據(jù)外媒報道，如果有人對你說，你現(xiàn)在整天都在和人工智能（AI）打交道，你可能會不信。通過科幻電影和電視，我們能夠想象出AI會以多種形式出現(xiàn)，有些甚至可能會讓你大吃一驚。AI不僅被整合到許多行業(yè)中，而且還教會人們?nèi)绾魏喕瘶I(yè)務(wù)、優(yōu)化自己的生活。從社交媒體到公共服務(wù)，有些人每天都在與AI互動，你可能會驚訝于它被采用的廣泛程度。下面就讓我們看看現(xiàn)在每天已經(jīng)在使用AI的方式：

有時，AI的整合會以一種更為明顯的方式呈現(xiàn)出來。以虛擬助理為例，當(dāng)你登錄一個網(wǎng)站并受到聊天機器人的歡迎時，你就更有可能與電腦生成的助手互動，如果你的問題相當(dāng)復(fù)雜的話，它就會求助于真人。你很快就會知道它是人類還是機器人，比如UBank的Robochat會進行自我介紹。

UBank最近推出了由IBM超級計算機Watson驅(qū)動的RoboChat，它可以回答有關(guān)家庭貸款申請的相關(guān)問題。UBank的數(shù)字主管杰里米·哈巴德（Jeremy Hubbard）在接受《澳大利亞人》采訪時表示：“從本質(zhì)上講，我們正試圖讓客戶盡可能輕松地完成一些他們認為繁瑣的程序?！?/p>

通過自然語言處理，RoboChat可以回答有關(guān)家庭貸款申請的問題，這意味著機器人可以理解你的意圖，并像人類那樣進行對話。RoboChat獲得IBM Watson的支持，整個AI平臺能夠接收和理解海量數(shù)據(jù)。對于UBank來說，IBM Watson提供了會話能力。每次與虛擬助理交談時，也是在與簡單AI的互動。

無論何時，只要你向手機問路，要求虛擬助理訂購紙巾，或者給任何非人類實體下指令，你都是在對由AI驅(qū)動的設(shè)備說話。虛擬助理使用自然語言處理(NLP)來理解你所說的內(nèi)容，然后對你的查詢做出響應(yīng)。

社交媒體是另一個受益于AI的平臺，Twitter最近將Watson引入其中，以防止追蹤有問題賬戶的功能被濫用。Twitter的數(shù)據(jù)策略副總裁克里斯·穆迪(Chris Moody)在接受《每日電訊報》采訪時表示：“Watson非常善于理解語言和意圖的細微差別，我們想要做的是盡早發(fā)現(xiàn)濫用模式，并在行為開始前就阻止這種行為?！边@種技術(shù)通過掃描從用戶那里找出的特定負面關(guān)鍵詞，并應(yīng)用對他們所寫內(nèi)容的理解來識別濫用行為。

AI進入我們?nèi)粘Ｉ畹钠渌I(lǐng)域還包括交通。叫車服務(wù)公司利用AI來提高應(yīng)用程序的功能和精確度。機器學(xué)習(xí)利用大量此前數(shù)以百萬計的旅行數(shù)據(jù)，以及距離和速度限制等因素，幫助預(yù)計到達目的地的時間。

雖然這看起來像是科技公司使用AI的自然選擇，但更令人驚訝的是，AI正以我們可能沒有意識到的方式影響著我們的生活。就拿你晚上喝的那杯酒來說吧，AI發(fā)現(xiàn)它的原料來自新澤西葡萄園，并幫助簡化了葡萄種植流程。

最近，在Watson的研究中，嘉露酒莊 (E. &J. Gallo Winery) 開發(fā)出一套智能灌溉系統(tǒng)。Watson監(jiān)測天氣報告，并利用遙感技術(shù)測量數(shù)據(jù)，為每棵葡萄分配生存和生長所需的最佳水量。根據(jù)來自氣象公司的數(shù)據(jù)，嘉露酒莊已經(jīng)制定了一項自定義灌溉計劃，允許他們減少25%的用水量。

雖然對人工生命的展望可能有點嚇人，但它們依然處于人類的掌控之中。事實上，人類經(jīng)常監(jiān)督人工智能過程，這就是所謂的“深度學(xué)習(xí)”。深度學(xué)習(xí)是一種計算模型，它能夠以傳統(tǒng)計算不可能的方式解釋和理解信息。在某種程度上，它能像人類一樣學(xué)習(xí)，接受反饋和調(diào)整以提高。

雖然深度學(xué)習(xí)允許機器像人類一樣學(xué)習(xí)，但它們沒有人類的判斷能力。無論你向深度學(xué)習(xí)模式展示多少數(shù)據(jù)，它都無法推理和判斷發(fā)生了什么。相反，它需要人類監(jiān)督和得出結(jié)論。

IBM杰出研究人員默里·坎貝爾（Murray Campbell）說:“深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成功地解決了一系列定義明確的問題，其中含有大量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)，它擅長于感知和分類問題，而不是真正的推理問題。下一個重大機遇是，對深度學(xué)習(xí)的感知和分類作用進行推理?！?/p>

那么，機器能夠如何處理與深度學(xué)習(xí)相關(guān)的技能呢？研究人員希望它們能夠解決涉及人類特性的問題，比如常識。IBM人工智能和認知分析研究負責(zé)人亞雅·索弗（Aya Soffer）解釋說：“人類知道，如果把一個物體放在桌子上，它很可能會留在桌子上，除非桌子是傾斜的。但沒有人在書中這樣寫，這是一種隱含的東西。系統(tǒng)沒有這種常識性的能力。”

AI前景正在不斷地變化和完善。由于IBM在Watson上取得了長足的進步，當(dāng)前AI現(xiàn)狀同樣令人印象深刻。我們已經(jīng)變得如此依賴AI，它為我們提供方向，提供公共服務(wù)，幫助我們納稅，并讓我們在空中保持安全。

有些人可能會發(fā)現(xiàn)，有AI支持和沒有AI的生活可能相差不大，但其他人無法想象沒有Watson“直覺大腦”幫助的時刻。未來50年，AI的發(fā)展將令人震撼。與此同時，我們應(yīng)該意識到AI是如何影響我們?nèi)粘Ｉ罘椒矫婷娴?，并意識到我們正處在比科幻電影更好的環(huán)境中。