本文发表于《大众科学》的前博客网络，反映了作者的观点，不一定反映《大众科学》的观点
在过去的几年中，各种类型的企业都开始使用他们所谓的“人工智能”。一项国际调查显示，37%的组织（正如一份新闻稿所说）“以某种形式实施了人工智能”。另一项针对美国企业的调查显示，这一数字为61%。第三项针对美国和英国的调查则表示，用另一份新闻稿的话说，高达“77%的企业已经在工作场所实施了一些与人工智能相关的技术。”
这些数字的差异不仅仅基于地理位置。它们突显了关于人工智能讨论所面临的一个问题：很少有人对它是什么达成共识。
在这个领域工作，我们认为所有这些讨论都为时过早。事实上，商业人工智能实际上尚不存在。套用马克·吐温的话（或者更确切地说，是对吐温实际所说的话的常见误引），关于人工智能诞生的报道被大大夸大了。
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并非只有我们这样认为。三星创新副总裁兼Siri的联合发明人Luc Julia也说过类似的话。如今，企业使用的工具包括数学、统计学、机器学习、深度学习和大数据——以及比过去更好的机器。但Julia认为，通常被称为人工智能的技术实际上并不涉及人工智能的形式。对于希望充分利用新技术提供的机会并建立防御未来竞争的企业来说，理解这一点至关重要。
今天的工具可能很强大。但最好将人工智能视为企业尚未开始使用的新一代技术。总有一天他们会使用——那将引发一个全新的颠覆时代。如果企业认为他们已经在使用这些技术，他们可能没有为那些更了解差异、利用这些差异并提出更好、更强大的方式来服务客户的竞争对手做好准备。
那么，如果它不是人工智能，企业今天正在使用什么技术呢？
对于许多人来说，它是自动化。组织正在使用已经存在了几十年但一直由人们手工执行（例如将信息输入到书籍中）或在电子表格中执行的流程。现在，这些相同的流程正在被翻译成代码，以便机器来完成。这些机器就像自动钢琴，盲目地执行他们不理解的动作。
许多传统公司甚至没有这样做。我们中的一位（Simkoff）创立了States Title，旨在变革产权保险行业，此前他发现该行业充斥着过时的机制，包括大量员工进行手动数据输入。秉持着“没坏就别修”的心态，这个市场上的公司保持着同样的旧流程，人员反复将相同的信息输入到多个计算机程序中——这是一个昂贵、错误百出且易于通过自动化改进的系统。
今天，一些企业确实在使用机器学习，尽管只是少数。它涉及自2000年代以来日臻成熟的一系列计算技术。借助这些工具，机器可以随着时间的推移找出如何改进自身的结果。机器学习着眼于数据分析中的模式和趋势，并得出结论。
在加入States Title之前，我们中的一位（Mahdavi）将其中一些技术用于物理科学研究，得出了关于星系、宇宙学和暗物质的成果。这些“超前”的技术需要能够基于自身发现进行构建的机器。它们涉及让机器使用演绎逻辑和解决问题，并不断用他们学到的东西来加强他们的流程。
机器学习可以在任何业务中应用。如果您的企业现在没有使用它，请注意，您的行业中几乎肯定有竞争对手正在寻求这样做。
人工智能有何不同？在我们看来，人工智能通过使用类似于人类的智能来确定问题的最佳解决方案。除了寻找数据中的趋势外，它还接收并结合来自其他来源的信息，以得出合乎逻辑的答案。
当商业人工智能到来时，期待一场彻底的变革。它将催生从根本上以不同方式构建的组织。这些企业的领导者不会问人们可以提供哪些产品或服务以及机器如何帮助他们这样做，而是从人工智能可以做什么开始，并围绕其构建业务。真正的人工智能甚至可能自行创办一家公司。这将是一种新的范式。
商业领袖最好熟悉最新的技术发展，并聘请了解这些技术的专家。States Title迅速崛起的最大原因之一是，它进入了一个对最前沿技术带来的变革毫无准备的行业。在当今商业环境变革的速度下，每个行业都容易受到类似的颠覆。