本文最初發表在 Towards Data Science 博客上，經原作者 Luke Posey 授權，InfoQ 中文站翻譯並分享。
隨着工具和基礎設施的成熟，應用人工智能不斷加速發展。將這些基礎設施與強大的人才庫和熱情、隨時可獲得的資本以及客戶採用人工智能/機器學習的高度意願結合起來，你就有了一些特別的東西。我們正在邁向一個新的十年，在這個十年裏，人工智能/機器學習將以更快的速度爲消費者和企業創造真正的價值。
定義術語
應用人工智能 ：任何與將人工智能研究從實驗室帶到用例，以及兩者之間的一切有關的事情。從基礎設施和工具，到硬件，到工業中的部署面，再到模型本身，從人工智能研究的前沿到用例，都需要共同努力才能取得尖端進展。在我們這個領域中，成熟度的一個很好的檢驗標準，就是看一個新的進步從紙上到生產所需的時間。就在幾年前，你還可以瀏覽該領域的一些主要進展，並努力尋找真正的用例；這種情況正迅速開始改變。
一些選擇例子：
- 神經網絡研究實現自動駕駛汽車（Tesla、Cruise、Waymo 等）。
- 像 BERT 和 GPT-2/3 這樣的自然語言處理改進了搜索和助理（Google Search、Siri、Google Assistant、SoundHound、Clinc）。
- 強化學習幫助許多公司實現人工智能在工業機器人領域許下的崇高承諾（Covariant、FogHorn、Rethink）。
- 用於欺詐檢測和消費者結果的機器學習幫助銀行、信用卡和貸款機構限制欺詐和管理風險（銀行、信用卡、Verifi、Ravelin、Stripe 的反欺詐部門）。
- 生成對抗網絡可以生成新鮮的內容、逼真的面孔並提高照片質量（generated.photos、rosebud.ai、RunwayML）。
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