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科技博客网站Venturebeat近期发布文章，指出了当前正是发展人工智能的大好时机，并阐述了原因。以下就是这篇文章的主要内容。 事实上，自从计算开始出现之时，人工智能就一直存在，只不过万事开头难，人工智能起步之时可谓出师未捷，几度遭遇挫折。当然，人工智能的实际情况一直无法达到科幻小说所描述的预期。多年以来，大多数人士所熟悉的人工智能往往局限在大学实验室、企业研发室、研究中心，或者是相关的电影等领域。人们多次尝试将人工智能产品和服务推向市场，或者是谋求更大的社会利益，但都无功而返。此前，计算能力仍然不足，大量的结构化数据也未在我们身边出现。 在过去的40年中，人工智能一直都是处于主流的边缘，但是，就在2016年，人工智能却成了一个时髦术语，其中包括机器学习、自然语言处理、语音识别和数据挖掘等一系列技术在内。如今，一些大企业也在努力将人工智能整合到他们的产品之中。 如今，谷歌(微博)研发的一款全新机器学习程序能够作出自己的钢琴曲，自然语言处理方面的能力也在高速进步。IBM的Watson电脑，就得到了人工智能的大力支持，现在已经能够在不到10分钟的时间内执行救生医疗诊断。很快，纽约大学理工学院和其他研究类大学的学子们将开始对人工智能电脑进行培训，以此打击黑客的侵犯。据市场研究机构CB Insights的数据，仅在今年的头两个季度，就已经有200多家以人工智能为主要业务的初创企业获得了风投的资金支持。不难发现，如今已经有大量的时间、资源以及资本等投入到了人工智能领域。 那么，为何说现在正是人工智能大发展的好时机呢？ 我们认为，最近几年内的以下三大重要发展格局引发了当前的这种变化： ——过去的模拟数据如今越来越多地被数字化了，因此，用户和系统突然迎来了大量的数据，该如何处理这些数据，以及如何使用这些数据，都需要引入人工智能的帮助； ——处理器的处理速度加快，处理设施也更加成熟，如今大量的数据都能够被及时分析，进而指导人们采取及时的反应措施； ——在各种人工智能应用的帮助之下，潜在科学和最终的能力也已经得到了巨大提升。 因为人工智能在潜力影响大量的行业，并以多样的方式来影响各个行业，因此，我们认为，人工智能是横跨多个领域的重要一个环节，而不是仅限于某一个领域或者只是人工智能本身。纵观本世纪初，再看看现在，移动设备如今已经影响着我们所从事的一切。 可以想像，在未来的几十年内，人工智能也会像移动设备一样影响着我们的一切。但会如何影响呢？这仍值得我们期待。 人工智能商业化加速 随着人工智能的进步，创业家和初创企业所使用的资源和经验也日益增多，并积极推动人工智能技术的商业化。如今，变革性的合作伙伴关系异军突起，例如大学与科技/风投行业专家之间的合作等，这种合作关系有助于大规模地推进那些有用的人工智能技术。 从聊天机器人到数据分析，再到自动化，人工智能初创企业都在开发能够让现有处理技术和相关业务更加有效的解决方案。例如，Salesforce公司尽管让传统CRM（客户关系管理）处理方式更加容易，但该公司仍在或多或少地模拟运营。新的人工智能技术，包括机器学习和自然语言处理等，可以通过整合数据与人工界面等方式，来让处理流程更加有效。随着我们向着基于短消息的社会迈进，这种效率会对人工智能业务起到重要作用。 那些代替实体商店内面对面互动交流工作的聊天机器人如今也已成为电子商务网站的主要产品，而且产生了非常不错的效果。与人聊天可以将产品页面的浏览转化成销售行为。然而，聊天接收端的那个人往往受限所聊天的人的数量，也就是说，他们的聊天数量是有限的，因此公司代表一次所能服务的客户数量也将非常有限。 这种情况就给人工智能以及人工智能初创企业带来了诸多发展契机。上述的那种对话和交流越是依赖于可以对话的媒介，那么，人工智能就会被越多地用来作为替代品，甚至可以取代人，来与客户进行基本的对话。 聊天机器人使用量的急速增长，以及投资者持续将大量的资金投放到人工智能机器人研发领域，再次验证了这样一个事实，即人们如今已经通过基于文本的信息系统来进行互动交流。新兴的人工智能公司Wade & Wendy，就很好地展现了人们可以将两种不同的人工智能个性与求职者和招聘者进行整合，从而让招聘程序和职业提升流程更加有效、更加透明，最终更加人性化。这种技术能够帮助人们了解到——随着电子商务在PC网站和移动网站上兴起，机器也能够智能地执行那些重复性强却很重要的任务，从而更好地服务潜在客户。 尽管人工智能支持的聊天机器人走向完善仍需要再等待几年的时间，但是，对于各种规模的企业而言，那种能够提供基于规则答复的人工智能机器人都是至关重要的资产。如同传统的半导体行业和当今的自动驾驶汽车行业那样，大学也与行业伙伴展开了更加密切的合作，以便让人工智能成为类似于上世纪50年第一批硅片那样的变革性产品，并产生与2007年诞生的iPhone那样的影响力。在这样的发展势头下，人工智能必将迎来令人振奋的广阔前景。 |
