不久前的一個(gè)周一上午，馬斯克在Twitter上發(fā)布了自己對(duì)第三次世界大戰(zhàn)將如何開始的預(yù)測(cè)：“真正有可能引發(fā)第三次世界大戰(zhàn)的，是AI（人工智能）”。

 

　　馬斯克的這個(gè)警告是針對(duì)俄羅斯總統(tǒng)普京上周五發(fā)表的關(guān)于人工智能言論的回應(yīng)。普京曾在一場(chǎng)演講中說道：“未來是屬于人工智能的，誰(shuí)能成為人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，就就有可能可能主宰這個(gè)世界。” 馬斯克宣稱，主導(dǎo)人工智能的全球競(jìng)爭(zhēng)可能會(huì)演變成真正的戰(zhàn)爭(zhēng)，第一次攻擊很可能是由一個(gè)算法發(fā)起的，而不是一個(gè)真實(shí)的人發(fā)起的。馬斯克是一個(gè)技術(shù)上的煽動(dòng)者，許多人贊同他對(duì)人工智能的看法，當(dāng)然也有很多人表示反對(duì)。

 

　　當(dāng)所有人都在思考人工智能將把我們帶往何處的時(shí)候，這項(xiàng)技術(shù)已經(jīng)到來了。人工智能這個(gè)術(shù)語(yǔ)在1956年達(dá)特茅斯學(xué)院召開的一次會(huì)議上首次提出。當(dāng)時(shí)以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農(nóng)等為首的一批有遠(yuǎn)見卓識(shí)的年輕科學(xué)家在一起聚會(huì)，共同研究和探討用機(jī)器模擬智能的一系列有關(guān)問題，并首次提出了“人工智能”這個(gè)術(shù)語(yǔ)，它標(biāo)志著“人工智能”這門新興學(xué)科的正式誕生。當(dāng)時(shí)的科學(xué)家就預(yù)測(cè)，在短短幾年內(nèi)，程序員就能模擬人腦的工作原理。人工智能現(xiàn)在已經(jīng)產(chǎn)生了廣泛而深刻的影響，它所帶來的影響在人工智能的分支機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域表現(xiàn)得最為明顯。Google Photos正是通過使用人工智能才知道相隔50年的兩張照片里的人都是你的叔祖父，F(xiàn)acebook同樣是利用人工智能來清理你的信息流中的垃圾信息的。

 

　　越來越多的智能手機(jī)、智能家居設(shè)備和其他設(shè)備正逐漸成為人工智能服務(wù)的前端，比如蘋果的Siri、亞馬遜的Alexa和谷歌助手。“如果你拆解Echo的Alexa，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)它不僅僅是一個(gè)揚(yáng)聲器，它實(shí)際上是一種智能的、云計(jì)算的數(shù)字助理，使用了深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理技術(shù)。” 亞馬遜的人工智能副總裁Swami Sivasubramanian這樣說道。

 

　　隨著人工智能開始觸及公司業(yè)務(wù)的方方面面，科技巨頭們便開始爭(zhēng)搶人工智能領(lǐng)域內(nèi)的專家大神們，他們不僅從學(xué)術(shù)界挖人（例如，F(xiàn)acebook從紐約大學(xué)挖來了人工智能大神Yann LeCun），還會(huì)互相挖墻腳（例如，谷歌從Snapchat公司挖來了人工智能領(lǐng)域的專家李佳，李佳將與另一個(gè)人共同負(fù)責(zé)谷歌最新成立的云機(jī)器學(xué)習(xí)部門）。“因?yàn)槿斯ぶ悄芗夹g(shù)太過強(qiáng)大了，因此對(duì)高級(jí)人才的需求量自然也非常大，這些高級(jí)人才懂得如何應(yīng)用人工智能。”谷歌云應(yīng)用人工智能主管Scott Penberthy這樣說道。研究公司Paysa 4月份發(fā)布的一項(xiàng)研究顯示，亞馬遜在新的人工智能人才招聘上投入了2.28億美元，其次是谷歌（1.3億美元）和微軟（7500萬(wàn)美元）。

 

　　只有少數(shù)大公司能在這個(gè)水平上展開競(jìng)爭(zhēng)。“亞馬遜、蘋果、Facebook、谷歌、微軟都招攬了這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)的很多PhD加入，他們也都有PhD級(jí)別的技術(shù)。但其它大部分公司都是招不到人工智能領(lǐng)域的頂尖人才的，這就會(huì)導(dǎo)致‘1%問題’的出現(xiàn)，也就是說，只有人工智能領(lǐng)域內(nèi)少數(shù)幾個(gè)大玩家才有足夠的資金來充分利用這項(xiàng)新技術(shù)。” 大數(shù)據(jù)公司Databricks的CEO Ali Ghodsi這樣說道。

 

　　其中好的方面在于，各種規(guī)模的企業(yè)都可以在某種程度上利用人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新成果。事實(shí)上，亞馬遜、微軟和谷歌都在指望這一點(diǎn)呢。這些科技巨頭的云計(jì)算平臺(tái)（亞馬遜的AWS、微軟Azure和谷歌云）都將企業(yè)級(jí)人工智能產(chǎn)品融入了自己的產(chǎn)品里，包括圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)言翻譯。所有這三家公司都將人工智能視為推動(dòng)自己云平臺(tái)未來發(fā)展的關(guān)鍵動(dòng)力。目前，亞馬遜AWS業(yè)務(wù)已經(jīng)成為一項(xiàng)160億美元的大業(yè)務(wù)，年增長(zhǎng)率為42%，不過隨著微軟和谷歌的追趕，AWS的增速已經(jīng)有所減緩。然后是IBM，IBM的特色是人工智能認(rèn)知計(jì)算，它將自己的人工智能產(chǎn)品命名為”沃森“，將其作為一項(xiàng)服務(wù)出售。Facebook和蘋果雖然沒有自己的人工智能平臺(tái)，但它們發(fā)表了很多這方面的研究文章，F(xiàn)acebook還將自己的一些人工智能技術(shù)開源供所有人使用。

 

　　作為一種商業(yè)工具，人工智能現(xiàn)在還處于起步階段。麥肯錫全球研究所、麻省理工學(xué)院/波士頓咨詢集團(tuán)的最近一份研究報(bào)告顯示，只有約20%的公司是以一種有意義的方式應(yīng)用這項(xiàng)技術(shù)的。但與過去的技術(shù)拐點(diǎn)不同，比如上世紀(jì)90年代興起的電子商務(wù)，人工智能并不是天生就對(duì)靈活的創(chuàng)業(yè)公司有利。“因?yàn)槿斯ぶ悄芸释@得的數(shù)據(jù)可能需要數(shù)年時(shí)間才能積累起來，因此那些已經(jīng)積累了很多數(shù)據(jù)和知識(shí)的大公司在這方面自然具有更大優(yōu)勢(shì)，因?yàn)槟銓?duì)人工智能訓(xùn)練的知識(shí)越多，它就越有價(jià)值。” 負(fù)責(zé)沃森和IBM云的IBM高級(jí)副總裁David Kenny這樣說道。

 

　　然而，如果要說人工智能與過去的科技趨勢(shì)有什么共同之處的話，這個(gè)共同之處就是這種新技術(shù)的能力會(huì)被過分夸大，從而掩蓋它真實(shí)的能力。舉個(gè)例子，今年9月份，醫(yī)學(xué)新聞網(wǎng)站Stat的一項(xiàng)調(diào)查表明，用IBM的“沃森”治療腫瘤的效果并沒有達(dá)到公司所宣傳的那種神奇效果，也沒能證明這是一場(chǎng)抗癌領(lǐng)域內(nèi)的突破。“我們過分夸大了人工智能的作用，對(duì)它的期待太高，不切實(shí)際地認(rèn)為：人工智能將能夠?yàn)槲覀冏鲆磺惺虑?，人工智能將接管世界，如果你不使用人工智能，你將?huì)被甩在后面。” 數(shù)據(jù)科學(xué)家Steven Finlay這樣說道。

 

　　人工智能并不僅僅是一種時(shí)尚和潮流。投入到人工智能領(lǐng)域內(nèi)的研發(fā)資金是巨大的，每年超過300億美元，它對(duì)生產(chǎn)力和增強(qiáng)消費(fèi)者需求方面產(chǎn)生的最終影響預(yù)計(jì)將達(dá)到數(shù)萬(wàn)億美元。毫無(wú)疑問，在各大科技巨頭之間的競(jìng)爭(zhēng)中，人工智能已經(jīng)成為了競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)，它正在深刻影響這眾多企業(yè)看待未來的方式。

 

　　為了了解今天的人工智能究竟發(fā)展到什么程度了，人工智能的未來又會(huì)怎樣，各個(gè)企業(yè)必須同時(shí)承認(rèn)人工智能帶來的振奮人心的東西和它的不確定性。為了更好地順應(yīng)人工智能潮流并最大程度從中受益。，本文中將羅列了不同行業(yè)的幾家不同企業(yè)應(yīng)用和順應(yīng)人工智能潮流的7條實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，從技術(shù)到零售，從啤酒釀造到房地產(chǎn)，人工智能的影響幾乎無(wú)處不在，對(duì)此我們應(yīng)該心懷感激。

 

 

　　一家大型時(shí)裝公司的負(fù)責(zé)人最近決定，需要將人工智能作為公司的一件重要武器。但他自己并不是清楚這意味著什么。這家企業(yè)過去曾與谷歌、IBM和微軟合作過，它需要在人工智能上與這些公司中的一個(gè)結(jié)盟嗎？具體該做些什么呢？

 

　　即使那些人工智能領(lǐng)域內(nèi)的從業(yè)人士也警告說，不要因?yàn)槿斯ぶ悄艿牧餍卸鴮?duì)這項(xiàng)技術(shù)太過迷戀。“有時(shí)我會(huì)碰到這樣一些客戶，他們會(huì)說：‘嗨，我們想要使用AI。’  他們不考慮自己為什么要使用AI，也不知道AI能給自己能帶來什么樣的幫助。” Salesforce的人工智能產(chǎn)品副總裁Marco Casalaina這樣說道。

 

　　微軟的企業(yè)服務(wù)副總裁Gurdeep Singh Pall建議大家，看待人工智能時(shí)不要對(duì)抱太高的期望，對(duì)于你自己認(rèn)為很簡(jiǎn)單的問題，不要想當(dāng)然地認(rèn)為人工智能就能輕而易舉地解決。一些在人類看來非常平常的任務(wù)，比如疊衣服，對(duì)于人工智能軟件來說卻是非常艱難的挑戰(zhàn)。但是于此同時(shí)，你也要準(zhǔn)備好對(duì)人工智能在某些領(lǐng)域的出色表現(xiàn)感到驚訝。

 

　　要想讓人工智能為自己的企業(yè)服務(wù)，你需要首先弄清楚人工智能能夠解決企業(yè)業(yè)務(wù)的哪些問題。此外，你不要試圖想利用人工智能一次性解決所有這些問題，而是要選擇一個(gè)可管理的試點(diǎn)項(xiàng)目進(jìn)行解決。”如果你認(rèn)為可以利用人工智能解決一次性解決所有問題，你肯定會(huì)失望的，因?yàn)楦揪妥霾坏健Ｈ斯ぶ悄苄率謧冏詈媚芟冗x擇一些特定的痛點(diǎn)問題進(jìn)行解決。“房地產(chǎn)信息提供商Trulia的工程副總裁Deep Varma這樣說道。

 

　　很關(guān)鍵的一點(diǎn)就是不要被人工智能的潛力所誘惑，而是要專注于你自己的目標(biāo)。應(yīng)該將人工智能首先應(yīng)用在公司員工認(rèn)為枯燥繁重的工作流程上。例如。通過使自微軟Azure的自然語(yǔ)言處理服務(wù)，旅游技術(shù)公司Sabre正在測(cè)試一款Facebook Messenger機(jī)器人，該機(jī)器人可以直接回答有關(guān)已有預(yù)訂的問題。它的旅游行業(yè)的客戶認(rèn)為，代理商只需專注于解決那些需要人與人之間直接互動(dòng)的高度復(fù)雜的行程，而這個(gè)機(jī)器人則能夠回答更多的常規(guī)問題。

　?。ㄓ?jì)算機(jī)視覺和語(yǔ)音識(shí)別是最可能對(duì)企業(yè)應(yīng)用和客戶體驗(yàn)造成廣泛影響的兩個(gè)人工智能領(lǐng)域）

 

 

　　在過去幾年中，有一個(gè)科技術(shù)語(yǔ)開始流行了起來：大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)受到廣泛關(guān)注這個(gè)事實(shí)反映了人們的一種全新認(rèn)識(shí)，即收集、組織和分析公司業(yè)務(wù)的各個(gè)方面的海量信息數(shù)據(jù)是有價(jià)值的，從生產(chǎn)過程的數(shù)據(jù)到與客戶互動(dòng)的數(shù)據(jù)。然而，積累大數(shù)據(jù)比弄清楚該如何利用大數(shù)據(jù)要容易得多。地理人工智能創(chuàng)業(yè)公司Descartes Labs的CEO Mark Johnson表示，很多公司在年復(fù)一年地不斷收集數(shù)據(jù)，但搜集到的數(shù)據(jù)都存放在布滿灰塵的服務(wù)器里，并沒能得到充分利用。

 

　　“數(shù)據(jù)是用來喂飽人工智能的食物，你給人工智能喂的數(shù)據(jù)越多，人工智能就能變得越來越智能。” Salesforce的人工智能產(chǎn)品副總裁Casalaina這樣說道。在今年5月份的谷歌I/O開發(fā)者大會(huì)上，谷歌的人工智能業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人John Giannandrea用他自己4歲的女兒作為例子來解釋了這個(gè)道理。她女兒看到了一個(gè)有一個(gè)很大的輪子的19世紀(jì)的自行車（那種盛行于19世紀(jì)的前輪大后輪小的自行車），當(dāng)她被告知她看到的這個(gè)東西是什么時(shí)，今后如果她再看到其它前輪大后輪小的自行車，她就能立刻分辨出它是什么。對(duì)于電腦，我們必須向它展示100000張前輪大后輪小的工具的圖片，告訴它這是自行車。一旦電腦看過100000張照片后，電腦可能就會(huì)比人類更擅長(zhǎng)辨別它們。

 

　　即使對(duì)于那些有很多數(shù)據(jù)需要去挖掘的公司，他們也需要清理凌亂的數(shù)據(jù)庫(kù)、合并不同的存儲(chǔ)庫(kù)，從而讓這些數(shù)據(jù)信息變得對(duì)算法更友好一些。空中客車防務(wù)與航天公司的資深創(chuàng)新經(jīng)理Jean-Fran?ois Faudi建議大家，首先要做的是將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中拿出來，讓數(shù)據(jù)能夠被自由訪問和使用。對(duì)于空中客車而言，這意味著將自己的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)放到谷歌云上。空總客車公司現(xiàn)在可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)來區(qū)分雪和云，事實(shí)證明，電腦比人更擅長(zhǎng)完成這項(xiàng)任務(wù)。

 

 

　　那些一直以來始終關(guān)心數(shù)據(jù)并在數(shù)據(jù)上有所積累的公司在人工智能方面具有一個(gè)領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，不管什么行業(yè)的公司都是如此。舉個(gè)例子，你肯定想不到，啤酒釀造行業(yè)也能從人工智能中受益。但是俄勒岡州德斯楚特啤酒廠（美國(guó)第八大啤酒釀造廠）的釀酒大師Brian Faivre碰巧擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)位。

 

　　很長(zhǎng)一段時(shí)間以來，F(xiàn)aivre一直對(duì)如何將數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用于啤酒釀造中非常感興趣，這家啤酒廠多年來也一直在記錄自己啤酒釀造過程中的各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。制造啤酒泡沫的關(guān)鍵在于控制發(fā)酵，這在啤酒釀造過程中主要是通過調(diào)節(jié)溫度來實(shí)現(xiàn)的。他們通過從釀酒罐中提取液體樣本并測(cè)量液體密度的方式來確定什么時(shí)候需要調(diào)節(jié)溫度，這是一項(xiàng)繁瑣而不精確的方法流程。但是通過與一家名為OSIsoft的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施公司合作，Deschutes將過去的生產(chǎn)數(shù)據(jù)輸入到微軟的Cortana Intelligence Suite中。這使得Deschutes能夠預(yù)測(cè)提高溫度的最佳時(shí)間，徹底省去了測(cè)量液體密度這個(gè)步驟，將原本12天的發(fā)酵時(shí)間周期縮短了整整幾天時(shí)間。這樣做的結(jié)果是：在同樣的時(shí)間里，公司可以在不影響質(zhì)量的情況下生產(chǎn)更多的啤酒。

 

　　Faivre表示，他們釀的啤酒是一直在他們的控制中的。公司利用人工智能增加的產(chǎn)量對(duì)公司未來的發(fā)展至關(guān)重要，因?yàn)樵黾拥匿N售有助于為在弗吉尼亞州羅諾克的一家新啤酒廠的建設(shè)提供資金支持。

　　（計(jì)算機(jī)比人類更擅長(zhǎng)通過圖片識(shí)別物體，這對(duì)于人臉識(shí)別有重要意義）

 

 

　　科技巨頭正在將自己的人工智能轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N按需服務(wù)，這對(duì)那些資源緊張的組織來說是一個(gè)福音。舉個(gè)例子，Chris Adzima是俄勒岡州的華盛頓縣的警察局的高級(jí)信息系統(tǒng)分析員，去年，他被一項(xiàng)名為“Rekognition”的亞馬遜AWS新的圖像識(shí)別AI系統(tǒng)產(chǎn)品吸引住了，這個(gè)新產(chǎn)品的功能就包括人臉識(shí)別功能。該警察局存檔的在逮捕嫌犯時(shí)拍下的成千上萬(wàn)張照片讓工作人員無(wú)所適從，即使按照年齡、性別或種族來過濾搜索這些照片，也無(wú)法有效地縮減搜索量。這時(shí)，當(dāng)警察需要識(shí)別出一個(gè)人的身份時(shí)，比如一個(gè)被攝像機(jī)拍到的小偷，這種傳統(tǒng)的搜索方式很難幫到警察。Adzima承認(rèn)，他自己并不是一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家，也不知道面部識(shí)別或人工智能是如何工作的。然而，在短短幾個(gè)月內(nèi)，他就能使用Rekognition設(shè)計(jì)一套系統(tǒng)，用來將新拍攝的照片與存檔中的照片進(jìn)行匹配。到目前為止，這種方式已經(jīng)幫他們成功匹配識(shí)別了20名嫌疑犯。

 

　　此外，這個(gè)警察局使用第三方人工智能產(chǎn)品是非常劃算的。最初的系統(tǒng)設(shè)置花了警察局大概400美元，每月需要為自己使用的AWS服務(wù)支付大概6美元費(fèi)用。Adzima說：“我們?cè)谶@方面花了每一分錢都對(duì)得起納稅人。我們?cè)谶@方面的花費(fèi)很少，但卻獲得了巨大的投資回報(bào)。”

 

 

　　在某些情況下，為了實(shí)現(xiàn)一個(gè)特定目標(biāo)，公司需要使用被精心調(diào)整過的人工智能。負(fù)責(zé)沃森和IBM云的高級(jí)副總裁David Kenny這樣說道：“我們不會(huì)向放射科醫(yī)生咨詢藝術(shù)方面的問題，也不會(huì)向律師詢咨詢挑選股票方面的建議。想要咨詢哪一個(gè)領(lǐng)域的問題，就要向這個(gè)領(lǐng)域的專家咨詢。” 這也是為什么IBM會(huì)對(duì)針對(duì)不同的行業(yè)對(duì)沃森做針對(duì)性地調(diào)整，讓沃森能滿足不同行業(yè)的需求，如教育行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)和供應(yīng)鏈管理行業(yè)等。他的觀點(diǎn)反映了人工智能的一個(gè)基本事實(shí)：你的野心越大，就越不可能通過一個(gè)單一的簡(jiǎn)單算來能實(shí)現(xiàn)你的野心。

 

　　房地產(chǎn)搜索引擎Trulia希望用人工智能來查詢自己搜集到的數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的正在銷售和出租的房屋的照片，并區(qū)分出哪些廚房照片、哪些是臥室照片和浴室照片等，甚至還能識(shí)別出擁有昂貴配置的廚房的照片，如配置了昂貴的花崗巖臺(tái)面的廚房。但是市場(chǎng)上并沒有現(xiàn)成的能完全滿足這種需求的人工智能產(chǎn)品。

 

　　Trulia的數(shù)據(jù)科學(xué)專家Varma表示，公司需要在這方面自行創(chuàng)新，做出能滿足自己需求人工智能產(chǎn)品。要想實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)，Varma認(rèn)為，他們需要在公司內(nèi)部擁有計(jì)算機(jī)視覺。Trulia是美國(guó)領(lǐng)先的房地產(chǎn)網(wǎng)站運(yùn)營(yíng)商Zillow旗下的一塊重要業(yè)務(wù)，而Zillow的估值達(dá)55億美元。因此Trulia是有條件將人工智能視為一項(xiàng)戰(zhàn)略措施，并在這上面進(jìn)行適當(dāng)投資的。盡管Trulia是亞馬遜AWS云服務(wù)的客戶，但它還是選擇招聘自己的機(jī)器學(xué)習(xí)專家并開發(fā)自己專有的、能滿足自己獨(dú)特需求的人工智能產(chǎn)品。

 

　　有些時(shí)候，也可以通過對(duì)現(xiàn)有人工智能產(chǎn)品進(jìn)行簡(jiǎn)單的調(diào)整來滿足自己的需求。購(gòu)車網(wǎng)站Edmunds會(huì)為潛在買家提供有關(guān)車輛的很多信息，如車輛配置、價(jià)格和評(píng)論等。該網(wǎng)站已經(jīng)將人工智能整合到其業(yè)務(wù)的多個(gè)方面，從預(yù)測(cè)收入到確保網(wǎng)站的安全。和Trulia一樣，它希望利用人工智能幫自己整理成千上萬(wàn)張圖片，即識(shí)別特定品牌和型號(hào)的車輛的內(nèi)部和外部圖片。“利用谷歌現(xiàn)成的人工智能產(chǎn)品能解決我們90%的問題，然后我們?cè)偻ㄟ^對(duì)谷歌現(xiàn)成的人工智能產(chǎn)品進(jìn)行稍作調(diào)整，就能讓它做到能100%地識(shí)別汽車圖片。” 公司的產(chǎn)品創(chuàng)新副總裁Greg Shaffer這樣說道。

 

 

　　不管一家公司是利用市面上現(xiàn)成的人工智能產(chǎn)品，還是主要靠自己開發(fā)，人工智能的價(jià)值與員工遇到的具體業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)是緊密相連的。這意味著，只有當(dāng)公司內(nèi)的所有利益相關(guān)方都能做到像IT員工那樣積極參與到對(duì)人工智能的投入上時(shí)，人工智能的作用才能真正發(fā)揮出來。

 

　　“在過去，公司購(gòu)買了一個(gè)技術(shù)產(chǎn)品之后，希望購(gòu)買的技術(shù)解決方案能夠幫他們搞定所有困難的工作。所以大家習(xí)慣在那干坐著觀望。這種做法在人工智能上是完全行不通的。” 強(qiáng)生的全球人才并購(gòu)副總裁Sjoerd Gehring這樣說道。雖然Gehring的工作重點(diǎn)是人而不是技術(shù)，但他主導(dǎo)了這樣一個(gè)項(xiàng)目：強(qiáng)生與谷歌云、招聘軟件服務(wù)商Jibe合作將人工智能運(yùn)用到公司的招聘工作中。強(qiáng)生表示，自從使用由谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)算法支持的搜索引擎將每年數(shù)百萬(wàn)的應(yīng)聘者與25000個(gè)待招職位進(jìn)行匹配后，合適的應(yīng)聘者數(shù)量提高了41%。

 

 

　　最后的經(jīng)驗(yàn)是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的道理：要有耐心。利用人工智能給我們帶來很多好處，但也有很多有待發(fā)掘的地方。盡管包括馬斯克和扎克伯格等在內(nèi)的很多科技大佬對(duì)人工智能做出了自己的預(yù)測(cè)，但是人工智能最終能造成什樣的影響依然是未知的。

 

　　“和之前很多劃時(shí)代的技術(shù)一樣，有一些人能夠順應(yīng)技術(shù)潮流，從而從中獲得巨大成功，而有些人則逆潮流而行，最終會(huì)被淘汰出局。” Yunkai Zhou這樣說道。Yunkai有幾年時(shí)間一直都在為谷歌的廣告平臺(tái)上開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，后來聯(lián)合創(chuàng)辦了AI求職平臺(tái)Leap.ai。多虧了所有這些大大小小的公司在人工智能方面做的大膽的創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)，讓我們才能更好地了解人工智能將會(huì)帶領(lǐng)我們走向何方。