很多人通過“阿爾法狗”認識了人工智能和機器學習，但大數據科技公司“第四範式”的首席科學家楊強在最近的一次公司內部培訓中提出，我們不能片面地認為人工智能就是機器學習，因為人工智能的發展還有上世紀50年代到80年代這段時間，那時，人工智能主要在做人工輸入的規則型的知識表達研究，以及基於這些規則的符號空間的推理和搜索。楊強認為，正是這幾個方面，今後會在技術和商業層面大有發展。
先來說技術方面，楊強認為，自然語言的表示學習和機器閱讀，會是一個風口。表示學習的意思是說，當數據和任務沒有直接相關的時候，也可以學。比如我們讓機器像人一樣讀一段話或一本書，機器可以通過學習自動發現值得關注的關鍵詞，並且找到關鍵詞之間的關係。
人機對話是楊強看好的另一個技術風口。這個領域裡的客服和人車對話是我們比較熟悉的，也都積累了足夠多的數據。但楊強還提到一個例子，就是特定場景的特定任務，比如亞馬遜出品的，叫做Echo的智能音箱，能通過8個麥克風探測到你是不是在跟它說話，並且執行你的命令，比如播放音樂，打開智能門鎖等等。楊強說，家庭主婦就很喜歡在客廳和廚房使用這款音箱，因為可以解放雙手。如果以後收集了足夠多的數據，就可以訓練出強大的對話系統，運用在更多場景和任務中。
人工智能可以下棋，可以無人駕駛，我們可能會覺得很厲害，但楊強說，人工智能很多時候依然不可靠，因此他相信，未來，在人工智能的可靠性模型上還會有大突破。一旦實現，普通用戶也能用模塊搭建自己的人工智能系統。
說完了技術風口，我們再看看人工智能在商業上會有什麼價值。除了我們熟知的智能客服和“寫稿機器人”，楊強還預測了幾點。
一個是特定任務的智能機器人，比如亞馬遜用來做倉儲的機器人，或者醫療領域可以開刀縫合的機器人等，但目前它們都達不到完全自動的水平，以後收集到足夠的數據，機器人就可以在更多的領域完成更復雜的任務。目前來看，人工智能在無障礙輔助領域的需求是非常大的，儘管人不多，但痛點很強，未來在這方面會有更多數據。
另一個很重要的商業風口是有機食品，比如記錄每一顆菜旁邊的溫度、溼度、光照等等，再用這些數據訓練一個機器學習的模型，你可以通過這個模型來控制種出來的菜，是甜一點兒，酸一點兒，還是脆一點兒。
楊強提到的最後一個商業風口是金融。在金融領域，現在美國有幾個比較時髦的概念，分別是投研、投顧和投資。投研是說研究整個市場的基本面，就好像我們研究輿情分析一樣，但輿情只是其中的一部分；投顧是說在美國的銀行給很多客戶做理財分析，然後做理財的配置，這些工作可以由機器人來做；投資是說機器人自己就是一個客戶，它可以去投資。在這幾個方面，也很可能成為未來的商業風口。
大數據處理信息服務商金盛網聚WJFabric認為，伴隨著大數據、雲計算、VR、AR等技術的成熟，人工智能無疑將成為比肩蒸汽機、電力、互聯網的新一輪科技革命的核心。雖然目前還無法描摹出未來的確切圖景，但隨著技術的發展，更多的實踐與創新將使人類實現對未來的期望。作為重要基建之一的大數據技術將在新一輪科技革命中起到基礎性作用，無論是機器學習，還是新技術的商用，都需要將行業數據作為基石進行統合與研究。作為專業從事大數據業務的企業，金盛網聚WJFabirc將立足於傳統的信息服務業務，同時致力於將大數據處理作為新的業態與各行業進行“嫁接”，通過新技術驅動行業升級。