AI已经霸占了各大科技媒体的头条新闻。那么AI对各种做生意的人们来说，会有什么影响呢？一家做数字资讯的公司——Rain的高级网络工程师和技术构架师，Jason Herndon，提出了自己的想法。在他看来，AI将以三种方式改变你业务。
1. Facebook的菜单驱动的机器人
在线与客户互动可能是一项非常艰巨的任务。像美国银行、Uber、Fandango和Taco Bell这样的公司各种正在使用聊天机器人进行客户服务，有些甚至建立完全集成的订购SMS解决方案。虽然有些公司试图想让用户觉得聊天机器人是真人客服，然而聊天机器人的目标应该是促进更好的客户服务。
Facebook最近更新了Messenger Bots，推动菜单驱动互动。菜单选项的显示向用户传递它们，实际上与机器人进行交互，但它也使他们有了更好的交互和更快捷的服务。几乎任何业务的目标之一都有它。
2. Netflix的推荐引擎
Netflix是一个关于技术和业务正确的案例研究。原因很多，但最重要的一个是其推荐引擎。千万不要低估了这个功能，它比你想象的要聪明得多。
本月晚些时候会发生一些重大变化，推荐引擎可以根据无数因素确定你想要观看的内容，这是内容写作的主题，外部投机价值高达10亿美元。凯文·凯利在他的《The Inevitable》一书中写道：Netflix有一个300人的团队，在其推荐系统上工作，预算为1.5亿美元。Netflix向我们展示了“我们应该看什么”这个问题。通过考虑所在的数据，并为你的用户解决问题。
3. 亚马逊的分析
分析正在从情报搜集工具转变为预测。亚马逊的在线分析，类似于店内人力销售助理，他们可能会注意到你所学到的各种各样的事情。它可以模仿店内销售员，注意到你背的是皮革背包，而不是棉布背包。以前，互联网知道你正在看什么内容的唯一方式是通过手动维护的元数据目录。
但是，新的分析不需要这样的手工元数据。机器学习通过不断的学习变得越来越好，图像内容分析服务，比如亚马逊的Rekognition或谷歌的愿景，它能在不通过元数据明确告知的情况下知道你正在看棕色的背包。他们看到你看到的，就像店里的销售员一样。而这样的系统越好，销售产品就越多。他们也在学习如何把东西卖给你。
如果Google Analytics 1.0是关于如何收集和手机有关用户与某些内容进行交互的数据的信息，那么Google Analytics 2.0就是关于预测下次可能进行交互的方式，更好地了解你的客户，改善你的业务。
正如你所看到的，问题可以由一台计算机来解决，这个计算机是为了处理人类不擅长处理的大量复杂的信息。而且，更重要的是，上述任何一个想法都不会造成某种机器人大决战之类的情况。
AI这么热，各大科技巨头纷纷跳入其中。2015年，2015年，特斯拉CEO Elon Musk，LinkedIn创始人Reid Hoffman及PayPal创始人Peter Thiel等人共同宣布创立的非盈利的研究公司OpenAI。它是地球上最强的人工智能研究团队之一，致力于进行非监督式学习和强化学习的研究。
密探请到了斯坦福大学和OpenAI的研究者之一——施天麟（Tim Shi），在硅谷Live，讲述“如何构建训练人工智能的虚拟世界”。
Speaker简介： 施天麟 斯坦福大学计算机系在读博士 OpenAI Member Of Technical Staff (Part-Time)
本次硅谷Live将用中文讲述：从ImageNet到AlphaGo，人工智能的重大突破都依赖于确立明确的标杆（Benchmark）。如何构建一个通用的学习环境，来衡量与增强人工智能处理不同任务的能力？
大纲：
1. 回顾强化学习领域的最新进展
2. OpenAI Universe虚拟环境及其基本架构
3. 在Universe环境下训练人工智能的初步尝试
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本文编译自Venturebeat。
