百度硅谷 AI 实验室主任 Adam Coates，图源 Baidu USA。
2016 年，人工智能在自动驾驶、机器人、医疗、物流运输等等方面都取得了重要发展和突破，甚至有人称之为“ AI 元年 ”。转眼，这一年就要结束。在这个当口，外媒采访了百度硅谷 AI 实验室主任 Adam Coates，探讨了人工智能与企业之间的紧密联系以及对行业未来的展望。
Adam Coates 是斯坦福大学 PhD，在深度学习领域具有影响力。在百度，他的团队用大规模的深度学习技术，通过数十亿的连接训练先进的语音系统网络。从本质上来说，Coates 团队的目标是让机器设备更像人类一样与外界进行交互。
以下为本次采访内容，由雷锋网编译：
Q：现在有很多企业都在正面拥抱 AI，他们是怎么想的呢？
Adam Coates： 人工智能正在帮助企业提高效益，同时也为用户提供更好的产品体验。举个例子，百度就正在借助机器学习技术来预测百度外卖的送达时间，以及大数据中心的硬盘故障。此外，像百度的 Melody 助手，这种新型医疗消费型 APP 也在帮助消费者及早发现一些医疗病症，并且协助他们与医生取得联系。
Q：您认为明年企业级人工智能的应用将会有什么发展？
Adam Coates： 2017 年，我们会看到更多企业转向云计算服务。 对于一些企业而言，建立属于自己的机器学习专家团队是很困难的，不过像百度开放云（ Baidu’s Open Cloud ）这样的平台能够帮助这些公司解决烦恼，他们可以借此向百度等拥有优秀 AI 团队的科技公司寻求帮助。
Q：对于企业而言，要怎样通过语音技术来推动人工智能交互？
Adam Coates： 在很多领域，语音支持的交互界面都会是一个巨大的帮助。更先进的语音识别支持的 AI 界面能使得用户更容易找到问题的解决方案。相信大家都有过给客服打电话的经历。在语音技术的推动下，人机互动将变得更流畅和可靠，语音技术也将比打字更快速和准确。这样一来，在会议记录等多个领域的笔记速记和听写会更有效率。
Q：您知道大公司是如何争夺 AI 人才的吗？
Adam Coates： 机器学习技术，尤其是深度学习技术，是目前人工智能取得进展的核心。虽然现在已经可以看出这些技术在各领域的广泛应用，但是在这方面有经验的专业人员仍然很少。所以各大公司都在争相吸引能够构建和运行 AI 系统的人才。尽管在聘请人工智能相关专家上各巨头的竞争激烈，但是深度学习研究仍然非常开放，这对推动该领域的快速发展大有裨益。
Q：您认为未来人工智能的突破会通过什么样的技术或者硬件来实现？
Adam Coates： 大量的并行硬件将会继续保持变好的势头，深度学习可以在并行硬件上获得良好的扩展，这对它来说是个好事。 如果没有这些进步，近年来非常多振奋人心的技术是不会成为主流的。再举个例子，百度 AI 实验室已经开创了一项技术，将大数据块的神经网络直接存储在一张芯片上，以便更快速地执行计算。目前，百度的这项技术还只适用于最新，最大的芯片。未来，我们会有更多的选择。
将来，越来越多的硬件供应商会推出专门为深度学习和人工智能设计和定制的芯片。比如，深度学习的应用将受益于低精度运算，同时芯片制造商们也正在将这些技术添加到自家产品上。百度 AI 实验室最近也发布了 DeepBench 的基准，主要目的就是帮助那些硬件设计者了解研究人员正在做的事儿以及他们是怎样提高产品性能的。
Q：现在还没有实现的企业级 AI 的应用，您认为哪些在未来 5-10 年内是有可能实现的？
Adam Coates： 自然语言仍然会是一个巨大的挑战。我猜测短期内人类还无法与计算机进行开放式对话，不过在未来几年内，更自然流畅的小范围人机对话还是可行的。
Via huffingtonpost，雷锋网编译
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