今天，當我們和一個技術人員或者技術開發(fā)商談論的時候，我們很難不討論人工智能、機器學習或者機器人等等。
雖然，現(xiàn)在我們每個人都贊同機器學習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?，F(xiàn)在行業(yè)內有很多這樣的觀點：接下來的幾年，我們將圍繞機器學習和人工智能重點發(fā)展。
每個應用程序將是一個智能化的應用
如果你的公司還沒有使用機器學習來檢測異常情況、推薦公司產(chǎn)品或者預測客戶流失，那么你將很快開始它。由于新數(shù)據(jù)的快速生成，強大的計算能力和使用新的機器學習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用程序，這樣就可以形成一個現(xiàn)實的預測工具，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)當中，90%的企業(yè)已經(jīng)計劃用機器學習去給用戶提供一個更好的體驗。
智能應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人工智能和機器學習的公司，另一種是已經(jīng)在他們的應用程序和服務當中使用機器學習和人工智能的公司。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，其包括數(shù)據(jù)準備服務和學習服務或者模型提供服務。
隨著這些小型服務、REST APIs無縫對接的出現(xiàn)，現(xiàn)在，機器學習服務和機器學習算法的使
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在運營一個算法市場，這個是任何一個智能應用都需要的。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用。
信任和透明度對機器學習和人工智能是非常重要的
在過去的一年里，好多個機器學習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。
當然，現(xiàn)在也有一些更令人不安的例子，我們如何與人工智能進行互動。例如，在佐治亞理工學院在線課程結束的時候，學生們驚訝地發(fā)現(xiàn)那個與他們互動了整個學期，名為Jill Watson的教學助理竟然是個機器人 。
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器人領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測病情、治療病情的。
我們完全相信，隨著時間的推移，在機器學習的作用下，我們應該有充分的透明度。而且，我們認為技術進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。
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器是否會接管世界。機器學習和人工智能的重大進步將有助于自動化的發(fā)展，這是有道理的。我們人類需要不停地循環(huán)，以創(chuàng)造更好的用戶終端體驗。
在這一點上，Redfin試著用機器學習去給所有用戶發(fā)送建議。和用戶自己的搜索和警報過濾器相比，這些機器生成的建議有一個略高的參與率。然而，當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練數(shù)據(jù)，推進了住房點擊率的顯著上升。
ASplunk通過描述再次強調了IT專業(yè)人士如何部署Splunk以發(fā)揮關鍵作用，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)以進入模型。數(shù)據(jù)的質量和完整性是建立高質量模型的關鍵。
機器學習是智能應用的關鍵 你每天都需要它們
機器學習是智能應用的重要組成部分和關鍵成分，但是建設智能應用程序的最重要的目標是建立應用或服務，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，并隨著時間的推移不斷提升。
為了有效地使用機器學習和人工智能，通常，你需要有一個比較大的數(shù)據(jù)集。在這一領域已經(jīng)成功的人建議你從提供應用開始，體驗你想要傳遞的內容。在這個過程當中，你要想想機器學習如何提高你的應用程序，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。
我們希望每一個應用程序都是智能應用程序，我們已經(jīng)在這條路上走了很遠很遠，但是目前我們仍在旅途的早期階段。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，“在人工智能和機器學習上面我們取得了巨大的進步，但如果今天我們宣布機器學習成功的話，就像是當我們爬到樹頂?shù)臅r候，我們宣布自己要去月球了”。
機器人2025
長期搜羅、更新人工智能國際最新動態(tài)，給大家傳遞最新的產(chǎn)業(yè)信息。達闥科技長期為機器人2025供稿，其解釋權為機器人2025所有。每周定期更新，歡迎大家繼續(xù)閱讀第十八期。有想投稿的，可以后臺聯(lián)系機器人2025的小編。
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