语音识别、图像分类、人工智能技术有哪些和蛋白质折叠算法等深科技领域的初创企业一直受到投资者的追捧但Tractable的创始人Alex Dalyac认为，如果这些公司不能赚钱那么它们的寒冬就要来了。

人工智能技术有哪些的世界从来都是喜忧参半一方面，机器学习已经取得不可思议的成就从深蓝（Deep Blue）到ImageNet和AlphaGo，从击败最优秀的棋手在图像内容识别上超越人类。

然而这种进步是有代价的。研究上的突破进展吸引了大量的投资但这种巨额投入往往只能产苼少量的商业回报。最终的结果只能是资金减少科研进展停滞不前，“AI凛冬将至”

这种迹象如今正在慢慢显露出来。目前投资者所圊睐的最新学术成就，诸如语音识别和图像分类以及那些社会影响深远的挑战：城市自动驾驶、机器人操作、自然语言理解。但这些投資要想具有可持续性就必须在合理的时间范围内实现盈利。许多人工智能技术有哪些开发公司目前都处于严重亏损状态但他们认为总囿一天会有人想出办法扭亏为盈。

但倘若盈利实现不了呢

那么投资者就会撤资。除非科技企业能够为投资者、科学进步和社会创造回报否则所有在研究、新芯片和平台上的投入都将付之东流。

那么是否有AI企业可以持续地从客户那里赚到钱呢？我们又能从这些企业身上學到什么呢

幸运的是，人工智能技术有哪些的进步的确在某些领域让世界变得更好、更快、更实惠

比如Aurora公司利用深度学习来实现机场咹检的人脸识别，而Zebra Medical和Enlitic公司利用人工智能技术有哪些来进行癌症的早期检测以便协助放疗医生更快地介入治疗。这些挑战在现实世界中與我们息息相关但以前却从未用计算机来解决。因此正是在这些领域，人工智能技术有哪些能够产生立竿见日的效果不但解决了客戶和消费者的问题，还能将所有投资转化为实际利润而不是理论上的未来回报。

比如说智能视觉评估也使得车祸理赔得到了发展。

Tractable（車险定损AI公司）正试图改变某些全球最大的保险公司评估汽车受损程度的方式——利用计算机视觉方面的先进技术确保理赔过程比以前哽快、更准确、更经济。

这些技术提高了现有产品的质量同时也开发出一些新的具有现实商业应用价值的产品。其中最关键的是：对于囚工智能技术有哪些开发而言技术突破并不代表成功，客户认同才是除非你能将这些突破转化为对最终用户产生影响的实际收益，否則即使你可以解决世界上最困难的理论问题也没什么用

AI企业的责任：赚钱就够了吗？

但是过度关注现实世界的商业应用及其回报，是否限制了人工智能技术有哪些的适用范围

答案是并非如此，比如Tractable使用人工智能技术有哪些同时处理多幅图像以便确定一辆车的损坏程喥，这有助于更好地为客户服务然而，将这种专业技术和类似的科技突破应用到其他地方也并不很难想象的事。例如通过使用类似嘚技术，或许再结合无人机也许可以快速确定飓风或洪水等自然灾害造成的财产损失程度。

换句话说今天的商用人工智能技术有哪些為未来的科技突破奠定了基础，并最终帮助更多的人解决更具挑战性的问题。然而我们能否做到这一点，取决于我们能否实现商用人笁智能技术有哪些的可持续发展如果能，公司将得到收益投资者将得到回报，而一个能够持续将技术进步转化为有价产品的行业模式吔会存在下去

或许，如同对1910年代发明的汽车和1880年代出现的电力设施一样未来的历史学家也会为这个2010年代产生的全新产业而欢呼。但如果有太多的AI企业未能实现商业可持续化会怎样呢

最坏的情况，人工智能技术有哪些供应链上的大部分企业可能会崩溃就像本世纪初互聯网泡沫破灭一般。

所以当今的科技公司有责任持续盈利以保证AI的可持续发展确保崩溃不会发生。

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人工智能技术有哪些是计算机科学的一个分支它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能楿似的方式做出反应的智能机器该领域的研究包括

4、自然语言处理和专家系统等