六大理由告诉你，2017年你的公司为何需要一名首席机器智能官

强化式学习和监督式学习需要更多的人力投入，而非监督式学习则会让机器自主学习。不过，非监督式学习目前还处于试验阶段。谷歌的人工智能实验就是一个很好的例子，它证明互联网中的每一个人都可以玩转智能系统，在一种开放的学习环境中训练它们。

除此之外，还有一点需要记住，目前机器智能还是人类脑力劳动的产物，如果控制不当，它们就会带有创造者思想中的习惯性偏见。这不仅与设计算法的科学家有关，还与标注训练集的注解者有关。现实生活中就有很明显的事例，如果用1到5来为小狗的可爱程度打分，那么女性打出的平均分数要比男性高出0.16分。这是统计数据上存在的巨大分歧，会影响对机器智能的教学。

哪怕某个系统看上去完美至极，CMIO都需要谨慎决定给机器多少信任度、给自己留多少控制权，以及如何建立制衡机制。正如上文提到，机器智能未来最大的好处，就是给人们留出更多时间专注于自己的事情，比如判断、社交和创作等。届时，对控制的需要就会逐渐减小。

结论

目前，Havas在世界各地和各行各业中的许多营销和产品，都利用了机器智能技术。我个人最中意的还是与亚美利交易控股公司（即TD Ameritrade，以下简称AMTD）和IBM Watson合作的“最有信心的球迷（Most Confident Fan）”项目。该项目为我们认识AMTD赞助NFL这件事提供了全新的角度。针对橄榄球赛季，我们打造了一款网页应用程序，以测量球队取得胜利和球迷对该队信心（以社交平台上的言论为基础）之间的关系。

未来几年，机器智能将会普及到许多行业和垂直领域中。现在的问题并不在于它是否会流行，或者它什么时候会流行，而在于为了迎接它你都做了哪些准备？可以说将机器智能看作公司内部一个至关重要的战略部门，是踏出了正确的第一步。

（编辑：西安站长网）

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