隨著 人工智慧 主宰電視廣播，人們對所有進步對專業人士意味著什麼的討論不絕於耳。對於像招募這樣的行業尤其如此，因為該行業的流程傳統上非常以人為本。
人工智慧為招募人員和招募經理所遇到的眾多挑戰提供了答案，同時為求職者和應徵者提供了更順暢、更愉快的應徵體驗。不幸的是，儘管該技術為常見的招募問題提供了解決方案，但人工智慧經常被誤解，尤其是被那些最能獲益的人：招募團隊所誤解。
這些誤解讓許多 人力資源和招募專業人士
對人工智慧的影響感到恐懼。科技是否已經達到了無與倫比的水平，導致工作變得脆弱、人員變得可替代？幸運的是，人們對人工智慧的恐懼很大程度上是由於難以定義人工智慧。
我們希望透過解釋現代人工智慧的三個面向來打破這 中東手機號碼列表 些誤解，特別是每個方面與人才獲取和他們希望僱用的候選人的關係。我們還將揭示這些方面如何簡化招聘流程以及令招聘人員、招聘經理和求職者不知所措和沮喪的具體任務。
人工智慧需要理解的 3 個方面
人工智慧很複雜，當你考慮到它是為了反映人類反應和知識而建構的事實時，這並不奇怪。移動部分有很多，但機器學習、自然語言處理和電腦視覺是人工智慧領域對人才獲取最有影響力的部分。
機器學習 是計算機無需程式設計即可學習的能力。當資料進入系統時，電腦可以讀取資訊、偵測模式並根據輸入進行變更或執行任務。
自然語言處理 是電腦在沒有程式語言中介的情況下理解人類語音和文字的能力。換句話說，一個人可以用自己的母語向電腦說出或輸入訊息，電腦就會理解並做出相應的回應。
電腦視覺與機器視覺類似（有時會與機器視覺混淆）是電腦 永續的業務成長：利用搜尋引擎的力量 處理數位影像中的資料並根據收集到的資訊採取行動的能力。
請注意電腦的這些高級功能如何有助於人工
智慧技術的發展和成功。透過每一個， 人工智慧程式都可以 中國資料庫 在更接近人類 彼此互動的層面上與人類進行交流。不幸的是，這些概念正是人才招募專業人士有時擔心人工智慧在招募和聘用方面進步的原因 。
傳統上，這些過程依賴人際互動，因為很難判斷組織和潛在員工對個性和文化的更抽象的理解。然而，如果電腦可以根據視覺和文字/口頭輸出收集有關人的信息，這是否意味著不需要實際的人工幹預？讓我們更深入地探討這些概念以及每個概念如何影響人才獲取。
機器學習
具有機器學習功能的計算機無需明確編程即可學習和行動。通常，人們認為這意味著電腦在某種意義上被賦予了生命，因為它使用資訊來得出結論，而無需人類引導。然而，這對人工智慧的理解有點 誤導。機器學習更加線性，並且只有使用者訓練它的準確性。儘管電腦可以非常準確地自行運行，但它仍然是需要人類事務支援的電腦。
“今天高度手動的 工作 （想像一下分析師梳理千行電子表格），明天通過技術變得自動化（一個簡單的按鈕）。”
– Rob Thomas ( @robdthomas )，IBM 總經理；Jean-Francois Puget ( @JFPuget )，IBM 傑出工程師
深度學習與機器學習
如同上面的例子所示，機器學習 需要大量的人工幹預。如果使用機器學習功能引導電腦的程式設計師沒有提供非常具體的細節，電腦將無法準確理解輸入，從而對結果產生負面影響。這稱為特徵提取，並給程式設計師指導帶來了巨大的責任。
深度學習與機器學習類似，可以偵測模式並使用特徵集來做出決策。不同之處在於它如何獲取這些特徵集。它不是不斷接收人類的輸入，而是使用人類的訓練資料來建立自己的理解。它仍然依賴模式，並且不會「看到」微小的細節，而是使用強化學習來創建更準確的預測模型，該模型隨著每個過程而變得更加複雜。
機器學習如何運作
可以這樣想，如果您向電腦提供兩種水果（例如草莓和覆盆子）的詳細描述，它將能夠在無需太多幹預的情況下辨別這兩種水果。因為您已經為它提供了一個 特徵集，或者在本示例中提供了一系列重量、紋理、顏色和其他特徵，所以只要它們是要求它分離的唯一水果，它就能夠理解每個特徵的模式。現在，如果你向它展示另一種它尚未接觸過的水果，它就會難以準確。黑莓最終可能會變成覆盆子，獼猴桃可能變成草莓，而蘋果則不知道會被送到哪裡。
3種機器學習演算法：
監督學習： 資料集被標記，以便檢測模式並用於標記其他傳入資料
無監督學習： 資料集沒有標記，而是根據彼此之間的相似性或差異進行排序
強化學習： 資料集沒有標記，電腦而是從試驗和錯誤回饋中學習
自然語言處理
具有自然語言處理（NLP）功能的電腦無需程式語言的干預即可理解並產生文字和語音。目前，與電腦系統互動最常見的方式是透過程式語言（例如：Java、Python、Ruby 等）。具有 NLP 功能的電腦可以理解自然狀態下的人類語言。該程式用於理解互動的後端工作會產生回應，但會翻譯回自然的人類語言以進行交付。
神經網路
有時深度學習被稱為深度神經學習或深度神經網路。使用神經網路的電腦程式可以比人類建構的程式更快更有效率地學習新概念並建立高級學習演算法。