不断变化环境的有力竞争者。权衡取舍？它需要更多的计算资源，这可能会对可扩展性构成挑战，尤其是在资源密集型应用程序中。
简而言之， 基于规则的切换是执行一致、可预测任务的首选，而 元学习更适合快速变化的环境，在这种环境中，灵活性是必须的。
