这不是编程的问题。这不是基础建设的竞赛。跟传统分析很不同，没有人真正理解为什么机器学习有用。不管怎么样，让我们面对事实，这就是 Google和Facebook 全力以赴的项目！也是CXO们关心的。2017 年，企业会引进单项优势机器学习技术提高底线。

　　Matthew Mayo，数据科学家，KDnuggets副主编

　　2016年的大新闻就是我们从深度学习得到的加速回报。神经网络征服国际象棋也许是最引人注目的例子，但是还有其它的例子。展望2017，我预计神经网络持续发展进步，依然产生大新闻。不论如何，自动机器学习会是相当重要的事件。也许不想外界的人想的那样像，神经网络这么诱人，自动机器学习会开始比ML、AI和数据科学走的更远。2017显然是这样的一年。

　　Brandon Rohrer，Facebook 数据科学家

　　2016 年机器读唇语比人类更精准，听写比人类更快，能生成拟人的声音。这是都是探索新奇架构和算法带来的成效。卷积神经网络在识别方面被改造，结合强化学习器和时态感知(time-aware)方法打开新应用领域。2017年，我估计更多人类衡量标准落败，特别是视觉领域很适合CNN做。我还预估（也希望！）我们的社区能进军决策系统的周边领域，非视觉特征创建和时态感知方法将变得更频繁和硕果累累。综合这些让智能机器人成为可能。如果我们足够幸运，2017 年，可以给我们带来一个可以在冲咖啡方面打败人类的机器。

　　Daniel Tunkelang，数据科学及工程

　　2016年最大的新闻就是AlphaGo打败李世石，人类的国际象棋世界冠军。这对AI社区是一个惊喜，是深度学习领域值得铭记的转折点。2016年是深度学习和AI的一年。聊天机器人，自动驾驶车和计算机问诊也解答了我们可以得到什么样的可能，通过足够GPU和适当的训练数据。2017年给我们带来成功和幻灭。技术如TensorFlow会把机器学习商业化，AI成为消费者产品必备。我们必须面对数据中的偏见。我们会成长起来，也意识到我们离通用AI和奇点还很远。

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新智元招聘

　　职位 运营总监

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