今天，當(dāng)我們和一個技術(shù)人員或者技術(shù)開發(fā)商談?wù)摰臅r候，我們很難不討論人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)或者機(jī)器人等等。

雖然，現(xiàn)在我們每個人都贊同機(jī)器學(xué)習(xí)對他們的公司和行業(yè)的重要性，但是很少有公司能有足夠的專業(yè)知識去做他們想做的技術(shù)。現(xiàn)在行業(yè)內(nèi)有很多這樣的觀點(diǎn)：接下來的幾年，我們將圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能重點(diǎn)發(fā)展。

每個應(yīng)用程序?qū)⑹且粋€智能化的應(yīng)用
如果你的公司還沒有使用機(jī)器學(xué)習(xí)來檢測異常情況、推薦公司產(chǎn)品或者預(yù)測客戶流失，那么你將很快開始它。由于新數(shù)據(jù)的快速生成，強(qiáng)大的計算能力和使用新的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的能力開始變得有用起來。不管這些能力是不是來自亞馬遜、谷歌、微軟這樣的大公司的，我們都期待去看見更多的應(yīng)用程序，這樣就可以形成一個現(xiàn)實的預(yù)測工具，而且隨著時間的遷移將變得越來越好。我們在過去的六個月里遇到的100個早期初創(chuàng)企業(yè)當(dāng)中，90%的企業(yè)已經(jīng)計劃用機(jī)器學(xué)習(xí)去給用戶提供一個更好的體驗。

智能應(yīng)用程序是建立在微型智能和中間件的創(chuàng)新上
從廣義上來說，現(xiàn)在的公司大致分為兩大類：一種是那些正在建設(shè)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的公司，另一種是已經(jīng)在他們的應(yīng)用程序和服務(wù)當(dāng)中使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的公司。目前，在板塊創(chuàng)新方面有很多的創(chuàng)新，這個創(chuàng)新又名中間件服務(wù)，其包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備服務(wù)和學(xué)習(xí)服務(wù)或者模型提供服務(wù)。
 
隨著這些小型服務(wù)、REST APIs無縫對接的出現(xiàn)，現(xiàn)在，機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的使
用、再使用的趨勢在不斷增加，所以在編程序的時候，你不必從頭一遍又一遍地去寫。
 
例如，Algorithmia在運(yùn)營一個算法市場，這個是任何一個智能應(yīng)用都需要的。將這些算法、模型與特定的數(shù)據(jù)片連接起來，我們管這個叫微智能，它可以無縫地納入應(yīng)用。

信任和透明度對機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能是非常重要的
在過去的一年里，好多個機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的實驗聲名鵲起。比如：微軟的Tay、谷歌的DeepMind AlphaGo、臉書的M等等，各類機(jī)器人的數(shù)量也開始增加。自然用戶界面的增加（包括語音、聊天和視覺）為我們提供了非常有趣的選擇和機(jī)會，現(xiàn)在人類可以和虛擬助手(比如：蘋果Siri、亞馬遜的Alexa，微軟Cortana和VIV)聊天。
 
當(dāng)然，現(xiàn)在也有一些更令人不安的例子，我們?nèi)绾闻c人工智能進(jìn)行互動。例如，在佐治亞理工學(xué)院在線課程結(jié)束的時候，學(xué)生們驚訝地發(fā)現(xiàn)那個與他們互動了整個學(xué)期，名為Jill Watson的教學(xué)助理竟然是個機(jī)器人 。
 
這些事情在很大程度上展現(xiàn)了科技和創(chuàng)新的力量，這也帶來了很多圍繞機(jī)器人領(lǐng)域的信任和透明度思考。

了解事情背后的深層原因，這往往是人工智能工作的另一個重要組成部分。當(dāng)我們被告訴有75%的可能性患上癌癥，需要用某個藥物去治療的時候，醫(yī)生和患者是不會高興的。他們需要了解哪些信息是用來預(yù)測病情、治療病情的。
 
我們完全相信，隨著時間的推移，在機(jī)器學(xué)習(xí)的作用下，我們應(yīng)該有充分的透明度。而且，我們認(rèn)為技術(shù)進(jìn)步帶來的道德影響將是我們生活的一個組成部分，我們的社會將會前進(jìn)。

我們需要不斷循環(huán)的人類
現(xiàn)在，很多專家也在討論，基于人工智能的智能機(jī)器是否會接管世界。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的重大進(jìn)步將有助于自動化的發(fā)展，這是有道理的。我們?nèi)祟愋枰煌５匮h(huán)，以創(chuàng)造更好的用戶終端體驗。
 
在這一點(diǎn)上，Redfin試著用機(jī)器學(xué)習(xí)去給所有用戶發(fā)送建議。和用戶自己的搜索和警報過濾器相比，這些機(jī)器生成的建議有一個略高的參與率。然而，當(dāng)Redfin讓其代理人在發(fā)送之前檢查一下建議時，這個建議有一個實質(zhì)性的提高。在代理人檢查完這個建議之后，Redfin
能夠使用代理的修改作為額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，推進(jìn)了住房點(diǎn)擊率的顯著上升。
 
ASplunk通過描述再次強(qiáng)調(diào)了IT專業(yè)人士如何部署Splunk以發(fā)揮關(guān)鍵作用，以及如何使用Splunk的幫助去把工作做得更好、更有效。如果沒有這些不斷循環(huán)發(fā)展的人，客戶們不會擁有Splunk的最有價值。
 
另一家公司，spare5也是人類一個很好的例子。什么情況下人類有時需要通過糾正、分類數(shù)據(jù)以進(jìn)入模型。數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性是建立高質(zhì)量模型的關(guān)鍵。

機(jī)器學(xué)習(xí)是智能應(yīng)用的關(guān)鍵  你每天都需要它們
機(jī)器學(xué)習(xí)是智能應(yīng)用的重要組成部分和關(guān)鍵成分，但是建設(shè)智能應(yīng)用程序的最重要的目標(biāo)是建立應(yīng)用或服務(wù)，讓您與客戶產(chǎn)生共鳴，為您的客戶提供一個簡單方式來使用您的服務(wù)，并隨著時間的推移不斷提升。
 
為了有效地使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，通常，你需要有一個比較大的數(shù)據(jù)集。在這一領(lǐng)域已經(jīng)成功的人建議你從提供應(yīng)用開始，體驗?zāi)阆胍獋鬟f的內(nèi)容。在這個過程當(dāng)中，你要想想機(jī)器學(xué)習(xí)如何提高你的應(yīng)用程序，以及你需要收集什么樣的數(shù)據(jù)集，給您的用戶提供最佳的體驗。
 

我們希望每一個應(yīng)用程序都是智能應(yīng)用程序，我們已經(jīng)在這條路上走了很遠(yuǎn)很遠(yuǎn)，但是目前我們?nèi)栽诼猛镜脑缙陔A段。作為Oren Etzioni公司的首席執(zhí)行官，艾倫在人工智能研究所的一個爐邊談話說，“在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)上面我們?nèi)〉昧司薮蟮倪M(jìn)步，但如果今天我們宣布機(jī)器學(xué)習(xí)成功的話，就像是當(dāng)我們爬到樹頂?shù)臅r候，我們宣布自己要去月球了”。

機(jī)器人2025
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