人工智能現(xiàn)在已深入人心，我們日常的吃、穿、住、行產品，經常出現(xiàn)AI科技的身影。然而AI真的存在于我們的生活中嗎？
在過去的幾年中，各種企業(yè)都開始使用他們所謂的“人工智能”。一項國際調查顯示，37%的企業(yè)已經“以某種形式運用了AI”。另一項調查顯示，對于美國企業(yè)來說，這一數字為61%。第三項集中在美國和英國的調查則在另一篇新聞稿中表示，“高達77%的企業(yè)在工作場所中運用了AI相關的技術。”
這些數字的不同并不僅僅取決于地理位置。它們強調了一個關于AI的任何討論都面臨的問題：幾乎沒有人在“AI是什么”這一問題上達成共識。
作為該領域的從業(yè)者，我們認為所有此類討論都為時過早。事實上，商用人工智能還不存在。套用馬克吐溫的話來說（或者是對于吐溫實際所說的話的一個普遍的錯誤引用），有關人工智能誕生的報道被嚴重夸大了。
這么認為的并不只有我們。三星的創(chuàng)新部副總裁及Siri的共同發(fā)明者Luc Julia曾經表達過類似的觀點。如今商用的工具包括數學、統(tǒng)計、機器學習、深度學習和大數據——這些都是比過去更好的機器。但Julia認為，通常被稱為AI的工具實際上并不涉及智力的人造形式。對于想充分利用新技術提供的機會并針對未來競爭建立防御的企業(yè)而言，認識到這點至關重要。
當今的工具可能功能強大。但企業(yè)最好將AI視為尚未開始使用的下一代技術。企業(yè)總有一天會開始使用AI——而那將帶來一個顛覆性的全新時代。如果企業(yè)認為他們已經在使用這些技術，他們可能沒有針對競爭者做好準備，這些競爭者更充分地理解兩者的差異、更好地將AI技術投入使用并提出更好更強大的方法來服務客戶。
那么如果不是AI的話，當今企業(yè)正在使用的是什么技術？
大多數企業(yè)使用的是自動化。企業(yè)延續(xù)著已經存在數十年的工作流程，這些流程需要由人們通過手寫（比如將信息輸入到書籍中）或電子表格來完成?，F(xiàn)在，這些同樣的流程被轉化為機器可以執(zhí)行的代碼。機器就像自動演奏鋼琴一樣，盲目地執(zhí)行著它們并不理解的動作。
很多傳統(tǒng)公司甚至都沒有使用自動化。我們中的一位（Simkoff）在發(fā)現(xiàn)產權保險業(yè)飽受過時機制困擾（包括大量員工手工輸入數據）后，推出States Title來改變該行業(yè)。秉持“不破就不修”的心態(tài)，該行業(yè)的公司保持著相同的舊有流程，職員將相同的信息反復輸入到多個計算機程序中——這是一個昂貴、錯誤百出且容易通過自動化改善的系統(tǒng)。
盡管只有少數，但如今一些企業(yè)正在使用機器學習。機器學習涉及一系列自2000年代以來已經成熟的計算技術。借助這些工具，機器可以弄清楚如何隨著時間的推移改善自己的結果。機器學習從數據分析中觀察模式和趨勢并得出結論。
在加入States TItle前，我們中的一員（Mahdavi）將其中一些技術用于物理科學的研究，得出了關于星系、宇宙學和暗物質的結論。這些“激進的”技術需要機器能夠建立自己的發(fā)現(xiàn)。它們涉及讓機器使用演繹邏輯和解決問題的技術，并根據所學不斷增強其流程。
機器學習可被應用到任何行業(yè)中。如果你現(xiàn)在沒有使用它，請注意，你所在的行業(yè)中幾乎肯定有競爭者打算使用它。
人工智能有何不同？正如我們所見，AI通過使用類似人類的智能來確定問題的最佳解決方案。除了尋找數據中的趨勢外，AI還會吸收并結合其他來源的信息以得出合理的答案。
當商用AI出現(xiàn)時，一場徹底的變革將指日可待。它將孕育出完全不同的企業(yè)。這些企業(yè)的領導者不會問人們可以提供什么產品或服務，或機器如何幫助他們實現(xiàn)，而會從人工智能能做什么出發(fā)，并圍繞此建立業(yè)務。真正的AI甚至可能自己創(chuàng)辦公司。這將是一個新范式。
隨著技術的不斷發(fā)展，企業(yè)領導者最好熟悉最新技術，并聘請了解這些技術的專家。States TItle能夠如此迅速發(fā)展的最大原因之一是，它進入了一個對最前沿技術帶來的變化毫無準備的行業(yè)。以當今企業(yè)環(huán)境的變化速度，每個行業(yè)都面臨著類似的顛覆。
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