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但是，客户服务自动化最难的那部分还没有解决方案，即倾听和理解。基于本章在前面讨论的各种原因，语音识别和自然语言处理的其他方面一直是人工智能诞生之后面临的非常棘手的问题。以前居于主导的符号型方法根本没有奏效，而基于深度学习的新方法的进展却如此迅速，甚至令专家也感到惊讶。
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2016年10月，微软研究团队宣布，他们建立的神经网络已经实现了“交谈时的语音识别方面与人类平起平坐”，一如其论文标题所示。无论是给定主题的讨论还是朋友家人之间的开放式对话，该系统都比专业的记录员更准确。语言学教授杰夫瑞·普勒姆（Geoffrey Pullum）在评论这个结果时写道：“我必须承认，我从来没想过会看到这一天。在20世纪80年代，我曾认为完全自动化的连接语音识别（听取连接的会话语音，准确地写下所说的话）对机器来说太难了……而语音工程师已经实现了它，甚至无须依赖任何语法分析[10]：它纯粹是关于工程的，辅以基于海量原始数据的统计建模……我不仅没想到会看到这结果，而且还会自信地否定它。”
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传奇电脑科学家弗雷德里克·杰林克（Frederick Jelinek）的评论捕捉到了人工智能领域从基于规则的方法向统计方法大范围转型背后的原因。杰林克在20世纪80年代中期观察到：“每当我辞退一名语言学家，语音识别器的表现就随之改善。”到2015年左右，处理语音翻译相关问题最为成功的团队里面没有语言学家，而他们的研究结果震惊了全世界。我们坚信，更多类似的惊喜即将出现。
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我们同意赛富时首席执行官、技术行业先驱马克·贝尼奥夫（Marc Benioff）的观点，即我们正在进入他所说的“人工智能为先的世界”。像我们一样，他看到了取代HiPPO人士决策、让事情做得更好的无数机会。他写道：“许多企业仍然根据本能而不是信息做出重要决策……这将在未来几年内发生变化，因为人工智能变得越来越普遍，它们可能使每家公司和每个员工更聪明、更快、更高效。”几年前，这样的预测听起来像天方夜谭，现在它却像一个没有风险的赌注。
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本章总结
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• 现在，基于规则的符号型人工智能方法趋于式微。除了几个狭窄的领域之外，它似乎不太可能卷土重来，甚至在那些领域也难以翻盘。
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• 机器学习终于兑现了早期的承诺并完成了有用的工作，它是打造通过建立和观察多个实例来检测模式并制定取胜战略的软件系统的艺术和科学。
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• 机器学习系统越来越大，它们在运行速度越来越快、越来越专业的硬件上运行，能够获得更多数据，容纳改进的算法，因此变得越来越好。所有这些改进都在发生，所以机器学习正在迅速发展。
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• 神经网络在标识了学习实例的监督性学习方面最为成功，但在无监督学习方面进展甚微，而后者则是人类了解世界的主要途径。
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• 监督性学习非常适合把目前由人工完成的许多工作自动化，特别是在模式匹配、诊断、分类、预测和推荐等方面。机器曾经对视觉、语音识别等功能束手无策，但目前在许多领域表现出与人类相当的水平。
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• 我们还处于机器学习传播的早期阶段。它将在社会和经济中变得普遍，特别是因为它现在可以从云端按需获取。
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• 机器学习系统（和所有其他形式的人工智能）仍然缺乏常识。
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问题
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A 你手头最重要的模式匹配、诊断、分类、预测和推荐活动是什么？你是否正在探讨上述活动的机器学习解决方案？
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B 你会考虑把哪些关键决策或操作（如果有的话）完全交给人工智能系统，又会在哪些工作中确保决策过程中存在人类？
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C 如果明天早上让你乘坐自动驾驶汽车去上班，你感到自在吗？你认为5年内你能自在地这样做吗？为什么能，或者为什么不能？
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D 填空：如果我们的竞争对手为_______部署了成功的机器学习系统，我们将面临严峻的挑战。
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E 你的机器学习战略是什么？在将机器学习引入组织方面，你走了多远？
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[1]这种时钟大小的装置被用来预测太阳、月亮和行星的运动。它很令人费解，主要是因为它在当时太先进了。正如2015年乔·马尔尚（Jo Marchant）写的一篇文章所说：“自古以来就没发现过这样的事物。1 000多年来，再也没出现像它一样复杂的事物，甚至与它相近的也没有。”Jo Marchant, “Decoding the Antikythera Mechanism, the First Computer,” Smithsonian, February 2015, http://www.smithsonianmag.com/history/decoding-antikythera-mechanism-first-computer-180953979.
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[2]艾伦·图灵证明：存储程序的基本电脑可以被认为是一种通用的计算机，原则上，可以指示它来解决算法能解决的任何问题。
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[3]正如1994年语言学家史蒂芬·平克（Steven Pinker）在其《语言本能》一书中所指出的那样，一个对父母睡前阅读感到不高兴的孩子会构建一个复杂的句子，如“爸爸，你怎么把这本我不想听的书带上来了呢”。Steven Pinker. The Language Instinct(New York: HarperCollins, 1994), 23.
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[4]一个悲剧性案例研究提供的有力证据表明，在一定年龄之后，孩子们已经不能再学会语言了。1970年，南加州当局了解到有一位化名吉尼（Genie）的13岁小女孩，她饱受可怕的虐待和疏于照管之害。从蹒跚学步的孩提时代开始，她就一直被父亲禁锢，几乎完全与社会隔离。她被关起来，独自待在一个寂静的房间里，没人跟她说话。吉尼获救之后，许多施以援手的研究人员和治疗师相信她并非先天迟钝，尽管做了很多努力，她还是学不了什么东西，只能用简单的句子说话。她学不了更复杂的语法规则。吉尼目前在加州某地一所为存在精神缺陷的成人服务的机构里生活。
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[5]基于规则的人工智能被称为符号型人工智能，因为它以人类可以理解的词语、数字和其他符号进行表达。
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[6]正如我们为《哈佛商业评论》撰写的文章所讨论的，大数据和数据分析还改变了人类的决策。Andrew McAfee and Erik Brynjolfsson. “Big Data: The Management Revolution,” Harvard Business Review, 90, no. 10 (2012): 61–67.
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[7]迪恩的许多贡献使他成为谷歌的传奇。他的同事收集了一系列夸张的“杰夫·迪恩的事实”来表达他的能力。“真空中的光速曾经是每小时35英里，然后，杰夫·迪恩花一个周末优化了物理学”就是一个代表性的例子。Kenton Varda. Google+ post, January 28, 2012. https://plus.google.com/+KentonVarda/posts/TSDhe5CvaFe.
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