（記者 王維）你 是否曾將應用了人工智能技術的“殺手級應用”投入大規模生產中？
實際上，這種情況較為少見。去年，全世界3182名首席信息官（CIO）中，僅有4%表示他們已
將人工智能相關的應用投入生產中，或是在未來12個月內有此計劃。首席信息官不一定瞭解企業中正在進行的每一個項目，但 基本上這個數字的誤差不會超過它的兩倍。也許，8%的企業都已將這樣的應用投入生產中，但 8%這個數字很可能是對實際情況的一種高估。
為什麼會出現這種情況？
今年6月27日， Gartner發佈了一項人工智能技術成熟程度的研究，為企業架構師和科技創新者提供相關見解。該研究的重點在於人工智能技術的成熟程度，而不在於人工智能領域企業的發展狀況 。
從表面上看，人工智能領域在過去十年中取得了突破性的進展。不斷有新的、寶貴的機會湧現出來。在這十年中，在與人工智能有關的研究、會議、研究生項目、初創公司、
風險資金、公司中的併購（M&A）活動、人工智能相關的工作發佈、專利申請上，我們都取得了很大的進步。
但我們看到的只是其中的一部分，還須考慮
的是：
讓我們把目光聚焦在“殺手級應用”的“真空”狀態上。
我們向IT 領導者或企業管理者詢問了人工智能應用的問題，並向他們徵求文字或口頭回答，回答通常會分為以下四類：
這幾類（先不說第二項）和老式汽車的市場非常相似——老式汽車的想法在十九世紀已經出現，在二十世紀早期 出現了對應的產品。人們在熟悉的環境下可以更好地發揮想象。
因此，我們有例如：
客戶對虛擬代理存在著普遍的興趣。事實上，表示在人工智能技術上進行了 投資的客戶中，有三分之二提到了“面向用戶”（通常與聊天有關）的項目。但是除非縮窄這些項目的定義，這些項目要達成一定規模的難度非常大。除了幾家大型科技公司外，沒有哪家公司具備開發出一個 可以回答所有人所有問題的全能聊天機器人的能力，洞察引擎（Insights Engine）在這方面比聊天機器人做得更好。
而從目前的情況來看，這些大公司的產品也並不是那麼完美。谷歌的Duplex、亞馬遜的Alexa Challenge中的對話可能是目前最為智能的 ，但企業是否會對這些項目大規模投資仍然懸而未決。
未來是難以預見的。除了聊天機器人之外，其餘項目都僅是在 “老式汽車”上的改進。那些能夠讓企業開創使用人工智能技術的新商業計劃的巨大突破在哪裡呢？
然而，行業、廠商、分析人員、諮詢顧問乃至全世界範圍內的企業，都並不瞭解 這些巨大突破會是什麼。
這其中一部分的問題是，人工智能最適合解決的問題，可能已超出 那些想找到新的“殺手級商業應用”的人的能力和經驗 認知。
回到商用計算機的早期年代（二十世紀中期），企業購買計算機，運行人們已在紙上處理了數個世紀的問題。當人們知道如何在紙上進行記賬，那麼將相同的邏輯應用到計算機上就相對容易了。
在如今 這個人工智能技術應用開始生產的早期時代，我們無意中失去了知道我們應該如何處理一些事情
的能力。研究筆記中寫道：
“我們現在能夠用深度神經網絡（DNN）為基礎的系統 對照片做面部識別。人類（我們靈長類動物的祖先）已經有至少五千萬年的面部識別經驗，但總的來說，我們並沒有一套有效、系統的方法來進行面部識別。
我們只是運用 人類的本能（不像科技開發者那樣），用我們神經系統中不同的、與生俱來的學習迴路來進行面部識別。其中具體的過程是模糊的。一個十五個月大的孩子是如何分辨出他父親 和母親的圖片的？我們並不瞭解。日常的人類經驗不足以讓我們建立一套實現臉部識別的技術。”
我們在缺乏這樣的見解的同時，也缺乏實際經驗以驅動對相關應用的創造或開發。擬人法可能會讓我們誤入歧途 。
這些侷限之外，我們仍要相信：
等待能夠帶動重大商業投資的“ 殺手級應用”被發現的過程中，我們將繼續以實際的、策略性的方式進行小型投資，為業務
帶來實際價值。
關於Gartner
Gartner, Inc.（紐約證券交易所：IT）是全球領先的信息技術研究和顧問公司，也是標準普爾500指數包含的上市公司之一。 Gartner為企業領導者提供必不可少的見解、建議和工具，以幫助他們達成其優先處理的關鍵事項及建設在未來能夠取得成功的企業機構。
Gartner完美結合了專家主導、來源於從業者的資源和數據驅動的研究，使客戶能夠在最重要的問題上做出正確的決策。Gartner的客戶遍及100多個國家的12,000
個企業機構，覆蓋各行各業、各種企業規模的主要職能部門。這些客戶都深信Gartner是客觀的資源提供者和重要合作伙伴。
Gartner研究公司前副總裁兼院士級分析師Tom Austin
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