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摘要：換句話說，我們需要人工智能可以看到全局。表示學習使數據過于復雜，無法在人工智能中使用，而是變成更容易處理的內容。
人工智能一直都很擅長數學。它在數學方面比人類做的更好。1996年，Deep Blue 在國際象棋中擊敗了Garry Kasparov，因為國際象棋可以歸結為是邏輯游戲。你可以毫不費力的將邏輯方程編譯進電腦中。
但是15年后，IBM的Watson贏得Jeopardy的冠軍時，人工智能所做的就遠不止數學。
自上世紀六十年代以來，人工智能的大多數進步都歸功于電腦變得更快。更快的計算機可以在相同的時間內完成更多的計算和更多的數據處理。將Internet添加到這種組合中，我們可以看到大量生成的不同類型的數據。
很長一段時間，很多這種新信息對計算機都沒有用。語言或文字基本上是一系列不可讀的象形文字。音頻也不像數字那樣對計算機有意義。直到自然語言處理（NLP）出現。
2011年Watson在Jeopardy獲勝時，自然語言處理并不是被發明出來第一次使用的。它已經存在了一段時間。只是使用它沒有任何好處。
但是，一旦有足夠的數據和足夠快的計算機使NLP變得有用，它就打開了通往計算機可以幫助解決的其他問題的大門。突然間，非數學問題就變成了公平的游戲。
沃森贏得Jeopardy的冠軍的影響讓人們想象出人工智能的可能性。他們能夠將他們在電視上看到的東西轉移到“哦，狗屎，那東西可以治愈癌癥或運行物流 - 也許是感覺到......”它讓我們思考技術的進步并想象它的普遍性（人工智能這個詞本身已經成為無處不在的一個流行語，但人們并不總是能夠形成一個真實的形象）。
雖然，這不是人工智能的第一波潮流。它過去經歷了炒作循環，從快速燃燒的春天開始，然后是漫長的冬天。過去的興奮失敗的一個原因是人工智能沒有達到預期目標。人工智能有一個尷尬的定義：計算機執行通常只有人類才能執行的動作的能力。但是，一旦計算機有可能做到這一點，那么它就不再是人類的專利了，它突然變成了另一個應用程序，而不是人工智能。這么多年來，人工智能已經成為我們日常生活的一部分，這一事實也吸引了大量的媒體關注。
然而，最近人工智能可以做的事情有了很大的飛躍。如今，計算機非常善于交談，識別圖像中的面孔，將你的聲音翻譯成文本以及處理各種其他非數學問題。人工智能計算機可以推薦餐館，可以進行的社交活動，閱讀核磁共振成像，并防止律師閱讀無聊的文件。
解決這些非數學問題正在吸引人們的注意力和想象力。更重要的是，人工智能的這些進步并沒有被IBM，Google和Microsoft 關閉。
對于小型企業，像Microsoft 和Google等大型科技公司銷售簡單的軟件插件（稱為API），可以在筆記本電腦上執行基本的人工智能任務。如果你有關于你公司的業務的數據，他們可能會幫助你找到有價值的信息。
然而，人工智能是一種“涓滴經濟學”。許多最激動人心的應用程序僅部署在大型技術公司內，這些公司擁有為自己創新所需要的數據和專業知識。與這些功能更強大的應用程序相比，針對小型企業的API功能非常有限。
接下一個挑戰是讓更多（如果不是全部的話）轉型應用程序能夠為家庭企業所用。這種情況尚未發生的原因是，人工智能需要大量的數據才能工作。許多廣泛可用的應用程序基于公共數據集。例如，維基百科提供了一個用于學習語言和翻譯的數據量驚人的數據庫。但是，對于SMB來說很難提在提供類似數量的數據，因為他們業務的運營規模還沒有達到所需的。他們唯一可以開發的人工智能將不得不比企業所做的要簡單的多。
如果我們想讓人工智能針對于相對較小的情況，或者更個性化的數據，那么人工智能需要更好地理解上下文。這意味著人工智能可以提取相關但不同類型的數據集，以添加到小數據集中，并將它們聚合成足夠大的數據集，從而做出預測。換句話說，我們需要人工智能可以看到全局。
這種具有全局視角的AI將來自開發轉移學習和表示學習。轉移學習是指將一個領域中學習到的知識應用轉移到另一個領域的能力。將視頻中識別卡車的能力與另一種識別轎車的能力連接起來，將合成一種總體上更善于識別所有汽車的的功能。表示學習使數據過于復雜，無法在人工智能中使用，而是變成更容易處理的內容。隨著我們改進表示學習和轉移學習，我們將能夠連接更多應用程序以獲得更多個性化數據。
這些小數據問題的挑戰是我覺得特別有趣的事情，因為有太多的應用程序，它是一個非常大而且非常長的尾巴。但是，我沒有看到大型科技公司為了讓中小型企業實現人工智能而迅速采取行動，而且我沒有看到任何中小型企業能夠在不解決這種背景問題的情況下找到如何為自己開發人工智能的方案。如果你知道有任何中小企業開發自己的人工智能，請告訴我。初創公司可能是SMB的一個例子，但他們的人工智能產品適用于企業或最終消費者，因此它們并不真正的算數。
無論如何，許多大企業都在盡可能地部署人工智能，這意味著人工智能即使沒有超出企業的預期，也達到了企業的預期。開心的客戶將意味著更多的投資，更多的投資將有望意味著不久的將來，人工智能可能會讓家庭玩的很開心。
這篇文章是作者探討了為什么人工智能可以再次進入我們生活中方方面面的第一篇，講述了上一次人工智能沒有成功的原因和人工智能在次火爆是因為硬件的支持，使得人工智能可以從事更多方面的工作，而被廣泛的應用，并且作者認為現在如果要構建人工智能需要大量的數據支持，并且只會在一些擁有大數據量的公司內才會成功創建人工智能，因為中小型公司無法支撐起創建人工智能的數據量，并且隨著大型公司的不斷發展，人工智能將會通過一種被稱為涓滴經濟學的效應而不斷的向下發展，直到使人工智能發展為惠及全社會的普遍性。并且從目前硬件的發展以及各種諸如云，5G的發展模式來看，未來很有可能人們通過更快的5G信號將數據上傳到云中，然后共同使用這些數據來完成諸如無人駕駛汽車等綜合性的人工智能后，然后將會是工業級的人工智能慢慢的隨著社會中的企業開始使用，而到最后才會有真正的人工智能普及到家庭中去，從現在的產品技術形式來看，任何一個產品都會隨著商業化使成本和技術降低后才會大面積的進行民用，雖然我們現在身邊已經有了很多所謂的人工智能，但真正的使我們可以使用人工智能的時間還有較長的一段路要走。
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