顯然，人工智能的商業(yè)化已經(jīng)開始。但是，與任何復(fù)雜的技術(shù)一樣，它有很多活動的部件和很多的復(fù)雜性。人工智能也不例外，因為它融合了大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)管理，高級分析，機器學(xué)習(xí)以及各種算法和模型。

隨著AI工具和模型的成熟，它將成為支持業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型以及企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)以及幫助人與計算機協(xié)作的能力的基礎(chǔ)。有什么不同嗎？過去，我們依靠業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來告訴我們我們?nèi)ミ^的地方和已經(jīng)知道的知識–借助AI，我們可以開始從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，以便預(yù)測未來并在問題影響業(yè)務(wù)之前糾正問題。最重要的是，AI并不是業(yè)務(wù)的唯一方法。要取得成功，業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者，所有類型的IT專業(yè)人員都必須進(jìn)行協(xié)作。

如果實施得當(dāng)，人工智能可以通過消除通常會使我們退縮的正常偏見，并使我們專注于傳統(tǒng)智慧和堅定信念，來幫助組織以不同的方式理解數(shù)據(jù)。如果僅根據(jù)過去購買的商品來詢問誰是我們的最佳客戶，我們可能會錯過有關(guān)客戶期望未來轉(zhuǎn)變或破壞的重要指標(biāo)。另一方面，如果您讓數(shù)據(jù)將您引向答案，您將以不同的方式看待您的機會。需要注意的是，無論系統(tǒng)多么智能，任何系統(tǒng)都無法融合單個專家所能理解的所有細(xì)微差別和知識。但是，您無法建立包含世界上整個數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)模型。

盡管我們沉迷于AI的潛力，但我們擔(dān)心會失去人工干預(yù)和互動。因此，在線社區(qū)像以前一樣蓬勃發(fā)展也就不足為奇了。從支持社區(qū)到專業(yè)社區(qū)，人工智能工具都能夠以跨越地理邊界，空間和時間的方式將知識整合在一起。因此，問題就變成了AI +人類協(xié)作如何提供強大的解決方案來促進(jìn)專有技術(shù)。

隨著機器學(xué)習(xí)工具的出現(xiàn)，在線社區(qū)的世界正處于過渡狀態(tài)。例如，在線社區(qū)領(lǐng)導(dǎo)人擔(dān)心聊天機器人會接手他們的工作，并減少我們對機器的討論。但是這種擔(dān)心缺少社區(qū)的核心因素：社區(qū)取決于細(xì)微差別，敏感性和環(huán)境。人們需要以無法在計算機中復(fù)制的復(fù)雜程度進(jìn)行交互。人與人之間的互動-借助使信息更易于訪問和理解的工具的支持是成功的關(guān)鍵。因此，展望未來，我們看到了一個世界，在這個世界中，人工智能和以人為中心的協(xié)作完美地融合了我們的決策和信息來源。

想象一下這個世界，我們的社區(qū)互動將由AI和人類共同推動。社區(qū)滿足會員需求的能力越強，社區(qū)對會員的價值就越高。為了使社區(qū)蓬勃發(fā)展，需要有志同道合的人，有趣的對話，學(xué)習(xí)機會和對我而言重要的信息。

那么，人工智能和機器學(xué)習(xí)在哪里提供使社區(qū)蓬勃發(fā)展所需的幫助類型？我們認(rèn)為，有四個因素對人與機器之間的成功協(xié)作至關(guān)重要。

大型社區(qū)通常無法找到正確的問題和疑慮的答案。太多地方的數(shù)據(jù)太多了。人工智能和機器學(xué)習(xí)模型的一大優(yōu)點是，它們使人們能夠以人類無法實現(xiàn)的方式來攝取和分析數(shù)據(jù)。因此，這些工具可以豐富在線社區(qū)的協(xié)作深度和洞察力。