人工智能这些年取得了哪些突破?( 二 )
人工智能在过去一年里发生了戏剧性的演变，主要原因有两个：1）所有的企业都在迅速进行数字化转型。2）新业务和操作数据集的引入速度，以及它们提升了对人工智能自动化业务和操作活动的需求。人工智能的需求已经从“最好具备”发展到“必须拥有”。决策者认识到实施人工智能才能使业务取得更大成功，所以人工智能现在是每个公司首席信息官和首席财务官议程上的一个关键项目。
其他各种大肆的宣传传递了一个内容，那就是人工智能的趋势还会继续。机器学习的民主化在于普通工程师就能使用它。跟一年前相比，现在软件工程师可以更简单的做出有趣的ML。由于有更低成本的硬件、可用的数据、迁移学习的技术，使你不必成为超级专业博士，就可以成为了解自己的数据，控制数据的主题专家，从而将所学内容实现商业化价值。
拐点：之前人们逐渐意识到生产问题的严重性，例如数据科学家的短缺问题。为了解决这个问题，现在有大量的在线教育，以及大学开设了数据科学课程。所以实现了全民数据科学家，而且有了自动化ML的趋势：机器自动辅助算法做出选择。
他们在没有云计算的技能集，也没有数据科学家的情况下。多年来一直研究如何在边缘设备上实现更智能的计算。通过语义智能ML，可以使边缘设备变得更加智能。我们能让这些边缘设备系统做一些记忆任务吗？当然可以，这需要更多样化的设备部署，以及将实例化数字角色和应用程序融合到组分模型中。从而使语义更加丰富。
我们当然也会看到对深度学习和黑盒技术的厌倦。在研究方面，似乎发生了很大的一个转变，即开始转向创建不太透明且数据量少的算法。我们如何在不使用大数据的情况下，仅用真实数据就得出结论呢？有些系统数据量非常大，而有些不是，我们如何利用统计学和其它数据技术推导出有意义的解？
本文由阿里云云栖社区组织翻译。文章原标题《How AI Is Changing》
作者：Tom Smith
译者：奥特曼，审校：袁虎。
文章为简译，更为详细的内容，请查看原文
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■网友
有三大技术的突破：
第一.听力理解的突破可以听懂一大段的连续的话语，并且在里面抽出它核心的观点和论点。
第二.基于海量信息撰写演讲稿给定一个很简短的话题，人工智能可以完成一个演讲稿，关键是根据我们论证的需要，从正方或者反方来很好的表述出来，甚至有时候还可以带一些幽默感。
第三.人工智能给人的思维的困境进行建模例如进退两难，这是一种思维的困境，我们可以通过知识图谱给这个思维困境建模，其实是帮助人们在很多并不是非黑即白的情况下进行决策。
■网友
Max-AI是美国生产商National Recycling Technologies 研发出来的一款人工智能分类机器人，可以代替工作人员完成垃圾分类工作。
Max-AI 机器人是由视觉系统、人工智能及分拣系统组成，它可以利用计算机来识别出垃圾的材质，从而辨别哪些该分拣出来。
视觉系统负责辨别，机械手负责分拣，
把垃圾安排的，明明白白。
【人工智能这些年取得了哪些突破?】
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