AI?改變現(xiàn)代商業(yè)的25種方式

https://blog.csdn.net/cf2SudS8x8F0v/article/details/83451287

?現(xiàn)在，是時候真正了解 AI 未來。

關(guān)于人工智能引起的焦慮 - 就業(yè)問題是其主要來源 - 現(xiàn)實是，沒有人知道未來會如何。原因是，?我們永遠無法預(yù)見人類的聰明才智，以及全世界數(shù)百萬企業(yè)家和管理者采用技術(shù)的方式。

郵政局長亞瑟·薩默菲爾德（Arthur Summerfield）曾在 1959 年自信地預(yù)測，經(jīng)濟增長意味著更多的信件，郵政工人的未來似乎很光明，盡管電子郵件，短信和蜂窩網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的初級形式當(dāng)時已經(jīng)存在，但人類不會再在紙上寫信的可能性，Summerfield 從未想到過。

要記住的第二個現(xiàn)實是，AI 的最終用途將主要由市場力量決定。

人工智能將被公司和消費者用于無數(shù)的實際目的，其中大多數(shù)是適度的，并且無法預(yù)見累積效應(yīng)。當(dāng)我們試圖猜測人工智能的未來時，?關(guān)鍵在于要像真實生活中自利的人（包括好人和壞人）那樣思考。

以下，人工智能正在發(fā)揮作用的這 25 個例子是有益的，甚至鼓舞人心 - 而且，它們是真實的。

人工智能如何改變你的工作方式?

讓我們都說同一種語言

自《神秘博士》和《星際迷航》的黃金時代以來，科幻小說一直重視能夠自動翻譯語言的設(shè)備，這樣人類就可以與外星人交談而無需學(xué)習(xí)遙遠的方言了。

事實證明，地球上的公司，比如谷歌，正在使用人工智能技術(shù)創(chuàng)造一種可以將對話從一種語言翻譯成另一種語言的設(shè)備。盡管谷歌最近發(fā)布的 Pixel Buds 是一個很有前途的開始，它也可以運作的很好，但也得考慮企業(yè)使用這項技術(shù)的方式。

美國高管可以打電話給他們講葡萄牙語的同行，實時與全球的合作伙伴進行頭腦風(fēng)暴。擁有國際辦事處的企業(yè)可以更有效地與員工溝通，員工可以同其他國家說不同語言的同事協(xié)同工作。銷售人員可以在新區(qū)域?qū)ふ覞撛诳蛻簦⑦M行「冷呼叫」（為了推銷給陌生人撥打電話），從而促成下一筆改變游戲規(guī)則的交易。

盡管許多公司為了讓員工講同一種語言，制定了只講英語的政策，但是實時翻譯技術(shù)可以讓非美國員工說他們的母語、保留他們的文化，這是全球化時代的一個好處。——Jonathan Vanian

讀心術(shù)

語音控制很酷，但是在公共場合咨詢 Alexa、Siri 或者 Cortana，可能會很尷尬，也會給他人造成干擾。

麻省理工學(xué)院 (MIT) 研究人員發(fā)明的一種非侵入式可穿戴設(shè)備 AlterEgo（耳機），可以在你開口之前就知道你要說什么。它可以在幾秒鐘內(nèi)回答許多查詢，發(fā)送私人消息，并在內(nèi)部記錄信息流以便日后訪問——所有這些都無需任何可見的外部操作。

盡管聽起來 AlterEgo 可能讀懂了你的思想，但實際上它并沒有。相反，它可以毫不費力地促進秘密的人機交流——當(dāng)單詞或短語在內(nèi)部發(fā)聲時，它會觸發(fā)下顎中的電脈沖。

雖然大學(xué)的研究人員仍在收集數(shù)據(jù)和培訓(xùn)系統(tǒng)，但 AlterEgo 最終可能成為用戶在高噪音環(huán)境下（比如飛機駕駛艙或工廠車間）進行溝通的平臺，也可能會成為有語言障礙的人的一種交流方式。

雖然 AlterEgo 能從根本上加快寫作、計劃和溝通的進程，但就目前而言，人類仍會被困在閱讀所有電子郵件的過程中。——Carson Kessler

34%

Pegasystems?的一份研究報告表明，34％的人與 AI 進行過互動。（實際上與 AI 有過互動的人的百分比為 84％。）

招聘更聰明的人

招聘過程充滿了挑戰(zhàn)。人們可能會在不知不覺的情況下被姓氏、大學(xué)甚至是簡歷上的字體大小所影響。一些公司正在觀察人工智能是否能提供幫助。

例如，沃達豐、尼爾森和聯(lián)合利華的求職者都在玩一款由 AI 初創(chuàng)企業(yè) Pymetrics 設(shè)計的智能手機游戲，這款游戲通過一種避免種族、性別或其他偏見的算法來衡量認知和情感特征。然后，聯(lián)合利華會要求由軟件挑選出來的最佳求職者在 HireVue 上錄制視頻，回答他們?nèi)绾翁幚砉ぷ髦杏龅降母鞣N各樣的問題。

另一種算法不僅審查他們所說的內(nèi)容，還審查他們的反應(yīng)速度，以及從他們面部表情中表現(xiàn)出的情緒線索來篩選最佳候選人。那些通過早期測試的求職者會得到一個合格的、現(xiàn)場面試的機會。

聯(lián)合利華表示，自建立這個系統(tǒng)以來，它在提供工作時獲得了更高的接受率，并且通過多種措施招攬了更多的求職者（包括種族，民族和社會經(jīng)濟地位）——它從一個更多樣化的「游泳池」中去招募人才，獲得的求職者數(shù)量是學(xué)院和大學(xué)的 3 倍。——Aaron Pressman

20%

英國 Computerlove 公司的一項研究表明，20％的人希望語音助手能幫他們變得「更有趣或更具吸引力」。

打造終極經(jīng)理人

對人類行為做出判斷的機會曾經(jīng)是留給人類的。但是，算法越來越多地評估我們的行為甚至是意圖，并從中得出結(jié)論。

在工作場所尤其如此，為了對可能的人員流失的風(fēng)險、高績效員工的特質(zhì)、以及團隊運作的動力有可擴展性的見解（希望是可靠的），人力資源部門正向 AI 尋求幫助。

總部位于波士頓的 Humanyze 公司正在嘗試使用一種智能身份證，用于跟蹤員工們一天中的互動情況，以使雇主能夠找到模式來確定工作實際上是如何完成的。西雅圖的一家初創(chuàng)公司 Textio 利用人工智能幫公司制作合適的招聘廣告。

大公司也加入了 H-less HR 的隊列： 英特爾正在考慮利用人工智能來推動一種新的內(nèi)部工具，將員工與公司內(nèi)部的其他機會相匹配，而這一切都是以留住人才的名義進行的。

這些新功能可以幫助公司吸引和留住他們所需的人才（并通過自動化這些流程來減少員工入職和招聘成本）。一個可能的缺點是？他們還冒著疏遠他們稱為服務(wù)對象的風(fēng)險——員工可能不喜歡這個侵入性越來越高的工作場所。——Michal Lev-Ram

人工智能正如何對銀行業(yè)和華爾街造成沖擊?

次貸危機爆發(fā)以來，近十年間有一種理論甚囂塵上：機器可能可以比人更加明智地發(fā)放住房貸款。——Fannie Mae

發(fā)布的一項對抵押貸款機構(gòu)的最新調(diào)查發(fā)現(xiàn)：40% 的抵押貸款銀行已經(jīng)部署了人工智能系統(tǒng)，使用該系統(tǒng)自動處理涉及到繁重的文檔處理的申請流程、欺詐檢測、并預(yù)測借款人違約的可能性。

例如，總部位于舊金山的「Blend」公司為包括貸款巨頭 Wells Fargo 在內(nèi)的 114 家貸款銀行提供在線抵押貸款申請的軟件，這使審批流程至少縮短了一周。那么問題來了，這樣的人工智能系統(tǒng)能夠阻擋抵押貸款行業(yè)的崩潰嗎？

也許它并不能完全起到這樣的作用，但是由于機器能夠更快地發(fā)出警告的信號，它已經(jīng)可以降低一部分嚴(yán)重程度。「Blend」的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Nima Ghamsari 說：「與數(shù)據(jù)相關(guān)的錯誤決策可以立刻被發(fā)現(xiàn)并且得以改正」。盡管銀行還沒有依靠人工智能來做出審批決策，但是貸款的主管們已經(jīng)察覺到了這樣的人工智能化的處理流程的另一個好處：讓更多的美國人能夠獲得住房貸款。「Blend」所定義的收入最低的消費人群（歷史上一直不愿申請個人用戶的群體）填寫該公司移動應(yīng)用程序的可能性是其他群體的三倍。

Wells Fargo?的消費者銀行主管 Mary Mack 表示：「這消除了人們的恐懼心理」。——Jen Wieczner

專業(yè)投資人的新挑戰(zhàn)

在金融領(lǐng)域，過去 10 年收集的數(shù)據(jù)數(shù)量激增，以至于那些 20 多歲、日以繼夜工作的分析師都沒無力處理所有數(shù)據(jù)。但機器可以做到。彭博社、FactSet 研究系統(tǒng)和 Thomson Reuters 都開發(fā)了一系列數(shù)據(jù)科學(xué)工具和技術(shù)——包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理（NLP）——迅速為數(shù)以千計的金融專業(yè)人士挖掘出有價值的知識。

彭博社是情感分析領(lǐng)域的先驅(qū)，該公司該公司大約 10 年前就開始開發(fā)該項技術(shù)。在情感分析技術(shù)中，機器學(xué)習(xí)技術(shù)被用來標(biāo)注與股票相關(guān)新聞故事或推特，并給出一個情感分數(shù)。人工智能也在向財富管理領(lǐng)域擴展。在過去 5 年里，投資集團的后備數(shù)據(jù)分析師的數(shù)量增加了逾 3 倍。

而理財公司正競相發(fā)掘包含在網(wǎng)站剪貼、語言分析、信用卡購買和衛(wèi)星數(shù)據(jù)中的交易信號的潛力。據(jù)報道，將人工智能用于投資研究的公司包括 BlackRock、Fidelity、nvesco、Schroders 和 T. Rowe Price。全球最大的理財公司 BlackRock 是采用人工智能技術(shù)的先行者，它正在建立一個 BlackRock 人工智能實驗室。——Scott DeCarlo?

72%

根據(jù) Pew 研究院的研究結(jié)果，72% 的人害怕機器人會接替他們的工作。

對于業(yè)余人士也是如此

像 Betterment 和 Chaeles Schwab 這樣的傳統(tǒng)折扣經(jīng)紀(jì)公司提供的「機器人顧問」服務(wù)，已經(jīng)開始利用人工智能技術(shù)服務(wù)于廣大的投資群體。他們的低收費投資工具依賴于人工智能算發(fā)，根據(jù)你的需求和對風(fēng)險的承受能力來決定你的資產(chǎn)應(yīng)該如何在股票、債券和其他資產(chǎn)形式之間進行分配。他們的人工智能技術(shù)可以自動調(diào)整你的投資組合，當(dāng)算法預(yù)測出你需要尋求一些避稅策略或財產(chǎn)規(guī)劃的幫助時，他還能向你推送非機器人的顧問與你電話聯(lián)系、。

下一個技術(shù)前沿是：當(dāng)人工智能足夠智能化時，它可以幫助儲戶在長期的「買入——持有」的投資過程中做出正確的決定。美銀美林和摩根史丹利是量化投資分析這一次新興領(lǐng)域已知的（別扭的）頭號玩家之一。

他們的目標(biāo)是把人工智能技術(shù)最適用的定量處理任務(wù)（最基本的是在海量數(shù)據(jù)中挖掘出有用的模式的能力）與其它在極其聰明的人才能夠完成的復(fù)雜分析任務(wù)中訓(xùn)練出來的算法相結(jié)合。這樣的任務(wù)就好比評估一個行業(yè)的成長潛力或?qū)σ粋€公司管理者的戰(zhàn)略規(guī)劃。

機器學(xué)習(xí)最終能適應(yīng)一個量化分析系統(tǒng)從它的錯誤中學(xué)習(xí)。它的終極目標(biāo)是：創(chuàng)造一個人造具有低價選股的智慧的「沃倫巴菲特！」這個響亮的名字可能比「量化投資分析」更吸引人！——Matt Heimer

人工智能正如何改變制造方式?

更加高效地設(shè)計?

當(dāng)然，計算機算法正在顛覆技術(shù)，科學(xué)和醫(yī)學(xué)...... 但創(chuàng)意設(shè)計仍然是安全的，對嗎？不完全是。軟件開發(fā)商 Autodesk 開發(fā)的一個新程序使用 AI 技術(shù)，幫助人類設(shè)計師完成他們的創(chuàng)造性任務(wù)，且已經(jīng)被空中客車，安德瑪公司和斯坦利·布萊克等公司使用。

設(shè)計師可以將自己的要求、限制和其他需求（甚至包括材料成本）輸入到軟件，程序隨后可生成數(shù)百甚至數(shù)千個選項。當(dāng)人類設(shè)計師選擇時，軟件會發(fā)現(xiàn)設(shè)計師的偏好并不斷迭代，以幫助其做出更好的選擇。空中客車公司使用該軟件重新設(shè)計了 A320 的內(nèi)部隔斷，并找到比之前輕 66 磅（輕了 45％）的設(shè)計。——Aaron Pressman?

人類和機器人協(xié)作

幾十年來，機器人一直在制造業(yè)的裝配線上做著各種活兒。最近，一項新功能被添加進來：與人類協(xié)作。協(xié)作機器人范圍廣泛，從可以將正確部件交給人類同事的機器人助手，到增強人類力量的機器人外骨骼，以及 AI 指導(dǎo)。

在寶馬位于南卡羅來納州斯巴達堡的工廠，綽號為夏洛特小姐的協(xié)作機器人正在負責(zé)安裝車門。梅賽德斯 - 奔馳正轉(zhuǎn)向協(xié)作機器人，幫助實現(xiàn)某些豪華汽車生產(chǎn)線的個性化生產(chǎn)。比如，在更加靈活協(xié)作機器人的幫助下，工人可以更快地在定制化 S-Class 轎車所需的各種零件中進行揀選。

麻省理工學(xué)院教授 Julie Shaw 正在研究利用機器學(xué)習(xí)開發(fā)軟件算法，通過讀取周圍人類的信號，算法可以教授協(xié)作機器人如何以及何時進行溝通。一些研究人員甚至研究過將協(xié)作機器人連接到讀取腦電波上。可以讀心的機器人助手？現(xiàn)在叫協(xié)作（機器人）。——Aaron Pressman?

48?％?

據(jù) Mindshare，發(fā)現(xiàn)聊天機器人假裝人類后，48% 的人會感覺「毛骨悚然」。

為清潔能源提供動力

如果風(fēng)能比化石燃料還便宜，并且便宜到一定程度，那么，將風(fēng)能轉(zhuǎn)化為電能的過程會更加高效。西門子開發(fā)的機器學(xué)習(xí)技術(shù)正在發(fā)揮這方面的作用。

研究人員意識到，通過使用天氣和組件震動的數(shù)據(jù)，巨大的風(fēng)力渦輪機可以不斷微調(diào)自身，比如，調(diào)整轉(zhuǎn)子葉片的角度。但是，「你無法分析計算出這一點，」研究員 Volkmar Sterzing 說。這正是 AI 和機器學(xué)習(xí)的用武之地。傳感器生成的所需參數(shù)，在「以前，僅被用于遠程維護和服務(wù)診斷，」Sterzing 說。「現(xiàn)在，他們也在幫助風(fēng)力渦輪機產(chǎn)生更多的電力。」該技術(shù)甚至可以調(diào)整渦輪機，以適應(yīng)那些從其前面通過的氣流，而這些氣流是無法預(yù)測的。

如今，廣泛部署這樣的人工智能技術(shù)，正成為西門子可再生能源公司（去年，西門子風(fēng)能業(yè)務(wù)與西班牙 Gamesa 風(fēng)電業(yè)務(wù)合并成立的一家獨立公司）的發(fā)展機遇。——Geoff Colvin?

密切關(guān)懷凡人

人類似乎并不太了解自己的極限在哪里。他們往往吃得太多，睡得太少，并高估了一段時間內(nèi)可以取得的成就。在有些場合下，比如感恩節(jié)晚餐，這些行為可能看起來不那么重要，但在某些行業(yè)，比如長途貨運和重型設(shè)備操作，這些行為不僅危險，甚至是災(zāi)難性的。這就是為什么越來越多地的公司使用人工智能（類似守護天使）來保護高風(fēng)險行業(yè)的員工。

經(jīng)過數(shù)百小時數(shù)據(jù)訓(xùn)練的系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)控操作員的心率，體溫，疲勞程度或緊張情緒指標(biāo)，并在個人需要休息或休息時發(fā)出信號，商業(yè)軟件公司 SAP 的高級副總裁 Mike Flannagan 說。（SAP 一款叫做 Connected Worker Safety 的產(chǎn)品可以做到這一點。）

至于我們其他人，可以期待在未來的車庫中看到這類技術(shù)，汽車制造商們正在構(gòu)想讓汽車監(jiān)督人類的辦法。雖然該技術(shù)目前僅限于在幾個車型的儀表板上閃爍的咖啡杯圖標(biāo)，但是，與大多數(shù)主要汽車制造商合作的人工智能公司 Nuance Communications 的汽車創(chuàng)新管理負責(zé)人 Nils Lenke 表示，使用語音和面部識別技術(shù)來檢測疲勞程度，將很快成為新車的標(biāo)準(zhǔn)配置。——Erika Fry?

AI?正從三個方面讓你更安全?

武器自動鎖定的目標(biāo)

如果企業(yè)和五角大樓愿意的話，能夠自動鎖定目標(biāo)的殺手機器人距離我們不會太遠。不過，到目前為止，國防部還沒有制造出自主性致命武器（無需人類即可自主實現(xiàn)攻擊，就像 Facebook 在你照片上標(biāo)記朋友一樣容易）。

但是，可能構(gòu)成這類武器系統(tǒng)基礎(chǔ)的人工智能技術(shù)正在順利研發(fā)過程中。比如，五角大樓最引人注目的人工智能計劃 Maven，旨在研發(fā)借助機器學(xué)習(xí)算法即可識別恐怖分子的無人機，協(xié)助軍隊打擊 ISIS。對于國防工業(yè)來說，這并不算什么新鮮事，但是，五角大樓開始越來越多地向硅谷尋求人工智能和面部識別方面的專業(yè)技術(shù)，最近還引發(fā)了爭議，谷歌宣布將退出 Project Maven。未來，公司贏得利潤豐厚的新人工智能合約的唯一障礙，可能就是他們自己不情愿。——Jen Wieczner?

2022

據(jù)牛津大學(xué)和耶魯大學(xué)的研究人員稱，2022n 年，在折疊衣物方面，AI 會比人類做的更好。

避免威脅

未能有效防止網(wǎng)絡(luò)和真實生活遭受攻擊，讓人們代價慘痛。2017 年，個人數(shù)據(jù)泄露造成的平均損失近 400 萬美元。但是，最近攻擊激增有一個好處：這意味著，還有更多的數(shù)據(jù)有待深入挖掘。

幾十年來，機器學(xué)習(xí)技術(shù)已被用于識別模式和過濾電子郵件，但是 Barracuda Networks 等供應(yīng)商的新系統(tǒng)借助 AI，可以學(xué)習(xí)特定公司及其高管的獨特通信模式，以查明潛在的網(wǎng)絡(luò)釣魚詐騙及其他黑客企圖。在物理安全領(lǐng)域，人工智能甚至被用于安全攝像頭，「識別」并試圖阻止威脅。啟動 Athena Security 的新攝像頭即可識別對方什么時候會拔槍，甚至?xí)詣訄缶：喍灾何覀儞碛械臄?shù)據(jù)越多，就越能使用 AI 抗擊犯罪。——Michal Lev-Ram?

貪污者要小心！

如何捕獲金融犯罪？全球各地的銀行，如匯豐銀行和丹麥銀行，越來越多地借助人工智能打擊金融詐騙，洗錢和欺詐行為，而不是讓合規(guī)人員篩查數(shù)千筆交易，尋找可疑線索。（幾家銀行因未能發(fā)現(xiàn)非法資金流入他們的帳戶而遭受巨額罰款，這也成為銀行采用新技術(shù)的重要推動力。）匯豐銀行與人工智能創(chuàng)業(yè)公司 Ayasdi 合作，實現(xiàn)了部分合規(guī)自動化。在與匯豐銀行合作的為期 12 周的試點項目中，Ayasdi 的人工智能技術(shù)使假陽性減少了 20％（交易看起來很可疑，但事實上合法），同時保留下的可疑活動報告數(shù)量，與人類審查結(jié)果相同。——Carson Kessler?

AI?正從 7 個方面改變?nèi)祟惖某源┳⌒?

不必開車

在理想道路條件下實現(xiàn)安全自動駕駛的技術(shù)的出現(xiàn)，已經(jīng)有一段時間了。不過對于現(xiàn)實世界來說，汽車的駕駛行為還必須更像人類一點。這也是著名 iPhone 黑客喬治·霍茲創(chuàng)建的創(chuàng)業(yè)公司 Comma.ai 所要做的事情。

公司的 Openpilot 技術(shù)不是用來教會汽車識別樹或者停車標(biāo)志，而是分析駕駛員的駕駛習(xí)慣來訓(xùn)練自己。該公司將從一個名為 Chffr 的行車記錄儀應(yīng)用程序和一個名為 Panda 的插件模塊中提取的數(shù)百萬英里駕駛數(shù)據(jù)，匯總成一個模仿人類駕駛員的自主系統(tǒng)。該公司將其技術(shù)定位為自動駕駛的 Android，與特斯拉的 Autopilot 這個封閉系統(tǒng)（類似蘋果系統(tǒng)）形成對比。

這是一個開源系統(tǒng)，將自身的成功與用戶的后續(xù)改善行為掛鉤。——Daniel Bentley?

16?％?

路透社/ IPSOS 民意調(diào)查顯示，駕駛無人駕駛汽車會感到舒服的女性比例為 38％。

新的旅行伴侶

2010?年爆發(fā)的冰島火山影響了數(shù)百萬航班，也正因如此，開創(chuàng)了旅游通訊的新紀(jì)元。由于航空信息流能力有限，航空公司發(fā)現(xiàn)，社交媒體能更加實時有效地觸及顧客。「一旦開啟閘門，」埃森哲互動的社交媒體和新興渠道負責(zé)人 Rob Harles 表示，這種溝通方式「便勢不可擋。」而且，從那時起，旅客人數(shù)也在激增，2016 年入境人數(shù)達到 12.5 億，增加了 30％。哈萊斯說，這種規(guī)模導(dǎo)致人工處理基于社交媒體的信息溝通變得「不可能」。

聊天機器人能夠回答的基本問題是，比如：我的航班是否延誤了？我的酒店結(jié)賬時間是什么時候？例如，Booking.com 的聊天機器人，據(jù)稱可以自動解決 60％的客戶查詢。

這項技術(shù)的下一階段是讓機器人了解客戶的旅行目的，比如商務(wù)或玩樂？并根據(jù)客戶喜好在整個旅程中提出建議，從航班升級到最佳素食餐廳、咖啡館預(yù)訂。因此，目前的聊天機器人可能很快就會成為一個全面的自動化禮賓服務(wù)員。——Claire Zillman?

升級客服中心

「有什么可以幫你的？」IBM 估計，到 2020 年，85％的客服工作將不再交由人工處理。機器學(xué)習(xí)和 NLP 技術(shù)讓聊天機器人成為可能，自助服務(wù)界面就能幫助完成絕大多數(shù)人類客戶代表的工作。

那么，美國 270 萬客戶服務(wù)代表該怎么辦？有些可能會從事機器人無法完成的任務(wù)（比如與真正憤怒的客戶打交道）。依賴這項技術(shù)的公司表示，這些技術(shù)可以幫助消除人為錯誤，大幅提高數(shù)據(jù)檢索的速度，并消除客戶工作中的偏見。

但不要認為這樣的聊天機器人就是最終狀態(tài)。瑞士投資銀行瑞銀（UBS）最近與新西蘭人工智能專家 FaceMe 合作，數(shù)字化地克隆了首席經(jīng)濟學(xué)家丹尼爾·卡爾特（Daniel Kalt），讓「他」與客戶互動。該銀行表示，這個虛擬人物使用了 IBM Watson AI 技術(shù)，并由 Kalt 本人訓(xùn)練過，這也是「人與數(shù)字混合」探索項目的一部分。- McKenna Moore?

點石成金 2.0

人工智能證明，它能夠發(fā)掘可能會被人們忽視的人才。安大略冰球聯(lián)盟 19 歲的防守隊員肖恩-杜爾茲（Sean Durzi，下圖）就是一個例子。杜爾茲是今年國家冰球聯(lián)盟（NHL）選拔賽的熱門選手。但是在去年的選拔賽上，頂級球隊并沒有錄用他，但人工智能支持的分析系統(tǒng)將他排在前 40 強。

「如果這些球隊去年查看了我們的系統(tǒng)分析的結(jié)果，那么它們可能早就會錄用他了。」人工智能系統(tǒng)開發(fā)公司 Sportlogiq 的曲棍球分析經(jīng)理克里斯托弗-鮑徹（Christopher Boucher）說。該公司的人工智能系統(tǒng)已有 24 個 NHL 球隊使用。Sportlogiq 只是使用 AI 幫助團隊發(fā)現(xiàn)下一個明星的幾家公司之一。

澳大利亞數(shù)據(jù)分析公司布魯克林動力公司（Brooklyn Dynamics）聯(lián)合創(chuàng)始人卡姆·波特（Cam Potter）表示：「這一切都是為了識別隱藏在口袋中的人才，發(fā)現(xiàn)金子。」該公司曾與多家美國職業(yè)棒球大聯(lián)盟球隊合作，甚至為 2017 年環(huán)法自行車賽開發(fā)了一套機器學(xué)習(xí) AI 系統(tǒng)，收集實時數(shù)據(jù)點，預(yù)測比賽結(jié)果。

布魯克林動力公司 (Brooklyn Dynamics) 正在開發(fā)一款應(yīng)用程序，球探、教練可以對潛力和現(xiàn)有球員進行機器學(xué)習(xí)分析，j 借此打造一個全球大學(xué)和職業(yè)球隊都可以查閱到的中心數(shù)據(jù)庫。「可以將這個獨特的工具添加到人才儲備工作中，」波特說。「其他人也可以查看 [統(tǒng)計數(shù)據(jù)] 并加入討論，最終決定誰將為俱樂部帶來價值。」——Carson Kessler

改變你的購物方式

實體店面現(xiàn)在有了一個新的使命：完美的 AI 數(shù)據(jù)收集實驗室。Home Depot 正使用來自數(shù)百萬筆交易的數(shù)據(jù)，弄清楚你還有什么其他需求，比如廚房翻新。絲芙蘭使用 ModiFace（最近被 L'Oréal 收購）的技術(shù)進行面部識別，幫助購物者選擇合適的高光化妝品：該軟件分析了數(shù)百萬用戶數(shù)據(jù)，k 可以更好地預(yù)測適合用戶的產(chǎn)品。

MIT?剝離出去的創(chuàng)業(yè)公司 Celect 正使用機器學(xué)習(xí)來預(yù)測購物者的行為方式，以確定在商店的哪個部分進行什么樣的促銷，效果更好，哪些產(chǎn)品放在哪里，會獲得最佳效果。

例如，沃爾瑪已經(jīng)在 50 家商店使用機器人，負責(zé)掃描貨架上的缺貨商品，被客戶放錯位置的商品，以及價格被標(biāo)記錯誤的商品。對于人類來說，這些都是耗時且繁瑣的工作。雖然零售商對店內(nèi)技術(shù)守口如瓶，但據(jù) CB Insights 數(shù)據(jù)，像 Navii 和 Simbe 這樣的人工智能機器人的公司正受到投資者關(guān)注。——Phil Wahba?

這個廣告會讓你微笑嗎？

廣告商并不能總是命中目標(biāo)。現(xiàn)在，越來越多地公司依靠人工智能來降低錯失目標(biāo)的可能性。

情感識別的人工智能創(chuàng)業(yè)公司 Affectiva 表示，財富 500 強企業(yè)中的四分之一正在使用他們的技術(shù)，比如在調(diào)研中利用人工智能來了解觀眾對廣告的反應(yīng)。Affectiva 的系統(tǒng)已經(jīng)接受了來自 87 個國家的 700 萬張面孔（以及 38 億個面部框架）的圖像訓(xùn)練，可以解碼個人的面部表情。比如，在觀眾看到廣告的那一刻起，識別出八種面部情緒，包括「厭惡」。

媒體研究巨頭 Kantar Millward Brown 也部署了 Affectiva 的產(chǎn)品。他們發(fā)現(xiàn)，Colin Kaepernick（美式橄欖球明星）代言的廣告引發(fā)微笑的程度值得注意，「我們確實能夠確定，Kaepernick 傳遞的那種犧牲和夢想的信息引發(fā)了觀眾積極的反應(yīng)，」該公司董事總經(jīng)理格雷厄姆佩奇說。他們還發(fā)現(xiàn)，觀眾對世界杯廣告中的女性代言人做出了積極回應(yīng)，這個發(fā)現(xiàn)有些出乎意料。

除了幫助客戶提升廣告效果，Kantar 還從中獲得了能讓所有客戶受益的一些洞見。比如，主角是現(xiàn)代人物（而不是傳統(tǒng)角色）的廣告，其推廣效果會提高 25％。——Erika Fry

種植食物

表面上看，農(nóng)業(yè)似乎就是簡單苦力活兒的不斷重復(fù)：播種、灌溉、收獲。其實，如何種植作物非常復(fù)雜。「農(nóng)業(yè)中要處理的大量數(shù)據(jù)，非常復(fù)雜，」室內(nèi)農(nóng)業(yè)垂直領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司 Plenty 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席科學(xué)官 Nate Storey 說，比如環(huán)境因素中的氣流，二氧化碳，光照和濕度等因素、植物遺傳以及施肥澆水等因素，都屬于會相互作用的變量。現(xiàn)在，Plenty 和許多其他創(chuàng)業(yè)公司正在使用人工智能來協(xié)助做出復(fù)雜決策。

例如，Plenty 及其對手 Bowery 和 Gotham Greens 都在打造用于收集和分析圖像數(shù)據(jù)集的系統(tǒng)，幫助確定某株作物是否存在諸如氮或鐵缺乏或蟲害問題，提前進行治療。「軟件了解問題所在，還可以進行大規(guī)模自動化處理，僅靠我們，無法單獨完成，」Storey 說。——Beth Kowitt?

AI?正從三個方面變革醫(yī)療?

醫(yī)療保健制度再度人性化?

當(dāng)前的美國醫(yī)療保健行業(yè)情況非常糟糕：?

每年，嚴(yán)重誤診次數(shù)超過 1200 萬次，3.6 萬億美元醫(yī)療花費中的三分之一都歸于浪費，預(yù)期壽命連續(xù)三年下降（史無前例），醫(yī)生的職業(yè)倦怠、抑郁和自殺達到歷史最高水平。

但也因為有了可穿戴傳感器生理學(xué)，掃描解剖學(xué)，DNA 測序，腸道微生物組生物學(xué)等，如今每個人的醫(yī)療數(shù)據(jù)比以往任何時候都多。

有了深度學(xué)習(xí)，借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工智能將影響所有臨床醫(yī)生：從協(xié)助準(zhǔn)確讀取掃描，幻燈片，皮膚病變等，到保健系統(tǒng)、促進遠程監(jiān)控的使用，最終我們不再需要正規(guī)病房。而且借助虛擬醫(yī)學(xué)指導(dǎo)，消費者就能更好地管理甚至預(yù)防疾病。

雖然人工智能融入醫(yī)療實踐，還處于早期階段，當(dāng)前是炒作勝過有效驗證。但是，這是我們應(yīng)對所有嚴(yán)峻挑戰(zhàn)的最好機會：利用豐富的數(shù)據(jù)來減少誤診和浪費，并節(jié)省時間，顯著改善醫(yī)生與患者之間的關(guān)系。——Eric Topol，MD（即將出版的「深度醫(yī)學(xué)」一書的作者）

比醫(yī)生更聰明?

僅在過去幾年，就出現(xiàn)了一些比較靠譜的 AI 應(yīng)用。

比如讀取放射掃描（如 Imagen），識別腫瘤并跟蹤癌癥擴散（Arterys），根據(jù)視網(wǎng)膜成像檢測眼部狀況（谷歌的 DeepMind），通過「不流血的血液測試」標(biāo)記危險的異常鉀水平（Mayo Clinic Ventures 和 AliveCor），以及其他幫助解決診斷棘手之處的應(yīng)用，甚至包括預(yù)測疾病。

歷史數(shù)據(jù)表明，醫(yī)生的誤診率在 5％到 20％，在某些情況下，這個數(shù)字更高，主要原因還是在于醫(yī)生短缺和過度勞累，醫(yī)療保健系統(tǒng)資源緊張，因此，AI 或許可以幫助治療一些疾病。——Erika Fry?

7?％。

根據(jù) Ideall 的一項研究，認為「機器人可以完成工作」的人力資源員工百分比。

重塑藥物研發(fā)?

醫(yī)藥業(yè)充滿變數(shù)。早期小規(guī)模病人測試中，如果藥物是安全的，接下來還要進入燒錢的大規(guī)模臨床測試階段。事實上，德勤數(shù)據(jù)顯示，2017 年美國最大的生物制藥公司的投資回報率下降至令人沮喪的 3.2％。這就是為什么像 BERG 和 Roivant Sciences 以及 Exscientia 這樣的公司希望利用 AI 更好地部署資源。

BERG?已經(jīng)與阿斯利康（AstraZeneca）和賽諾菲巴斯德（Sanofi Pasteur）等主要制藥公司合作，使用臨床數(shù)據(jù)和算法來識別潛在可能的生物靶點，研發(fā)有效藥物以治療帕金森等疾病。賽諾菲還在分析大量數(shù)據(jù)，以深入了解為什么某些流感疫苗對某些人有效，而對其他人無效。

人工智能作為一種重要的藥物研發(fā)工具，仍處于早期階段。但前景光明：通過將制藥研發(fā)工作轉(zhuǎn)移到最有希望的靶點上，可避免大量浪費，如果藥物研發(fā)能夠更加精簡，公司和患者都將受益。- Sy Mukherjee?

逆轉(zhuǎn)疾病?

美國的醫(yī)療保健系統(tǒng)并未將更經(jīng)濟、更強調(diào)主動預(yù)防的路子放在優(yōu)先考慮的地位，也因此遭受到大眾的批評，企業(yè)也為失去勞動力和高昂的醫(yī)療成本付出代價。

Virta Health?首席執(zhí)行官 Sami Inkinen 采取了不同的路子，該公司利用人工智能，預(yù)防患糖尿病風(fēng)險的患者進一步惡化疾病，在早期試驗中，他們甚至嘗試通過純粹的數(shù)字平臺，逆轉(zhuǎn) 2 型糖尿病。通過將用戶與提供個性化飲食建議的虛擬指導(dǎo)聯(lián)系起來，這家創(chuàng)業(yè)公司希望可以改變患者的生活方式。

另外，公司還提供數(shù)字連接工具，幫助用戶測量血糖、酮、血壓和體重。Virta 并不孤單，IBM Watson 的醫(yī)療保健團隊與巨頭 Medtronic 正在合作開發(fā)一款叫做 Sugar.IQ 的應(yīng)用程序，其功能與 Virta 的產(chǎn)品類似。——Sy Mukherjee

原文鏈接：http://fortune.com/2018/10/22/artificial-intelligence-ai-changing-business/