第二個“計算機”？AI如何幫助企業
近年來，高性價比大規模處理能力的出現和AI算法的突破，推動了人工智能的發展，也讓人工智能能夠處理更加復雜的問題。有趣的是，這一趨勢讓人不禁聯想到80年代PC機的興起，當時不斷出現的高性價比計算能力成為許多行業大規模計算機化的催化劑。就像如今的AI一樣，庫卡機器人驅動器維修，當時的計算機和計算機化引領了新的發展趨勢，所以很多公司都爭先恐后的打造自己的計算部門和小組。按照當時的標準，工業機器人維修，我們都可以算作是計算機專家了。
但是計算機的普及不是一夜之間發生的。數十年前，雖然對計算機化的需求非常旺盛，但對各行業的影響卻是不明確的。人們能夠感覺到計算機很重要，但是無法100%的肯定。我們經歷了一整個發展與發現的過程，計算機專家和各領域專家攜手合作了15-20年，才針對各種需求開發出了對應的計算機和軟件。
如今，我們再現了歷史�，F在AI正處在無法很好的融入各專業領域的階段，領域內高級玩家知道AI的重要性，但是不知道如何正確面對它。如今最常見的問題是什么是AI？和AI如何能夠幫助到我的業務？
AI如何幫助企業
首先來看看在線內容，特別是網站優化�，F在大多數人都熟悉轉換率優化（CRO），所謂CRO就是網站操作員通過測試設計、信息、用戶體驗等方面的新想法來最大化實現轉換。AI可以使這個過程以數量級優化。
我們需要弄清楚我們應該如何判斷AI的解決方案，并確定其運作方式。在這個例子中，我們通過增加的轉換率來判斷是否成功，AI通過改變字體、設計、顏色等來優化網站。我們可以給予AI有關更改的信息，以及確定瀏覽器類型或登錄狀態的權限，以便AI開始分割用戶。
這樣做的結果可能會令人震驚。AI可以找到令人信服且易引起觀眾共鳴的設計。它可以通過遺傳算法有效的培育出更合適的設計，從而創造出轉換高效且能自我循環的子代，讓AI配置更加優化。
需要注意，這個方法有一個很重要的方面，即AI是自主的，這也符合AI的一般定義參數和目標是由操作員設置的，但是AI決定了如何組合才能找到最佳的答案，達成更好的結果。
這樣的例子數不勝舉，在金融貿易、醫療保健甚至農業等多個行業都已經成功部署了AI。在所有情況下，去除上述步驟中的某些形式，這些決定都會無法獨立完成。這正是一個需要領域專家和AI從業者緊密合作的過程。
什么是AI
讓我們回到起點，人工智能的本質是什么？對此我并沒有答案，我也認為根本不存在答案。這個定義可以隨著時間的變化而變化，AI也不斷的超越現有的水平。所以與其提出嚴格的定義，還不如來看看一些例子。
谷歌的關鍵字搜索是否是AI？你也許認為搜索背后的技術很簡單，但是即使在90年代末期，工業機器人維修，搜索引擎也居然使用了AI教科書中提及的A*樹搜索算法。
那么Siri呢？這應該是一個AI系統的例子。但實際上呢？其實許多人將Siri的幽默當作是人工智能。但實際上這只是Siri從數據庫中隨機查詢的結果。換句話說，人們所發現的具有人性的以免其實只是工程師手下的一行代碼。
那么自動駕駛汽車呢？這也是這段時間各大公司爭相研發的東西。但即使是贏得DARPA挑戰的自動駕駛汽車也完全只是使用傳感器，并沒有涉及AI技術，也就說沒有自我學習的能力。
換句話說，算法本身是否能被定義為AI是有爭議的，而且我個人認為這無關緊要。重要的是AI是否根據領域專家定義的一個或多個方法得到了提升。重要的是AI模型是否可以自我學習相關領域知識，并根據新的情況和期望進行調整。從定義的角度來看，它需要能夠自主運作，并隨著時間的推移變得越來越好。
我們需要設想的真實情況是AI無處不在的世界。這一切非常緊迫，因為這個世界正在來臨。這是一個由AI通過進化神經網絡自我設計出來的世界。簡而言之，這將與我們今天所處的世界完全不同。AI的定義將會繼續發生改變。就像當初的計算機化一樣，只有當我們所有人都被認為是AI專家時，AI才是真正的完全實現了。