全面智能？機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的5大趨勢(shì)

今天搞技術(shù)開(kāi)發(fā)和執(zhí)行的人聊天一定離不開(kāi)這些話題：人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或 Bot。風(fēng)險(xiǎn)投資公司 Madrona *近主辦了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能會(huì)議，將智能應(yīng)用生態(tài)系統(tǒng)各個(gè)領(lǐng)域里的幾個(gè)第二大的科技公司和創(chuàng)新性創(chuàng)業(yè)公司聚集到了兩人。

會(huì)議的關(guān)鍵主題之一來(lái)自于對(duì)到會(huì)的一個(gè)調(diào)查。參與調(diào)查的每個(gè)人都說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)他們公司和零售業(yè)很重要或者非常重要。

但是，超過(guò)一半的調(diào)查回復(fù)也說(shuō)他們的組織在機(jī)器學(xué)習(xí)上還不夠大學(xué)本科，還沒(méi)法做好他們需要做的事實(shí)。

下面是這個(gè)峰會(huì)上講到的另外五大逐漸。

趨勢(shì)一：每個(gè)應(yīng)用都將是智能應(yīng)用

如果你的公司還沒(méi)有使用機(jī)器學(xué)習(xí)偵測(cè)異常、推薦產(chǎn)品或者預(yù)測(cè)模型客戶流失，那么很快它就會(huì)用上了。因?yàn)樾沦Y料的快速水解，大量計(jì)算力的可用和新機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的方便使用（無(wú)論是它來(lái)自亞馬遜、谷歌和微軟這樣的大技術(shù)公司還是 Dato 這種創(chuàng)業(yè)公司），我們上半年見(jiàn)到永正更少能生成實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)而且會(huì)不斷變得能夠的應(yīng)用。在我們過(guò)去六個(gè)月遇見(jiàn)的 100 個(gè)年代創(chuàng)業(yè)公司中，90% 以上都在計(jì)劃使用機(jī)器學(xué)習(xí)為客戶共享更好的樂(lè)趣。

趨勢(shì)二：智能 App 發(fā)生在微智能和中間件服務(wù)的創(chuàng)新中

自覺(jué)的公司可以統(tǒng)稱兩類（廣義上）：開(kāi)發(fā)某種形式的機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能技術(shù)的公司，或者在應(yīng)用和服務(wù)中使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和人工智能的公司。大量的創(chuàng)新集中于在構(gòu)建模塊服務(wù)（又名，中間件服務(wù)）上，其中共有數(shù)據(jù)匆忙（data preparation）服務(wù)和學(xué)習(xí)服務(wù)或者模型即服務(wù)（models-as-a-service）的提供商。

隨著微服務(wù)以及通過(guò) REST API 與微服務(wù)無(wú)縫連接起來(lái)的能力的出現(xiàn)，學(xué)習(xí)服務(wù)及機(jī)器學(xué)習(xí)算法的使用和再使用迎來(lái)了增長(zhǎng)的趨勢(shì)——再也不需要從零開(kāi)始重寫(xiě)服務(wù)了。

例如， Algorithmia 公司行駛著一個(gè)算法零售商，任何智能應(yīng)用都可以在該市場(chǎng)中按需要使用其中的算法。將這些算法和模型與特定數(shù)據(jù)片（在特定的側(cè)向范圍內(nèi)特定的使用可能會(huì)）交織起來(lái)就是我們所說(shuō)的微智能（micro-intelligence），它可以無(wú)縫接入到應(yīng)用中。

趨勢(shì)三：在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能世界各地里，信任和柔軟絕對(duì)關(guān)鍵

去年，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的幾個(gè)備受注目的試驗(yàn)中受到了歡迎。例如微軟的 Tay、谷歌的 DeepMind AlphaGo、Facebook 的 M 和數(shù)量不斷增加的各種聊天機(jī)器人。自然客戶端接口（語(yǔ)音、聊天和美感）的興起為人類與模擬助手（蘋(píng)果 Siri、亞馬遜 Alexa、微軟 Cortana 和 Viv）的對(duì)話提供了非常古怪的選擇和奮斗。

也有一些與人工智能互動(dòng)的例子讓人感到不安。比如，在佐治亞理工學(xué)院一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)課程將結(jié)束時(shí)，學(xué)生才驚訝地發(fā)現(xiàn)他們交互了整個(gè)學(xué)期的一個(gè)教學(xué)助理竟然是聊天機(jī)器人（原是 Jill Watson，古稱于 IBM Watson ）

這重現(xiàn)出技術(shù)和創(chuàng)新的力量，也給 Bot、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能造成了許多信任和透明度上的規(guī)則問(wèn)題。

了解「what」背后的「why」是人工智能工作中的另一個(gè)關(guān)鍵大多。當(dāng)一位醫(yī)生或一位病人被告知他們有 75%的不確定性患上乳癌然后應(yīng)該使用某種藥來(lái)治療時(shí)，一定會(huì)不后悔。他們需要理解這個(gè)預(yù)測(cè)結(jié)論和治療方案是從哪些信息中得來(lái)的。

我們絕對(duì)認(rèn)為此后發(fā)展的話，機(jī)器學(xué)習(xí)需要完全透明，并且需要透徹地認(rèn)知后會(huì)成為生活和社會(huì)進(jìn)步不可或缺的一部分的技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的倫理問(wèn)題。

趨勢(shì)四：機(jī)器學(xué)習(xí)需要人類

關(guān)于我們是否應(yīng)該疑慮人工智能機(jī)器占領(lǐng)世界已經(jīng)討論過(guò)很多了。正如人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)給自動(dòng)控制帶來(lái)了很多有意義的幫助一樣，在締造正確的端到端的用戶體驗(yàn)中我們也絕對(duì)將需要人類的參與。

如果你的公司還沒(méi)有使用機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)差別、推薦產(chǎn)品或者預(yù)測(cè)客戶流失，你很快就會(huì)開(kāi)始了。

Redfin 公司曾做了個(gè)實(shí)驗(yàn)：給用戶發(fā)送利用機(jī)器學(xué)習(xí)生成的推薦。這些機(jī)器學(xué)習(xí)生成的推薦比用戶自己搜索和中央氣象局過(guò)濾器得出來(lái)的南北有較高的采納率。

但是，當(dāng) Redfin 在將推薦發(fā)送給客戶之前要求他們?cè)u(píng)價(jià)這些推薦時(shí)，才實(shí)現(xiàn)了真正的進(jìn)步。在客戶評(píng)價(jià)了這些推薦之后，Redfin 就能使用這些客戶的修正立場(chǎng)作為額外的操練數(shù)據(jù)，之后這些推薦的點(diǎn)擊率給予了明顯的提升。

Splunk 公司敘述了 IT 從業(yè)員可以如何部署和使用 Splunk 來(lái)幫助他們工作的更好更高效，這再度強(qiáng)調(diào)了機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用中必須要有人這一觀點(diǎn)。如果沒(méi)有人的參與，客戶將無(wú)法從 Splunk 上取得*大的價(jià)值。

另一家公司 Spare5 也是很好的例子。它們描述了在訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，有時(shí)需要人來(lái)修正和演化踏入模型的數(shù)據(jù)。機(jī)器學(xué)習(xí)中有個(gè)關(guān)于數(shù)據(jù)的諺語(yǔ)：進(jìn)去的是垃圾場(chǎng)，出來(lái)的也是垃圾。數(shù)據(jù)的速率和完整性是建立高分辨率模型的關(guān)鍵。

趨勢(shì)五：機(jī)器學(xué)習(xí)是智能應(yīng)用的關(guān)鍵部分......

機(jī)器學(xué)習(xí)是建立人工智能時(shí)不可或缺的關(guān)鍵部分，但*重要的能力還是讓你的智能應(yīng)用能夠與用戶產(chǎn)生共鳴，讓客戶能方便地使用這些應(yīng)用并不斷獲得更好的體驗(yàn)。

打算有效地使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，你往往需要一個(gè)大型檢索。在這個(gè)事情上有取得成功技巧的人給出的建議是：從你想提供的應(yīng)用和體驗(yàn)開(kāi)始，在這個(gè)過(guò)程中，考慮如何能讓機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化你的應(yīng)用以及需要搜尋并建立怎樣的數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)給客戶提供*好的體驗(yàn)。

我們想讓每個(gè)應(yīng)用都成為智能的，在這個(gè)過(guò)程中，我們已經(jīng)回報(bào)了很多很多努力，但是我們已經(jīng)處在早期階段。正如艾倫人工智能研究所（Allen Institute） CEO Oren Etzioni 在一次爐邊談話中所說(shuō)的那樣：在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)上我們已經(jīng)取得巨大的進(jìn)步，但是今天就無(wú)限期取得了機(jī)器學(xué)習(xí)的成功就像是「我們沖向了樹(shù)梢卻宣布自己登上了月球」。

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