人工智能是人們利用計算機來模擬我們大腦工作的原理，並將其用來探索、闡釋我們周圍世界的最新技術，而近年來大火的機器學習其實也不是新世紀的產物。早在上世紀90年代前期，隨著在相當狹窄的領域對AI展開應用，機器學習就已經誕生。上至由IBM開發，擊敗世界國際象棋排名第一的大師加裏·卡斯帕羅夫的“深藍”，下至郵箱中不起眼的垃圾郵件過濾系統，都是機器學習應用的典範。

而深度學習的資歷又要老上更多，甚至可以追溯到圖靈身處的時代。Face++的圖像識別和科大訊飛的翻譯機，其實均為深度學習的典型應用。

並不需要對AI抱有特別的敬仰或是畏懼之心，你完全可以為自己的公司引入AI，使業務迎來質的飛躍，將跟不上時代潮流的競爭對手遙遙甩在身後。

人工智能所處理的問題並非都是重塑人類生產模式，超越人類智力極限之類宏偉的命題。

譬如，當你為企業運營的細節感到頭痛的時候，你完全可以把如何提升餐廳翻桌率，如何合理安排體育館裏有限的羽毛球場地來賺取更多收入也交由AI處理。

甚至連智能化的機器人大廚這種充滿科幻情節的產物，也有可能在未來照進現實。

而涉及到具體的技術細節，深度學習，機器學習，強化學習……花樣繁多的AI技術，你到底應該采用哪種？

這絕非經過簡單的分析就能做出決斷，需要對你所面臨的問題和可供使用的數據進行全面分析後才能。

AI就像哆啦A夢的萬能口袋，我把任何問題拋給他，都能收獲滿意的答案

雖說計算機通過大量的訓練和學習，做出的判斷可能完全超出了輸入給它的初始數據的範疇（比如AlphaGo已經能下出超越所有人類圍棋選手認知的“昏招”），這麼一看著實相當神奇，但AI的魔力也只能到此為止。

如果你連自己希望解決的問題的真相都沒有搞清楚，就胡亂地把它塞給AI以期一個滿意的答案，必敗無疑。

既然AI模型那麼厲害，就讓它自己學習進步好了，我終於可以去當甩手大掌櫃嘍

絕大部分的機器學習模型都是在線下完成訓練的。什麼？是不是感覺有點驚訝呢？如果你只是放任不管，一味地給模型填充數據的話，事情很有可能變得處處失控起來。只有在人為的掌控下，你才能確保每一個環節都順利進行。

AI雖然厲害，但他們畢竟沒有七情六欲，很多時候不能理解相較復雜得多的人類。你需要緊盯自家AI模型的發展。