我认真查阅了几千个网址（大概6000多个链接），花费几周时间之后带给大家最好最全的AI产品和业界最有前途的AI公司介绍。今天我们带来了的是第一篇产品分享！—适合个人使用的AI产品。
这个系列的文章会向你详细介绍关于人工智能产业、公司和机构所开发的人工智能产品，希望能够罗列人工智能带来的福音。
顺带一句：我的苹果触控板因为点击量过大已经开始罢工……哭
另外提醒一下，虽然有一些产品想法独到，后端支持稳定，看起来很有前景，不过还没有发布，可能还处于测试阶段。但大多数的产品现在可以使用了。
如果我对公司分类错误或者描述错误可以通过推特（Twitter）联系我。如果你还知道其他AI公司并认为可以加入列表的话请在文末评论。我对自己特别喜欢的产品和公司标了颜色，请享用！
个人使用的人工智能产品
个人/家用：
Ems——帮你找到最合适的居住地
Bridge Kitchen——教你一步步做菜的厨房助理
UnifyID ——通过你走路、打字和坐姿进行身份认证的工具
工作：
Carly——帮你管理来电
ETCH——帮你管理人际关系并且形成可搜索的数据库
Findo ——邮件、文件以及个人云存储的智能搜索助理
Leap ——基于你的技能推荐适合的公司职位
Lomi ——销售潜客挖掘
Mosaic ——帮你提升简历写作能力
Newton——帮你找到心仪工作
Notion——帮你解决邮件超载以及组织和沟通问题
Robby ——更好更聪明的日历工具
Stella——工作职位扫描以及帮你管理申请过程
Woo——帮你做出最明智的职业决策，可匿名
Aloe ——代替你的笔记本、日记本和会议准备材料
Wade&Wendy ——你职业生涯的顾问
Nudge.ai ——浏览器插件，帮你了解你的邮件收件人
社交：
Brightcrowd——帮你找到有意义的职场社交关系
Capsule.ai——帮你记录美好的生活瞬间
Dating.ai ——基于面部搜索的约会APP
ETCH ——帮你管理人际关系并且形成可搜索的数据库
Eezy ——把夜生活交给Eezy管理，专心享受吧
Hashley ——为你的照片添加趣味标签并生成评论
Hotness.ai——能够告诉你，你有多性感
Nudge.ai ——人际关系的智能化管理
Rey——向你推荐需要认识的朋友（工作和生活）
教育：
Thirdleap——教小孩学数学
Woogie——可交互的人工智能机器人让孩子的学习和探索更加有趣
健康和医疗：
Abi——让病患快速问诊的健康助理
Ada——身体不适时可以帮忙的小助手
Airi ——个人健康教练
Alz.ai ——帮你照顾患老年痴呆症的家人
Amélie——心理健康聊天机器人
Bitesnap——从照片进行食物识别并计算卡路里
doc.ai——让检测结果更容易理解
Gyan——帮助你了解症状背后可能的疾病
Joy ——帮你记录和提升精神健康
Kiwi——帮你减少和戒除吸烟
Tess by X2AI——口袋里的治疗师
Sleep.ai——诊断打呼噜和磨牙
个人助理工具：
Amazon Echo / Alexa——家用日常个人助理
Apple Siri——苹果手机和电脑的日常个人助理
Cortana——个人电脑和windows设备的日常个人助理
Facebook M——Siri, Now和Cortana的竞争对手
Fin ——强大的个人助理
Focus——帮你规划和完成一天的事务
Gatebox——咖啡机里的全息动画个人助理
Google Assistant——日常个人助理
Hound——日常个人助理
Ling——跟Amazon Echo类似
Mycroft——世界上第一个开源的语音助理
Remi——类似Siri，还带有界面
Spoken——可视化个人助理，附带界面
Viv——像Siri但是比Siri好用十倍
职场助理工具：
Clara——会议安排助理
Julie Desk ——会议安排助理（面向高管）
Kono——会议安排助理
Mimetic——会议安排助理
My Ally——处理会议安排和日程管理
SkipFlag——自动查找并管理你的工作
Vesper——面向高管的可视化助理
x.ai——会议安排助理
Zoom.ai——处理工作事务的个人助理
娱乐助理：
Fembot——你的人工智能女朋友
Lifos——可以通过网络和社交媒体进行互动的可变独立的实体
Replika——通过文本聊天养成型的AI朋友
聊天机器人：
Brin——帮你做出更聪明的商业决策
Chatfuel——7分钟内创造一个Facebook聊天机器人
Luka——人类或者其他聊天机器人的聊天平台
Lyra——监测和分析你的碳排放
myWave——帮你过好每一天的聊天机器人
娱乐和新闻：
Jottr——可以洞察你的爱好的内容和新闻APP
News360——洞察你的爱好并且推荐你喜欢的内容
旅行：
Ada ——帮你导航和做决定的聊天机器人
Emma——自动计算旅行时间
ETA—— 帮你管理旅行行程和会谈
HelloGbye——使用简单的语言预订复杂的旅程
Mezi——帮助预订飞机、酒店、餐厅等各项事务
Nexar——仪表盘摄像头APP帮你安全驾驶
Ready——交通情况预报和出行时间预测
Spatial——揭示城市的社交层面
汽车：
Vinli——能把任何车变成智能汽车
健身：
Mara——更聪明的跑步APP
音乐：
Aiva——创作情感声带
Pandora——帮你找到喜欢的歌曲
保险和法律：
Docubot——能就法律事务提供建议
Driveway——追踪并且奖励安全驾驶者
购物：
Butler——语音点餐（使用Alexa / Google Home）
Entrupy——帮助你鉴定奢侈品真假
Fify——智能服装导购
GoFind——拍张照片在线找同款服饰
Mode.ai ——帮助你在线淘服饰
金融：
Abe——为你提供及时的财务咨询
Andy——个人税务会计师
Ara——帮你制定预算
Bond——帮你实现财务目标
Mylo——省钱利器，把多余的钱投资起来
Olivia — 帮助你管理个人财务
Responsive— 公司级别的积极组合管理
Roger — 帮助你简简单单付账单
Wallet —日常财务决策AI
Xoe.ai — 贷款聊天机器人
社交媒体和网站管理：
Firedrop——自动设计网站，只需添加内容和发布
Hashley——为你的照片添加趣味标签并生成评论
Millions.ai——输入内容，自动生成网站
Oly——帮你选择内容并发布社交媒体
Signature——使用你的社交媒体内容制作优美的登录页面
TheGrid——只要有内容就能自动生成网站
Zen.ai ——为你的Shopify店铺个性化推荐
物联网和工业物联网：
Aerial——家用运动，移动和身份识别传感器
Bridge.ai ——基于语音和声音的智慧家庭平台
Cubic——智慧家庭设备汇接器
Grojo——温室控制和监视系统
Home——家用设备自动运行系统
Hello——帮你监控并改善睡眠
Josh——全屋的声音控制系统
Mycroft——全球第一家开源语音助理
Nanit——婴儿监控仪，可监测睡眠以及和照顾者互动
Nest——一系列的家用设备比如恒温器、安防和警报
可穿戴设备：
Eli——帮你通过日常对话学习一门新语言
Kick.ai ——武术中穿戴的设备，可以帮助分析踢和打斗
语言和翻译：
Liv——英语和印地语互译
Microsoft Translator——基于神经网络的语言翻译器
Watson.ai ——法律、学术和金融类的翻译工具
机器人：
Dispatch——机器人搬运工
Jibo——家用友好互动机器人
Roboy——旨在复制人类能力的人形机器人
Rokid——一系列的家用机器人助理
Spoon——一个机器人（我不知道他能干什么但是他听起来很酷）
UBTECH——好玩的家用人形机器人（流行的Alpha和Cruz）
有用的，好玩的和其他：
Botler——简单几步帮你移民
CaptionBot——微软的照片识别应用
Crowdfunding.ai——AI项目的众筹平台
Fieldguide——通用领域内寻找可能的匹配
Frankenstain.ai——融合人工智能、机器学习、机器人、生物工程、物联网等技术的AI讲故事实验
Laugh——数字化的笑容，可能会被送到外太空
IntelligentX Brewing Co. ——人工智能酿酒
Readster——人工智能荐书
Subutai——点对点的社交云计算
Token——帮你送出最完美的礼物
Wixi——帮你搞掂wifi问题
科研：
Apollo——将文档和PDF分解成能够快速阅读的要点
Ferret.ai——通过总结文献内容和搜索能力来协助科研
Iris——帮你研究和可视化研究报告里的概念
事件、会议和社区：
The AI Conference——每年定期举行的AI峰会
Applied Artificial Intelligence Conference—— Bootstrap实验室风险投资公司
Events.ai——人工智能、机器学习、深度学习的一站式会议和事件平台
Nucl.ai ——游戏AI的会议和课程
oh.hai.ai ——游戏社区
The AI Forum——蒙特利尔的AI会议
Amsterdam——AI应用社区和活动
Bangalore——AI应用社区和活动
Berlin — AI应用社区和活动
Bucharest —AI应用社区和活动
Budapest —AI应用社区和活动
City.ai — AI应用社区和活动
Hamburg — AI应用社区和活动
Hongkong —AI应用社区和活动
London — AI应用社区和活动
Madrid — AI应用社区和活动
Milan — AI应用社区和活动
New York.ai — AI应用社区和活动
Krakow —AI应用社区和活动
Oslo — AI应用社区和活动
Tallinn — AI应用社区和活动
Tirana — AI应用社区和活动
Seattle — AI应用社区和活动
Singapore —AI应用社区和活动
Sofia —AI应用社区和活动
Stockholm — AI应用社区和活动
Valletta — AI应用社区和活动
新闻和博客：
AI Weekly——每周关于人工智能和机器学习的新闻和资讯
Approximately Correct——AI和机器学习博客
Axiomzen——每两周推送一次的AI新闻资讯
Concerning.ai ——AI评论员
Fast.ai ——致力于普及深度学习
Machinelearning.ai ——关于机器学习和人工智能的专业新闻资讯
Machine Learning Weekly——人工精选的机器学习和深度学习资讯
PRAI——人工智能、机器学习和机器人论坛
Storyteller——讲故事介绍人工智能算法的博客
最新增加：
Iterate.ai（科研）——发现初创公司，估值并且介入
Investors.ai（金融）——帮助你做更好的股票决策的简单工具
Aging.AI（健康）——通过血液判断你的年龄和性别
Neurons.ai（新闻和博客）——专业AI和机器学习讨论的社区
Moon Wearables（可穿戴）——监控身体健康的可穿戴设备
Jarvis（个人）——新奇的手机个人助理
A16Z AI Playbook（其他）——Andreessen Horowitz的AI玩家手册
Wealthfront (金融)— 帮助你做财务机会，节省资金，以及做出投资决策
Pitchbot.vc (交互)— 通过对话了解你是否准备好成为一个投资人了
连载的其他几篇关于AI工具的文章如下：
第一篇：个人使用的AI产品（本文哦）
第二篇：企业使用的AI产品——企业智能
第二篇：企业使用的AI产品（续篇）——企业功能
第三篇：特定行业的AI产品
什么是人工智能？早期人工智能的概念由人工智能之父马文·明斯基 (Marvin Minsky)提出，他认为“人工智能是关于让机器胜任需要人类智慧才能完成的任务的科学。”尽管这一定义的核心在今天看来依然适用，但现代计算机科学家在此基础上进一步升华，将 AI 定义为一种能够感知环境并采取行动，最大限度地确保成功实现目标的系统。不仅如此，AI 系统还具备解读和分析数据的能力，并且能够在这个过程中不断学习和自我调整。
人工智能的定义：一种具备解读和分析数据能力并能够感知环境且采取行动，最大限度地确保成功实现目标的系统。
人工智能的起源可追溯到数千年前，从希腊神话中的皮格马利翁 (Pygmalion) 到维多利亚时代的科学怪人弗兰肯斯坦，千百年来，人们一直幻想有朝一日可以创造出一个能像人一样思考和行动的生物。随着计算机的兴起，我们逐渐认识到，人工智能的形象不会表现为独立自主的实体，而是一套可以增强并适应人类需求的工具和互联技术。
1956 年，在新罕布什尔州汉诺威的达特茅斯大学举办的研讨会上，业内人士首次提出人工智能一词。从那时起，AI 和数据管理就在相伴相依中交织发展。要执行有意义的可靠分析，AI 需要海量大数据。而要采用数字化方式处理大量数据，系统就离不开 AI。因此，伴随着计算能力和数据库技术的崛起，AI 也在不断发展壮大。
过去业务系统只能处理几 GB 数据，如今不仅可以管理 TB 级数据，还可以利用 AI 实时处理结果和洞察。与人造的“科学怪人”不同，AI 技术灵活敏捷，响应迅速，其设计宗旨是帮助人类伙伴，优化和增强他们的能力，而不是取而代之。
AI技术是发展速度最快的科技领域之一。时至今日，即便是最复杂的 AI 模型也只是在利用三种人工智能类型中最基本的 “狭义人工智能”而已。另外两类人工智能还只存在于科幻小说里，以目前的AI技术并不能够实现并加以利用。也就是说，按照计算机科学在过去 50 年里的发展速度，很难预测未来的 AI 将会带领我们走向何方。
AI 的三种主要类型
狭义人工智能 (ANI)
ANI 是现有AI技术能够达到的一种人工智能，也被称作弱人工智能。尽管狭义人工智能可执行的任务可能由高度复杂的算法和神经网络驱动，但它们仍然是单一且以目标为导向的。面部识别、网络搜索和自动驾驶汽车都属于狭义人工智能的范畴。之所以将狭义人工智能归类为弱人工智能，不是因为它在应用范围和能力方面存在局限性，而是因为它与具备人类特质这种真正意义上的智能相差甚远。哲学家约翰·塞尔 (John Searle) 认为狭义人工智能“可以用于检验关于思维的假设，但实际上并不属于思维范畴”。
通用人工智能 (AGI)
AGI 可以成功执行人类才能完成的智力型任务。与狭义 AI 系统一样，AGI 系统可以从经验中学习，发现和预测模式，但是 AGI 的智能水平更胜一筹。AGI 可以从先前获取的数据或现有算法未解决的各种任务和情况中，推断出这些知识。
Summit 超级计算机是全球为数不多的可以演示 AGI 的超级计算机之一。Summit 每秒可以执行 200 千万亿次计算，而人类完成这些计算需要十亿年。要想发挥切实可行的作用，AGI 模型不一定需要如此强大的计算能力，只需要达到目前超级计算机的计算水平。
超人工智能 (ASI)
从理论上讲，ASI 系统拥有完全的自我意识。除了简单地模仿或理解人类行为之外，它们还能从根本上掌握人类行为。
ASI 不仅具备这些人类特质，还拥有远胜于人类的处理能力和分析能力，这似乎为我们呈现了一个反乌托邦式的科幻未来，到那时人类将被逐渐淘汰出局。
生活在今天的人们也许无法亲历这样的世界，但即便如此，依照人工智能的迅猛发展势头，可以预见人工智能几乎会从所有可衡量的领域全方位碾压人类，因此人类必须慎重考虑人工智能的道德准则和管理措施。正如斯蒂芬·霍金 (Stephen Hawking) 所说，“正因为 AI 有着巨大的潜力，因此必须研究如何在利用其优势的同时避免落入潜在的危险中。”
几十年前，企业AI应用领域尚在萌芽阶段，人们对其潜力的认识也停留在理论层面。从那时起，AI 技术和应用不断发展并为企业创造价值，IDC 预测，仅从 2020 年到 2024 年，企业的 AI 技术支出就将增加一倍以上。随着 AI 技术的不断发展，人类对 AI 技术应用的潜力和创造力的认识也逐步加深。如今，借助基于 AI 的系统，企业正在各个领域获得越来越可观的收益，其中包括以下五大领域：
- 更高的企业韧性：早在计算机问世之前，企业就已经认识到，收集和了解业务、市场及客户相关数据的价值。随着数据的规模和复杂程度不断提高，企业面临的挑战日趋严峻，难以准确及时地分析数据。基于 AI 的解决方案不仅可以管理大数据，还能从数据中获取可据以采取行动的洞察。借助 AI，企业可以自动执行复杂的流程，更高效地利用资源，更准确地预测业务中断和机遇，并作出相应调整。
- 更优质的客户服务：企业可以利用 AI 提供个性化服务产品，并与客户实时互动。当消费者通过从销售线索到客户转化的销售漏斗时，他们会生成复杂多样的数据集。借助 AI，业务系统可以利用这些数据，提升客户互动和服务体验。
- 信心十足的决策：优秀的企业领导者往往追求快速制定明智的决策。越是关键的决策，就越有可能涉及到各种复杂的环节和千丝万缕的关系。AI 能帮助增强人类的智慧和经验，利用先进的数据分析功能和可据以采取行动的洞察，支持企业领导者实时制定有把握的决策。
- 极具相关性的产品和服务：许多传统的研发模型都是回溯型模型。企业通常在产品或服务进入市场后才会对绩效和客户反馈数据进行分析，同时还缺少可以快速发现市场潜在业务缺口和机遇的系统。借助基于 AI 的系统，企业可以同时实时查看各种数据集。这样他们就可以利用极具相关性的最新市场数据和客户数据，改进现有产品，并推出新产品。
- 敬业的员工：最近的一项盖洛普 (Gallup) 民意调查显示，员工敬业度高的企业平均利润要高出 21%。在工作中，AI 技术可以执行一些日常的琐碎任务，减轻员工的负担，让他们专注于更有成就感的工作。借助基于 AI 的 HR 技术，企业还能发现员工的焦虑、疲倦或厌倦情绪。此外，AI 还能为员工提供个性化的健康建议，为他们确定任务级，支持并帮助他们重新建立起工作与生活的健康平衡。
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要让 AI 发挥作用，就必须让它有用武之地。只有当 AI 提供可据以采取行动的洞察时，其价值才得以真正实现。如果我们把 AI 想象成人类的大脑，那么 AI 技术就相当于人类的双手、眼睛和身体动作，大脑的想法必须通过它们才能落到实处。下面列出了一些应用最广泛且发展最迅速的 AI 技术。
人工智能技术
机器学习
机器学习及其所有组件都是人工智能的子集。机器学习将各种算法应用到不同类型的学习方法和分析技术上，让系统能够自动从经验中学习并不断改进，无需显式编程。企业可以运用机器学习处理任何需要预测结果的问题或目标，这些预测结果需要经过复杂的数据分析才能得出。
人工智能和机器学习的区别是什么？机器学习是人工智能的一部分，没有人工智能就没有机器学习，所以重要的不是它们互不相同，而是它们有何不同。人工智能是基于数据处理来做出决策和预测。借助机器学习算法，人工智能不仅能够处理数据，还能在不需要任何额外编程的情况下，利用这些数据进行学习，变得更智能。
自然语言处理 (NLP)
借助 NLP 技术，机器能够识别和理解书面语言和语音命令，包括将人类语言翻译成算法可以理解的语言。自然语言生成 (NLG) 是 NLP 的子集，可以让机器将数字语言转化成自然人类语言。在更复杂的应用中，NLP 可以利用上下文来推断态度、情绪和其他主观特质，最准确地解读含义。NLP 的实际应用包括聊天机器人和数字语音助手，例如 Siri 和 Alexa。
什么是聊天机器人？深入了解这些数字助理及其使用 NLP 的方式。
计算机视觉
计算机视觉是一种方法，能帮助计算机查看和理解数字图像和视频，而不仅仅是对它们进行识别或分类。计算机视觉应用利用传感器和学习算法提取复杂的上下文信息，用于自动执行其他流程或为其他流程提供信息。计算机视觉还可以推算数据进行预测，这基本上意味着它可以穿墙透视，而且不会放过任何角落。自动驾驶汽车是计算机视觉应用的优秀范例。
机器人技术
机器人技术算不上新鲜事物，在制造行业等领域已经使用多年。但是如果不使用 AI，就只能通过人工编程和校准来实现自动化操作。如果这些工作流程存在缺陷或低效环节，也只能在事后或者发生故障后才能被发现。操作人员往往对导致问题的原因一无所知，对采取哪些调整措施来提高效率和生产力也毫无头绪。但引入 AI 之后，通常是采用物联网传感器后，就能大幅扩展机器人执行任务的范围、数量和类型。工业领域应用的机器人技术包括大型仓库的订单拣选机器人，以及经过编程可以在最佳时间采摘或养护农作物的农业机器人。
企业AI的应用为各行业不同规模的企业带来了诸多的收益和竞争优势，越来越多的企业开始认识到AI应用在其业务运营中占有不可忽视的地位。尤其是医疗卫生和银行等行业拥有的数据集尤为庞大且敏感。对他们而言，AI技术的作用从最早的迭代时期就已经非常明显。但如今，考虑到现代 AI 的应用范围和可及性，AI 相关应用几乎可以覆盖所有业务模式。以下略举几个行业示例。
- AI 在医疗卫生行业的应用
医疗数据集是世界上最庞大、最复杂也最敏感的数据集之一。AI 在医疗卫生行业的一个重点应用领域就是，利用数据发现诊断与治疗方案以及患者疗效之间的关系。此外，医院希望借助 AI 解决方案为其他运营领域和计划提供支持，包括优化员工队伍，提高员工和患者满意度，节省成本等等。了解在医疗卫生行业采用智能技术和数字化技术的优势。 - AI 在银行业的应用
银行和金融机构对安全性、合规性以及交易速度有着更严苛的要求，他们因此成为最先采用 AI 技术的行业之一。人工智能机器人、数字支付顾问和生物识别欺诈检测机制等功能都可以帮助他们提升效率和客户服务水平，同时减少风险和欺诈。了解银行如何借助数字化和智能技术提供端到端服务。 - AI 在制造行业的应用
设备和机器互联，通过中央系统发送和接收数据，这就形成了一个物联网网络。AI 不仅可以处理这些信息，还能利用这些信息预测业务中断和机遇，并根据具体情况自动执行最合适的任务和工作流程。在智能工厂里，AI 的应用范围还能延伸到 3D 打印机的按需生产协议和虚拟库存领域。了解阿迪达斯 (Adidas) 公司如何利用机器学习，在短短 24 小时内交付定制运动鞋。 - AI 在零售行业的应用
新冠疫情极大地改变了人们的购物习惯。数据显示，网购行为比去年同期显著增加。这些变化给零售商带来了竞争异常激烈且瞬息万变的营商环境。线上购物者不断尝试各种客户接触点，由此产生了比以往更多复杂的非结构化数据。为了充分理解并利用这些数据，零售商希望可以借助 AI 解决方案处理并分析分散的数据集，从而提供有用的洞察并与客户进行实时互动。了解如何利用数字化和智能技术，应对零售行业新时代的挑战和机遇。 - AI 在农业中的应用
在农业领域，AI 应用不仅帮助提高了产量，还推动了对可持续发展的创新研究。AI 的预测能力也帮助提升了农耕效率和食品供应链效率。例如，通过评估成熟时间表、天气情况和与市场距离等数据，预测分析工具可以告知农民采摘不同类型农产品的最佳时间。这其中包括促使农业机器人的工作流程实现自动化，让农业机器人在特定时间自动采摘和加工规定数量的农作物。了解如何利用智能技术推动可持续发展和农作物生长。
1948 年，计算机科学先驱艾伦·图灵 (Alan Turing) 曾说过：“如果一台计算机能够骗过人类，让对方相信自己是人类，就应该被视为是智能的。”尽管由 AI 驱动的现代计算机的处理速度和分析能力已经达到了图灵难以想象的程度，但他可能早已意识到这种强大能力将带来的道德困境。AI 理解和模仿人类的能力不断提升，就会变得越来越像人类。随着我们在数字渠道生成的个人数据日益增加，我们也越发需要能够信任支撑起我们大量日常活动的 AI 应用。以下例举了企业领导者需要了解和密切关注的一些道德挑战。
深入了解 SAP 的 AI 伦理指南
查看 SAP AI 软件开发和部署的指导原则。
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- 以符合道德标准的方式使用客户数据
在 21 世纪 20 年代，我们都是通过数字互联的渠道，以企业或个人身份收集和共享大量信息。2020 年初，全球的智能手机保有量超过 35 亿台，这些手机通过社交媒体和搜索行为共享海量数据，包括 GPS 定位信息、用户的个人信息和偏好等。随着企业获取的客户个人信息范围越来越广，有一点变得极为重要，那就是企业要设定基准并不断完善协议，以此保护客户的隐私，并尽可能地降低风险。 - AI 偏见
偏见渗透到 AI 系统主要有两种途径，一种是算法编程中存在人为偏见，另一种是系统性偏见随机器学习流程中的错误假设传播开来。在第一种情况下，我们很容易掌握偏见产生的来龙去脉，但第二种偏见很难发现和避免。举一个广为人知的 AI 偏见案例，美国医疗卫生系统在使用 AI 应用分配医护标准时，算法发现某些人口统计群体支付医疗费用的能力较低。对这项信息进行推算之后，系统错误地认为该群体理应得到较少的医疗卫生服务。在发现这个令人遗憾的错误后，加州大学伯克利分校的计算机科学家与开发人员一起修改算法变量，将偏见减少了 84%。 - AI 透明度和可解释的 AI
AI 透明是指能够确定算法得出特定结论或作出特定决策的方式和原因。为结果提供信息的 AI 和机器学习算法以及结果本身往往都比较复杂，超出了人类的理解范围。这样的算法被称作黑盒模型。对企业来说，必须确保这些数据模型公平、公正，可以解释，并且经得起外部审查。在性命攸关的航空或医药领域，这一点尤为重要。因此，使用这类数据的人员务必要高度重视数据治理措施。 - 深度伪造和虚构新闻
深度伪造 (Deepfake) 是深度学习 (deep learning) 和伪造 (fake) 二者的合成词。这种技术通常使用人工智能和机器学习，将一个人的脸叠加到视频中另一个人的身体上，而且准确度极高，难辨真假。这种看似无伤大雅的操作可以产生令人惊叹的视觉效果，例如电影《爱尔兰人》中罗伯特·德尼罗 (Robert De Niro) 和乔·佩西 (Joe Pesci) 就通过这种技术手段“减龄”了 30 岁。但不幸的是，这项技术更常被用于炮制一些让人们信以为真的虚假新闻，或者将一些名人移花接木到他们本人并未现身的图片或不雅视频中。
如今人工智能 (AI) 已变成了一个无所不包的术语，很多用来执行在过去需要人工输入的复杂任务的应用（例如与客户在线沟通或下棋）都可以被称作人工智能。在现实中，人工智能也经常与它的子领域互换使用，例如机器学习 (ML) 和深度学习。
然而，它们之间是有区别的，例如机器学习侧重于构建能够基于自身使用的数据进行学习或改进性能的系统。换句话说，所有的机器学习都是 AI，但不是所有的 AI 都是机器学习。
为了充分发挥 AI 的价值，如今许多企业正加大对数据科学团队的投入。数据科学综合运用统计、计算机科学和商业知识，从各种数据源中挖掘价值。
了解 AI 的诸多可能
了解 AI 基础设施
人工智能可帮助开发人员更高效地执行以往需要手动处理的任务，与客户建立联系，识别模式和解决问题。但要使用人工智能，开发人员需要具备数学背景，并且熟悉算法。
在使用人工智能构建应用时，开发人员可以从简单做起，例如通过相对简单的三子棋项目学习人工智能的基本知识。在实践中学习是提升技能的好方法，人工智能也不例外。当您成功完成了一个或多个小项目后，您就可以尽情探索人工智能的无限可能了。
赶快行动
AI 的本质是学习并超越人类感知和响应世界的方式。如今，AI 正迅速成为创新的基石。得益于各种可识别数据模式然后驱动企业开展预测的机器学习技术，AI 可以为您创造更多价值
- 更全面地理解丰富的可用数据
- 基于预测，自动执行过于复杂的任务或常规任务
了解 AI 和机器学习的使用场景
人工智能技术可以自动执行以往需要手动完成的流程或任务，提高企业绩效和生产率，还可以超越人力极限，充分发挥数据的价值，为企业创造巨大的商业效益。例如，Netflix 使用机器学习将个性化提升到了一个新的高度，实现了 25％ 以上的客户增长。
大多数公司都把数据科学作为重中之重，并在这方面投入巨资。McKinsey 在 2021 年针对 AI 开展的一项调查发现，在一个及以上职能中采用 AI 的企业从一年前的 50% 增加到了 56%。此外，27% 的受访者表示至少 5% 的收入可能要归功于 AI，而一年前仅有 22%。
AI 可以为大多数职能、业务和行业创造价值。其中包括通用和行业特定的应用，例如
- 使用交易和人口统计数据来预测特定客户在与某企业的关系中将花费多少（或称作客户的终生价值）
- 根据客户行为和偏好优化定价
- 使用图像识别来分析 X 射线图像中的癌症迹象
根据哈佛商业评论 开展的一项调查，企业主要使用 AI 来完成以下任务
- 检测和阻止安全入侵（44％）
- 解决用户的技术问题（41％）
- 减少生产管理工作（34％）
- 在使用认证供应商的技术时评估内部合规性（34％）
推动 AI 在各个行业中快速发展的主要有 3 大因素。
- 快速可用、经济高效、性能强劲的计算能力： 强大的商用云计算为企业带来了经济高效、高性能的计算能力。在此之前，唯一适用于 AI 的计算环境并非基于云技术且成本高昂。
- 大量的可供训练的数据： AI 需要接受大量数据的训练才能做出正确的预测。易于使用的数据标签和经济实惠的结构化和非结构化数据存储和处理让更多算法构建和训练成为可能。
- AI 的竞争优势：越来越多的企业开始认识到运用 AI 洞察支持业务目标所带来的竞争优势，并将其作为企业的重中之重。例如，AI 提供的针对性建议可以帮助企业更快做出更明智的决策。利用 AI 特性和功能，企业可以降低成本和风险，缩短产品上市时间，获得更多优势。
了解如何运用 AI 超越极限，实现更大的目标
机器学习模型的开发和部署分为多个阶段，包括训练和推理。AI 训练和推理指的是尝试使用机器学习模型解决问题的过程。
举例来说，机器学习工程师可能会尝试使用不同的候选模型来解决计算机视觉问题，比如在 X 射线图像上检测骨折。
为了提高这些模型的准确性，工程师会向模型提供数据并优化参数，直至达到预定义的阈值。这些训练需求通过模型复杂度衡量，每年呈指数级增长。
规模化 AI 训练的关键基础设施技术包括集群网络，如 RDMA 和 InfiniBand、裸金属 GPU 计算和高性能存储。
了解关于 AI 基础设施的更多信息
如今很多成功案例已经有力证明了 AI 的价值。通过在传统业务流程和应用中融入机器学习和感知交互，组织可显著改善用户体验并提高工作效率。
但阻碍依然存在。由于多个方面的原因，很少有公司能够规模化地部署人工智能。举例来说，如果未采用云计算，那么机器学习项目的计算成本往往非常高。此外，构建 AI 项目不仅十分复杂，而且还需要极其稀缺、高水平的专业技能。为了尽可能减少这些痛点，企业应了解采用这些项目的时机和场景以及何时寻求第三方帮助。
了解机器学习操作如何助力您的机器学习工作
如今，AI 已经帮助很多企业取得了重大成功。
- 哈佛商业评论称，通过训练 AI 软件，美联社实现了自动撰写短期收益新闻报道，并将新闻报道量提升了 12 倍。这让其记者能够专注于撰写更具深度的文章。
- Deep Patient 是西奈山伊坎医学院构建的一个人工智能工具，可以帮助医生在诊断出疾病之前识别高风险患者。insideBIGDATA 称，该工具可以分析患者的病史，在发病前一年预测近 80 种疾病。
基于 AI 的解决方案和工具的兴起意味着更多的公司可以在更短的时间内以更低的成本利用 AI。即时可用的 AI 是指具有内置 AI 功能或者自动化算法决策过程的解决方案、工具和软件。
即时可用的 AI 包括自治修复数据库和预构建模型，可利用各种数据集进行图像识别和文本分析。
通过聊天机器人与客户沟通：聊天机器人可以使用自然语言处理技术来理解客户，允许客户提问和获取信息。这些聊天机器人会随着时间的推移不断学习，旨在为客户交互创造更大的价值。
监视数据中心：IT 运维团队可以通过一个集成了所有数据并自动跟踪阈值和异常的云技术平台来简化监视。
无需专家帮助即执行业务分析： 利用具有可视化用户界面的分析工具，非技术人员也可以轻松在系统中查询所需信息，获得通俗易懂的答案。
查看四个简单的 AI 使用场景
要想充分利用 AI，消除 AI 应用面临的阻碍，企业需要构建良好的 AI 文化，从而为 AI 生态系统提供全面支持。在此环境中
- 业务分析师与数据科学家共同定义问题和目标
- 数据工程师负责管理数据和底层数据平台，确保其完全可用于分析
- 数据科学家在数据科学平台上准备和探索数据并实施数据可视化和建模
- IT 架构师负责管理为数据科学提供全面支持所需的底层基础设施，无论是在本地部署环境还是云端
- 应用开发人员将模型部署到应用中，构建数据驱动的产品
了解如何让您的数据科学团队更高效地开展协作
随着 AI 功能广泛应用于主流企业运营，一个新术语正在兴起：自适应智能。通过将实时的内部和外部数据与决策科学及高度可扩展的计算基础设施相结合，自适应智能应用可帮助企业做出更明智的业务决策。
从本质上说，这些应用使您的业务更智能。您将能够为客户提供更好的产品、建议和服务 — 所有这些都能带来更好的业务成果。
了解采用嵌入式 AI 的 Oracle SaaS 应用如何创造颠覆性力量
对于任何希望获得更高效率、新的收入机会和提高客户忠诚度的企业来说，AI 都是一项战略要务。它正迅速成为众多组织的竞争优势。有了 AI，企业可以在更短的时间内完成更多任务、创建个性化和极具吸引力的客户体验并预测业务成果，从而提升盈利能力。
但 AI 仍是一项颇为复杂的新兴技术。为了充分发挥其价值，您需要在如何构建和管理大规模 AI 解决方案方面具备专业知识。一个成功的 AI 项目需要的不仅仅是聘用数据科学家。企业需要实施合适的工具、流程和管理策略来确保 AI 的成功。
哈佛商业评论 就如何开始使用 AI 提出了以下建议：
- 在对收入和成本具有重大和直接影响的活动中应用 AI 功能。
- 在保持人员不变的情况下使用 AI 来提高工作效率，而不是削减或增加员工数量。
- 在后端而非前端开始实施 AI（IT 和会计受益最大）。
AI 转型已是大势所趋。为了保持竞争力，企业终将拥抱 AI 并构建 AI 生态系统。在未来 10 年里，未能在某种程度上采用 AI 的企业终将落于人后。
虽然您的企业可能是个例外，但大多数公司没有内部人才和专业知识来开发能够充分发挥人工智能能力的生态系统和解决方案
要成功完成 AI 转型之旅（包括战略开发和工具访问），您需要找到一个具备丰富行业专业知识和全面 AI 产品组合的合作伙伴。
- 什么是数据科学？
企业正积极将统计学与计算机科学概念（如机器学习和人工智能）结合起来，从大数据中提取洞见，进而推动创新并转变决策制定。 - 什么是机器学习？
机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，专注于构建通过数据进行学习的系统，旨在加快自动化决策流程和价值实现速度。 - AI 资讯和观点
机器学习、人工智能和数据科学正在改变企业处理复杂问题的方式，转变各个行业的发展方向。阅读最新文章，了解行业和您的同行都在如何采用这些技术。
如今，AI 已经帮助很多企业取得了重大成功。
- 哈佛商业评论称，通过训练 AI 软件，美联社实现了自动撰写短期收益新闻报道，并将新闻报道量提升了 12 倍。这让其记者能够专注于撰写更具深度的文章。
- Deep Patient 是西奈山伊坎医学院构建的一个人工智能工具，可以帮助医生在诊断出疾病之前识别高风险患者。insideBIGDATA 称，该工具可以分析患者的病史，在发病前一年预测近 80 种疾病。
基于 AI 的解决方案和工具的兴起意味着更多的公司可以在更短的时间内以更低的成本利用 AI。即时可用的 AI 是指具有内置 AI 功能或者自动化算法决策过程的解决方案、工具和软件。
即时可用的 AI 范围非常广，包括使用机器学习进行自我修复的自治数据库，以及在各种数据集中解决图像识别和文本分析等问题的预构建模型。所有这些都能帮助公司更快地实现价值，提高生产效率，降低成本并改善客户关系。
通过聊天机器人与客户沟通：聊天机器人可以使用自然语言处理技术来理解客户，允许客户提问和获取信息。这些聊天机器人会随着时间的推移不断学习，旨在为客户交互创造更大的价值。
监视数据中心：IT 运营团队可以将所有 Web、应用、数据库性能、用户体验和日志数据整合到一个基于云的数据平台中，然后通过该平台自动监视阈值和检测异常，从而在系统监视上节省大量时间和精力。
无需专家帮助即执行业务分析： 利用具有可视化用户界面的分析工具，非技术人员也可以轻松在系统中查询所需信息，获得通俗易懂的答案。
查看四个简单的 AI 使用场景
尽管 AI 具有广阔的前景，但许多公司仍然无法充分发挥机器学习和其他 AI 功能的潜力。其原因在于，然而，讽刺的是，这一问题在很大程度上是人自己造成的，正是低效的工作流阻碍了公司充分发挥 AI 的价值。
例如，数据科学家有时无法获得构建机器学习模型所需的资源和数据，无法与同事有效开展协作，需要管理许多不同的开源工具。而应用开发人员有时需要对数据科学家开发的模型进行完全重新编码，然后才能将这些模型嵌入到其应用中。
此外，随着开源 AI 工具不断涌现，IT 团队要花费更多的时间来持续更新工作环境，以此为数据科学团队提供支持。在很多情况下，由于数据科学团队工作方式不够标准化，这个问题还会变得更加复杂。
最终，高管层可能无法看到 AI 投资的价值，自然也就不会提供充足的支持和资源来构建 AI 成功所需要的协作和集成式生态系统。
要想充分利用 AI，消除 AI 应用面临的阻碍，企业需要构建良好的 AI 文化，从而为 AI 生态系统提供全面支持。在此环境中
- 业务分析师与数据科学家共同定义问题和目标
- 数据工程师负责管理数据和底层数据平台，确保其完全可用于分析
- 数据科学家在数据科学平台上准备和探索数据并实施数据可视化和建模
- IT 架构师负责管理为数据科学提供全面支持所需的底层基础设施，无论是在本地部署环境还是云中
- 应用开发人员将模型部署到应用中，构建数据驱动的产品
了解如何让您的数据科学团队更高效地开展协作
随着 AI 功能广泛应用于主流企业运营，一个新术语正在兴起：自适应智能。通过将实时的内部和外部数据与决策科学及高度可扩展的计算基础设施相结合，自适应智能应用可帮助企业做出更明智的业务决策。
从本质上说，这些应用使您的业务更智能。您将能够为客户提供更好的产品、建议和服务 — 所有这些都能带来更好的业务成果。
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对于任何希望获得更高效率、新的收入机会和提高客户忠诚度的企业来说，AI 都是一项战略要务。它正迅速成为众多组织的竞争优势。有了 AI，企业可以在更短的时间内完成更多任务、创建个性化和极具吸引力的客户体验并预测业务成果，从而提升盈利能力。
但 AI 仍是一项颇为复杂的新兴技术。为了充分发挥其价值，您需要在如何构建和管理大规模 AI 解决方案方面具备专业知识。一个成功的 AI 项目需要的不仅仅是聘用数据科学家。企业需要实施合适的工具、流程和管理策略来确保 AI 的成功。
哈佛商业评论 就如何开始使用 AI 提出了以下建议：
- 在对收入和成本具有重大和直接影响的活动中应用 AI 功能。
- 在保持人员不变的情况下使用 AI 来提高工作效率，而不是削减或增加员工数量。
- 在后端而非前端开始实施 AI（IT 和会计受益最大）。
AI 转型已是大势所趋。为了保持竞争力，企业终将拥抱 AI 并构建 AI 生态系统。在未来10年里，未能在某种程度上采用 AI 的企业终将落于人后。
虽然您的企业可能是个例外，但大多数公司没有内部人才和专业知识来开发能够充分发挥人工智能能力的生态系统和解决方案
为了确保成功实现 AI 转型，您需要制定正确的战略，找到正确的工具。对此，请选择引领行业创新，具有深厚行业知识和全面的 AI 产品组合的合作伙伴。
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- 什么是数据科学？
企业正积极将统计学与计算机科学概念（如机器学习和人工智能）结合起来，从大数据中提取洞见，进而推动创新并转变决策制定。 - 什么是机器学习？
机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，专注于构建通过数据进行学习的系统，旨在加快自动化决策流程和价值实现速度。 - AI 资讯和观点