微软早期进入了AI游戏，但它的聊天塔伊在它的二十四小时内被猛拉出来，这一切都是错误的。仍然没有放缓的机器人革命，许多人将在Microsoft失败的地方成功。您如何最大限度地降低风险并最大限度地提高AI的回报？
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Ron Brachman，Ieee同事和雅虎雅尔斯队康奈尔康奈尔研究所的雅虎和牧师署长的前任首席科学家看到了Siri来生机。
在2000年代，美国国防部科技机构，Brachman推出了多年，雄心勃勃的项目，组合机器学习，知识库，行动规划和感知，并最终纺出了Siri的技术。
然而，他承认SIRI和像她这样的计划有重大缺点，甚至甚至没有略微抑制来自II投资者的狂欢的期望。
这是问题所说，Brachman说，人类智慧是一个更复杂的，复杂的能力的互联挂毯，而不是目前在机器中捕获足够完美的机器，我们在我们梦寐以求的角色中无瑕地表现。
“智能有许多元素，”Brachman从自然语言中发动了许多元素，从自然语言和在抽象中为视觉情报工作时，它使我们允许我们预测行为和事件并相应地响应和计划。“所以如果你想到这一点，你垂直看，你可以看到业界的许多地方，沿着有限的线路的情报行为 - 就像让我们说电脑视觉 - 独立于这些其他智力的方式非常有用。”
雄心勃勃，最终成功的人工智能能力计划，如识别面和图像的能力，或者识别图像组件以提供隐藏的标题或最终描述事件或从一系列图像或视频中讲述故事，来自非常窄人工智能能力非常具体方面的应用。
“我们看到最牵引力的地方 - 这在整个AI的整个历史上都是如此 - 我们在我们限制了我们的野心的垂直区域，”布拉克曼解释道。
在我们现在已经立即进行的地方，进入繁忙的AI和客户服务，需要管理期望，同时留在消费者期望的卫兵内。
如果妥善管理，Brachman说，“人们会非常幸福，它将拯救公司很多钱，它会把人类带出来。但如果客户假定另一端的东西是完全聪明的或占用更多域，而不是实际上它的一个功能，它会失败。“
“人们不耐心，”他继续。“如果聊天界面的三次出现故障中的一个，他们将迅速远离产品。”风险正在
投资大量的时间，能源，广告和贵公司对看起来令人兴奋的东西的声誉，但在哪里限制是未知的，未经测试的，因此客户们沮丧地走出门，只是因为系统是缺乏的并且知识有限。
答案是，答案是管理期望，了解你的系统的局限性，“真的，真的，真正的积极和令人讨厌地测试了蔑视聪明的事情，所以你知道你的用户的任何假设，他们不会受到沮丧。“
任何被诱惑在整个房间扔Siri的人都知道他的意思是什么。
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