近年来，高性价比大规模处理能力的出现和ai算法的突破，推动了人工智能的发展，也让人工智能能够处理更加复杂的问题。有趣的是，这一趋势让人不禁联想到80年代pc机的兴起，当时不断出现的高性价比计算能力成为许多行业大规模“计算机化”的催化剂。就像如今的ai一样，当时的计算机和计算机化引领了新的发展趋势，所以很多公司都争先恐后的打造自己的计算部门和小组。按照当时的标准，我们都可以算作是计算机专家了。

但是计算机的普及不是一夜之间发生的。数十年前，虽然对计算机化的需求非常旺盛，但对各行业的影响却是不明确的。人们能够感觉到计算机很重要，但是无法100%的肯定。我们经历了一整个发展与发现的过程，计算机专家和各领域专家携手合作了15-20年，才针对各种需求开发出了对应的计算机和软件。

如今，我们再现了历史。现在ai正处在无法很好的融入各专业领域的阶段，领域内高级玩家知道ai的重要性，但是不知道如何正确面对它。如今最常见的问题是“什么是ai？”和“ai如何能够帮助到我的业务？”

ai如何帮助企业

首先来看看在线内容，特别是网站优化。现在大多数人都熟悉转换率优化（cro），所谓cro就是网站操作员通过测试设计、信息、用户体验等方面的新想法来最大化实现转换。ai可以使这个过程以数量级优化。

我们需要弄清楚我们应该如何判断ai的解决方案，并确定其运作方式。在这个例子中，我们通过增加的转换率来判断是否成功，ai通过改变字体、设计、颜色等来优化网站。我们可以给予ai有关更改的信息，以及确定浏览器类型或登录状态的权限，以便ai开始分割用户。

这样做的结果可能会令人震惊。ai可以找到令人信服且易引起观众共鸣的设计。它可以通过遗传算法有效的培育出更合适的设计，从而创造出转换高效且能自我循环的子代，让ai配置更加优化。

需要注意，这个方法有一个很重要的方面，即ai是自主的，这也符合ai的一般定义参数和目标是由操作员设置的，但是ai决定了如何组合才能找到最佳的答案，达成更好的结果。

这样的例子数不胜举，在金融贸易、医疗保健甚至农业等多个行业都已经成功部署了ai。在所有情况下，去除上述步骤中的某些形式，这些决定都会无法独立完成。这正是一个需要领域专家和ai从业者紧密合作的过程。

什么是ai

让我们回到起点，人工智能的本质是什么？对此我并没有答案，我也认为根本不存在答案。这个定义可以随着时间的变化而变化，ai也不断的超越现有的水平。所以与其提出严格的定义，还不如来看看一些例子。

谷歌的关键字搜索是否是ai？你也许认为搜索背后的技术很简单，但是即使在90年代末期，搜索引擎也居然使用了ai教科书中提及的a*树搜索算法。

那么siri呢？这应该是一个ai系统的例子。但实际上呢？其实许多人将siri的幽默当作是人工智能。但实际上这只是siri从数据库中随机查询的结果。换句话说，人们所发现的具有人性的以免其实只是工程师手下的一行代码。

那么自动驾驶汽车呢？这也是这段时间各大公司争相研发的东西。但即使是赢得darpa挑战的自动驾驶汽车也完全只是使用传感器，并没有涉及ai技术，也就说没有自我学习的能力。

换句话说，算法本身是否能被定义为ai是有争议的，而且我个人认为这无关紧要。重要的是ai是否根据领域专家定义的一个或多个方法得到了提升。重要的是ai模型是否可以自我学习相关领域知识，并根据新的情况和期望进行调整。从定义的角度来看，它需要能够自主运作，并随着时间的推移变得越来越好。

我们需要设想的真实情况是ai无处不在的世界。这一切非常紧迫，因为这个世界正在来临。这是一个由ai通过进化神经网络自我设计出来的世界。简而言之，这将与我们今天所处的世界完全不同。ai的定义将会继续发生改变。就像当初的计算机化一样，只有当我们所有人都被认为是ai专家时，ai才是真正的完全实现了。

而那一天即将来临。

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