使用的机器学习方式。
人工智能机器学习是诞生于0世纪中叶的一门年轻的学科，它对人类的生产、生活方式产生了重大的影响，也引发了激烈的哲学争论。但总的来说，机器学习的发展与其他一般事物的发展并无太大区别，同样可以用哲学的发展的眼光来看待。
机器学习的发展并不是一帆风顺的，也经历了螺旋式上升的过程，成就与坎坷并存。其中大量的研究学者的成果才有了今天人工智能的空前繁荣，是量变到质变的过程，也是内因和外因的共同结果。
围绕ai的百家争鸣发展到今天，世界各地的商界领袖都已经无法无视他发出的轰鸣。近期，对于ai技术的投资正在不断增长，而且其中一大部分都来自科技领域之外的组织。而关于ai技术的成功故事也越来越多样。从亚马逊利用以ai驱动的仓库机器人kiva极大提高了工作效率，到利用ai技术管理工业设备进行预见性维护，都令人对于ai的潜能有着无限畅想。
当们都开始思考ai技术的商业潜力时，人们也意识到，因为这项技术在商业环境中的不成熟，我们还并不太清楚应该如何通过其获利。基于一个研究了10个国家14个行业的07名与160个个案的调查，以及一个单独的数字研究项目，我们发现了们需要知道的10条商业领域成功使用ai技术的指南。
1不要太相信热潮：并不是所有商业领域都在使用ai。。。吗？
在ai投资逐渐火热的今天，大企业对ai技术的使用仍然相对滞后。ai技术的总体投资量已经在016年达到了60亿到90亿美金的范围内，而外部投资的资产已经达到了01年的倍。然而，即使如今的投资已经达到了这样的数字，ai技术的商业应用仍处于婴儿期。在所有的研究对象中，只有0的公司大量或是在其核心领域使用了一种或更多的ai技术。只有10使用了三种或以上的ai技术。（我们在结果中通过加权来反映不同体量的公司的经济影响。同时，我们的研究主要集中于5种ai技术：机器人，自动交通工具，计算机视觉与语言处理，虚拟主体和机器学习。）
当下，我们的研究结果表明现在的公司仍有足够的时间学习ai技术来与行业对手进行比拼。这对于那些仍然在试验阶段的公司（41）来说是个好消息。
然而，我们有可能已经处在了ai技术应用的一个拐点。ai技术，例如基于神经络的机器学习和自然语言处理技术，正在逐步成熟，并体现出其巨大的商业价值。我们估计至少有一半正在试验ai技术的公司将要最大可能的将这项技术融合于他们的商业实践中。最终，ai技术的使用将会不断扩散到不同的领域与部门。电信行业和金融服务首当其冲，身处这两个行业的受访者都计划在今后三年内每年增长不低于15的投入预算（比整体产业预算高了7个百分点。）
相信ai有潜力迅速提高你的收益。
所有早期ai技术使用者中有0表明他们已经获得了收益的增长，获得了更多的市场份额或是提升了他们的产品质量和扩大了服务范围。同时，相比其他受访者，这些早期使用者更笃定地认为他们可以比行业竞争对手多提高5个点的利润率。也有人质疑他们利润率的提高与ai技术的使用是因果还是相关关系。在另一份研究分析中，研究人员认为已经有证据表明，ai已经直接提高了利润，而ai投资的投资回报率和相关的数字技术（大数据，进阶分析法）处于同一水准。
如果没有管理层的支持，公司的ai转变将不能成功。
成功的ai使用者都有着强有力的管理层的支持。调查中那些成功地大规模采用ai技术的公司对于公司中心领导层支持的评价是那些并没有采用ai技术的公司的两倍。他们还表明公司强力的支持并不仅仅来自于和技术
主管，而是所有lvl管理人员和董事会成员。
4你不一定要独自尝试ai——和那些有能力与技术的公司合作。
当ai技术终于度过十年寒冬逐渐加速创新之时，这方面的专家却明显储备不足。即使是以技术见长的亚马逊和谷歌也开始寻求其边界之外的ai技术专家与公司的合作。而谷歌则是收购了
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第三十九谈 试卷全做对[2/2页]