我上周在里斯本的Web Summit上度過，這次活動的主要收獲之一是，在許多公司中，機器學(xué)習(xí)在多大程度上已經(jīng)超越了概念驗證，從而以一種具有巨大的現(xiàn)實世界影響。

亞馬遜首席技術(shù)官沃納·沃格斯(Werner Vogels)作主題演講詳細介紹了機器學(xué)習(xí)如何絕對地支撐了Everyall Store的所有工作，從推薦產(chǎn)品到弄清楚每個履行中心的庫存以確保安全操作其新的交付無人機。

Vogels演講中的一張幻燈片確實讓我震驚：雖然Amazon自成立以來一直在使用各種機器學(xué)習(xí)技術(shù)來幫助預(yù)測單個產(chǎn)品的需求，但Vogels說，直到2015年，年度改進只是逐步的。那一年，Amazon轉(zhuǎn)向使用深度學(xué)習(xí)。方法-一種基于多級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI，它以一種寬松的方式模仿人腦中的連接。

發(fā)生什么事?亞馬遜的預(yù)測準(zhǔn)確性提高了15倍，這一飛躍使亞馬遜能夠?qū)⑵湟蝗誔rime交付保證推廣到越來越多的地區(qū)。

許多其他公司的AI配置文件開始看起來更像亞馬遜。例如：萬事達卡。支付公司網(wǎng)絡(luò)和智能解決方案負(fù)責(zé)人Ajay Bhalla告訴我，它已使用AI將客戶錯誤地拒絕其信用卡交易的次數(shù)減少了一半，同時將欺詐性交易減少了約40% 。

萬事達卡還使用預(yù)測分析來發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)攻擊以及有組織犯罪集團的欺詐活動浪潮。Bhalla說，這已幫助其客戶在過去10個月中避免了價值75億美元的網(wǎng)絡(luò)攻擊造成的損失。他說，萬事達卡現(xiàn)在在公司的各個部門(從人力資源到財務(wù)再到營銷)都使用基于AI的軟件。

盡管網(wǎng)絡(luò)峰會只不過是關(guān)于AI的承諾，但上周的這一消息應(yīng)該讓人們停頓一下：美國國家運輸安全委員會發(fā)布了初步報告，調(diào)查了Uber的自動駕駛汽車中的一輛如何擊中并殺死49-歲的伊萊恩·赫茲伯格(Elaine Herzberg)去年在亞利桑那州坦佩市過馬路時。