虽然没多少人看，考试后还是要正常码字更新的，唐一方如实对宋伊人与卫场子，江墨玄说道。
继续度娘的人工智能课程：
5抵抗住让科技团队独自负责ai研发执行的诱惑。
将执行ai的责任全部交给技术研发部门可能会造成研发与实际使用部门的沟通不畅，最后研发出来的科技成果也不一定可以迅速地在实际领域获得最佳应用。相反，应该让商业与科技领导人同时评定和领导ai技术的发展方向。这个教训，我们在商业领域引进数字技术时就已经看到了。
6在你的ai征程中使用组合拳。
如今的ai工具的种类逐步丰富。我们看见了一些可以直接解决商业问题的技术（例如达成预见性维护的模式检测），也见识到了现在还并不太为人所知，但有着无限潜力的工具（例如发展竞争策略的ai应用）。这意味着商业组织在发展ai技术时可以组合以下三个时间段的技术发展过程：
短期：将注意力集中在如今已经有成熟的市场应用的ai技术，并在整个组织中有计划有规模地推行，以提高利润。
中期：开始试验那些正在稳步发展但是仍相对不成熟的技术（例如深度学习视频识别），并在大规模推行之前证明他们在主要商业领域的价值。
长期：和学界与第三方合作来研发高影响力的ai理论的实际应用，从而获得不可估量的先动优势。
7机器学习是一个强大的工具，但他并不是万灵药。
机器学习和他现如今最为有潜力的分领域，深度学习，已经吸引了许多的媒体关注并且获得了整个ai宇宙中很大一部分的资金支持。在016年，这一领域获得了所有外部投资的60。
然而，虽然机器学习有着众多的应用，他只是众多ai相关的可以解决金融问题的技术中的一个。例如，用来改善自动客服服务的ai技术会和侦测信用卡诈骗的技术完全不同。在公司发展的不同阶段如何使用合适的ai工具来达成经济利益最大化是许多应该思考的重中之重。
八服务数字化要放在ai之前。
我们发现ai技术最为领先的产业，尤其是高科技，电信和汽车领域，也同时是数字化技术最为先进的产业。相似的是，几乎所有产业里较早接触ai技术的公司都已经在数字服务领域进行投资，包括云设备和大数据。事实上，我们可以看到公司是不可能在完全没有经历过数字化转型的情况下轻松进化到ai时代的。在研究过大量数据之后，我们发现那些有着深厚的数字化背景的公司从ai技术中获得的利润比其他公司高出50。
9大胆一点。
在另一份研究数字化颠覆的研究中，我们发现采取最有攻击性的数字战略成为了公司打破数字化颠覆诅咒的最有力的手段。一个采取了最为激进战略的公司彻底地改变了公司发展的路线，成功建造了新的金融模型并规划出一条比数字化时代到来之前更为稳健的发展道路。到目前为止，这样的策略在ai时代同样有效：那些有前瞻性和激进战略的早期ai技术采纳者普遍反馈了更积极的利润前景。
10最大的挑战永远是人和执行的过程。
大多数情况下，在研发推行ai技术过程中改变整个管理决策过程和员工工作程序所受到的挑战，比研发ai技术本身要大得多。当领导决定了由机器顶替人来进行的工作后，他也必须要重视所有雇员技能的再培训。而当ai持续发展先进的视觉化，合作机制与设计思维时，金融产业也应该将管理风格从原有的以流程效率为核心转变为以决策有效性为重点。而这，更加需要管理层人员去创造一个持续学习与完善自我的工作文化。
如今，一些机器人的比赛，比如亚马逊的机器人大赛，所完成的任务也不过是识别物体，抓取，从一头移动到另一头。看起来很儿科，不过，对于机器人来说，“抓取”的确是个难题，当然也与亚马逊的业务密切相关：或许有一天技术突破了，就可以部分代替仓库里的理货员了。
不过，至少现在还不用担心！这波ai热潮涌来后，我们受到的惊吓已经太多了。当alhag战胜李世石的那一刻，几乎所有人都在惊呼，哎呀嘛，人类完了！简单回复一句，根本不是那么回事。还记得shia么，它
第四十谈 好生修养中[1/2页]