麥肯錫預測人工智能的影響力將不亞於蒸汽機

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麥肯錫預測，到2030年，人工智能將為全球經濟活動貢獻13萬億美元

根據CNBC在美國，人工智能可能“至少在未來10年裏，為國內生產總值(gdp)的年增長率額外貢獻1.2%”。以美元計算，到2030年，全球經濟活動將達到約13萬億美元。

從這個角度來看，這將使人工智能的發展與蒸汽機不相上下。

該報告還預測，到2030年，70%的公司將采用某種形式的人工智能，大多數企業將使用全方位的人工智能技術。

就該領域的領導者而言，麥肯錫表示，美國和中國都在競相大舉投資人工智能。北京是一個力爭榜首的城市。人工智能已經被納入到持續到2020年的五年經濟計劃中。

成為人工智能領域的領導者是關鍵。該報告預測，人工智能可以幫助這些國家“比目前水平多獲得20%到25%的經濟效益”。

閱讀麥肯錫報告全文，來自前沿的注釋:模擬人工智能對世界經濟的影響，在這裏．

機器學習用例

黑客中午本周發表了一篇文章，介紹了商業中機器學習的五個最著名的用例——非常精彩。下麵是我們最喜歡的兩個例子。

我們都知道網飛公司使用機器學習向用戶推薦電影和電視節目。但是，你知道它是怎麼做到的嗎?

Netflix不隻是使用機器學習來推薦與用戶觀看的同一類型的節目，而是使用智能算法方法來創建真正以用戶為中心的體驗。為了做到這一點，Netflix會處理你看過的節目和電影，你看完每個節目走了多遠，你花了多長時間看完。有了這些見解，Netflix有能力提供用戶無法忽視的內容。

另一個明顯但有趣的機器學習案例來自於臉譜網．你最近可能已經注意到，如果你通過Messenger與朋友和家人製定計劃，Facebook會自動建議在你的日曆中添加一個活動。Facebook的算法可以識別像“今天”和“明天”這樣的單詞，雖然這看起來有點恐怖。

但並不是這樣。Facebook的整個平台都嵌入了機器學習和人工智能。另一個例子是麵部識別:當Facebook識別一張臉並推薦一個朋友來標記。

閱讀更多關於Tinder, Amazon和Uber使用的機器學習技術在這裏．

穀歌的新假設工具

穀歌借助人工智能工具重新回歸。本周在他們的博客他們宣布了假設工具(What-If Tool)，這是TensorBoard應用程序的一個新功能，“讓用戶無需編寫代碼就可以分析ML模型”。

他們創建這個工具的原因是鼓勵從業者在構建機器學習模型時，加強他們的遊戲，扮演偵探的角色。為了做到這一點，用戶需要問以下問題:

• 數據點的變化會如何影響我的模型的預測?
• 它對不同的群體有不同的表現嗎?
• 我在上麵測試模型的數據集有多多樣化?

目前，找到這些問題的根源充其量是低效的。它要求程序員編寫“定製的、一次性的代碼”，排斥非程序員。假設工具使所有從業者能夠檢查、評估和調試機器學習模型。