人工智能与机器学习让人想到决策计算机正在取代整个部门和部门——许多公司认为，未来太遥远，不值得投资。但事实是，人工智能就在这里，而且还在这里。尤其是在企业层面，越来越多的公司正在调整生产效率和机器的承诺，这些机器能够独立思考。
事实上，麦肯锡最近的一项研究显示，到2019年，对人工智能的风险投资已经超过185亿美元。IDC预测，到2023年，全球在人工智能和机器学习解决方案上的支出将达到近980亿美元。
所有这些发展都将对工业的每一个角落产生巨大的影响。麦肯锡最近公布的数据预测，到2030年，全球将有3.75亿名工人(约占全球劳动力总数的14%)需要转换职业，因为机器人和算法将接管人类完成的任务。然而，大多数分析都预测了人工智能带来的净就业增长，如Gartner的这份报告所示，该报告预测，在美国，人工智能将在不久的将来取代多达180万个就业岗位，但随着企业扩张以吸收新的生产力，人工智能将带来至少50万至200万个新就业岗位的净增长。
那么，考虑到这些，如何理解人工智能和机器学习的宣传?应该如何思考认知计算能为你的业务做些什么?
定义人工智能
人工智能是一个计算机系统，旨在以人类的思维方式进行思考。这意味着不仅仅是做好一项任务，比如Alexa会响应你的语音命令来播放你最喜欢的歌曲。真正的人工智能能够解析数据，做出决策，并从这些决策中学习创造新的东西。
人工智能已被著名地用于解决重大问题，如测试治疗癌症的药物化合物。阿里巴巴不仅使用人工智能在其网站上做预测性广告，还可以监控汽车和创造不断变化的交通模式，或者帮助农民监控农作物以提高产量。AmazonGo正在利用人工智能重新思考零售业的未来，创建无人值守的便利店，监控你的购物体验，当你拿着商品走出家门时自动向你收费。
实验人工智能写小说(糟糕)，与世界大师对弈(非常好)，解析世界医学文献，帮助医生做出更好、更完整的诊断(并挽救了生命)，开发人员现在拥有了为自己的业务创造性地思考人工智能所需的资源。此外，云中的人工智能大大降低了公司的基础设施成本，因为人工智能需要大量的计算能力才能发挥最大的作用。
定义机器学习
有时，机器学习与人工智能可以互换使用，但这并不完全正确。机器学习实际上是人工智能的一个子集。机器学习指的是一个程序，它通过解析和分析数据来很好地完成一项任务。它只和流入其中的数据一样好。然而，机器学习的例子在我们身边随处可见，从桌面上的Alexa，到基于信息在网站上涨跌的动态定价，或者自动过滤到收件箱的电子邮件，以及当你在网站上提问时做出回应的聊天机器人。
大局观
IT咨询机构icogalic IT公司负责市场营销的副总裁Sitima Fowler表示，人工智能有着广阔的发展前景，而且对于公司来说，将其整合到系统中变得越来越可行。但她建议大多数公司从小处着手。
她说，“人工智能现在很流行。但现实情况是，大多数公司都会从机器学习开始，比如说，机器人会解析用户流量，挖掘数据。他们可能会把它用于他们网站上的聊天机器人，引导消费者查询正确的信息。从那里，许多公司可以使用亚马逊和微软等服务提供的云端AI开发工具来开发人工智能，为面向消费者的应用提供动力，等等。我们都对人工智能的未来感到非常兴奋。但一步一个脚印很重要，这样你的其他系统就可以集成并跟上。
例如，在标志性IT，我们使用人工智能来防止网络安全漏洞。仅仅在你的电脑上安装一个防病毒和垃圾邮件过滤器是不够的。坏蛋们已经找到了绕过这个软件的方法。所以我们在这些软件的基础上加入了人工智能，让它看起来像一个人的正常行为和与其他人的互动。随着时间的推移，它会了解用户的电子邮件习惯、通信方式、联系人，以确定某一特定电子邮件是否合法或可能有害。”
