AI产业不断扩容 机器学习是当前发展重中之中

　　【中国智能制造网 名家论坛】Madrona近主持了一个关于机器学习和人工智能的会议，该会议汇集了智能应用程序中一些大的技术公司和的创业公司。通过对此次活动参与者的调查，我们得出一个关键主题——机器学习对大部分公司和行业来说都是重中之中。　　
　　时至今日，你很难不跟技术主管或开发人员今天讨论人工智能、机器学习、机器人。Madrona近主持了一个关于机器学习和人工智能的会议，该会议汇集了智能应用程序中一些大的技术公司和的创业公司。
　　
　　通过对此次活动参与者的调查，我们得出一个关键主题。参与此次调查的人都回应说，机器学习对他们公司和行业来说都是重中之中。然而,超过一半的受访者表示,他们的组织在机器学习领域没有足够的专业知识来做他们需要做的事。
　　
　　这里是峰会对话上的五大要点：
　　
　　每个应用程序都将成为智能应用程序
　　
　　如果你的公司还没有使用机器学习来检测异常,推荐产品或预测生产,你很快就会开始做的。随着新数据的快速生成,大量计算能力可用性，新机器学习平台(无论是像亚马逊，谷歌和微软这样的大型技术公司或Dato等初创公司)易用性的推广，我们希望看到越来越多的应用程序生成的实时预测,随着时间的推移不断变得更好。过去六个月我们遇到的100家早期创业公司中，有超过90%已经计划使用机器学习为他们的客户提供更好的体验。
　　
　　智能应用建立在微智能和中间件服务的创新之上
　　
　　今天的公司分为两类（广义）：那些正在建立机器学习/人工智能技术形式的公司和那些在他们的应用程序和服务里正在使用机器学习/人工智能技术的。模块构建服务（又名，中间件服务的）有了巨大的创新，其中包括数据准备服务和学习服务以及“模型作服务”提供者。
　　
　　随着微服务的出现并通过RESTAPI与之无缝连接，学习服务和机器学习算法的使用与再使用已有增长趋势——相对于从头开始一遍又一遍重写来说。
　　
　　例如，Algorithmia在经营任何智能应用程序都可以根据需要使用的算法市场。结合这些算法和模型与一个特定的块数据(一个特定的垂直面内)，这就是我们所说的微智能,可以无缝地整合到应用程序。
　　
　　信任和透明在机器学习和人工智能中至关重要
　　
　　几个高调的机器学习和人工智能实验去年进入了人们的视线。例子包括微软Tay，谷歌DeepMindAlphaGo，脸书M和越来越多的各种各样的聊天机器人。自然用户界面的崛起(声音、聊天和视觉)为我们提供了非常有趣的选择以及作为人类与虚拟助理相互影响的机会(苹果Siri,亚马逊Alexa,微软Cortana和Viv)。
　　
　　也有一些我们与人工智能之间令人不安的例子。例如，佐治亚理工学院的一个在线课程结束时，学生们惊奇地发现，一个与他们整个学期互动的助教(名叫吉尔·沃森)是个聊天机器人，而不是一个人类。
　　
　　尽管这显示了技术和创新的力量，它也在机器人，机器学习，人工智能的信任和透明交战规则上带来许多问题。
　　
　　理解“什么”背后的“为什么”通常是使用人工智能的另一个关键组成部分。医生或患者不喜欢听到他们有75%的癌症可能性，他们应该使用X治疗药物。他们需要了解哪些信息合在一起形成预测或答案。
　　
　　我们相信,未来我们对于人工智能有充分的透明度，思考技术进步的伦理内涵将会是我们生活和社会向前发展不可或缺的一部分。
　　
　　我们需要人类参与其中
　　
　　已经有一些关于我们是否应该害怕人工智能机器接管世界的声音。机器学习和人工智能的进步将促进自动化，我们需要人类参与其中来创造点对点的客户体验。
　　
　　一度，Redfin尝试发送人工智能生成推荐给用户。这些机器生成的推荐相较于用户的搜索和警报过滤器有较高的参与率。然而，在Redfin要求其代理审查推荐后再发给客户，真正的效果才看到。代理审查后,Redfin能够使用代理的修改作为额外的训练数据，推荐房屋的点击率明显上升了。
　　
　　Splunk重申了IT专业人员如何在部署和使用Splunk发挥了关键作用，帮助他们把工作做得更好更有效率。没有人类的参与，客户不会发觉Splunk的大价值。
　　
　　另一家公司Spare5，是人类如何通过修改和分类数据来训练人工智能模型的一个很好的例子。另一个常见的人工智能谚语是垃圾进，垃圾出。数据的质量和完整性是构建高质量的模型的关键。
　　
　　机器学习是智能应用程序的一个关键要素，但你可能有一天不再需要它
　　
　　机器学习是构建智能应用程序的一个组成部分和关键因素,但构建智能应用程序重要的目标是构建引起客户共鸣的应用程序或服务，为您的客户提供一个简单的方法来使用你的服务，随着时间的推移变得更好。
　　
　　有效地使用机器学习和人工智能,你通常需要有一个大数据集。来自成功的人士的建议是，开始你的应用，体验你想表达的，而且，在这个过程中，思考如何让机器学习增强您的应用程序，你需要收集哪些数据集构建佳的客户体验。
　　
　　我们在每一个应用程序变成智能应用程序的道路了取得很大进展，但我们仍在早期阶段。OrenEtzioni，人工智能研究所的执行官OrenEtzioni在对话中说到，我们在人工智能和机器学习上取得了巨大的进展，但是今天宣布机器先学习的成功就像“爬到一棵树顶上,宣布我们要去月亮。”
　　
　　（原标题：机器学习和人工智能的重要趋势）