称心常识网网友提问：
2017年以来，人工智能领域有哪些值得关注的新公司？
优质回答：
首先感谢头条的邀请，在我看来2017最值得关注的当属Rapidminer公司。
现在是大数据的时代，每个不同的决定都要基于大数据的方向。而Rapidminer是业界最大的开源数据科学平台，让所有企业基于数据科学来做出每一个决定。
Rapidminer为企业用户提供易用的科学大数据预测性分析服务。
RapidMiner具有丰富数据挖掘分析和算法功能，常用于解决各种商业关键问题，如营销响应率、客户细分、客户忠诚度及终身价值、资产维护、资源规划、预测性维修、质量管理、社交媒体监测和情感分析等典型商业案例。RapidMiner解决方案覆盖了各个领域，包括汽车、银行、保险、生命科学、制造业、石油和天然气、零售业及快消行业、通讯业、以及公用事业等。
我相信这将是个未来前途无限的方向。
其他网友回答
最近谷歌的AlphaGo刷遍了社交网络，风头一时无两，也将大家对人工智能（Artificial Intelligence，缩写 AI) 的讨论推上了风口浪尖。
但AlphaGo只是人工智能的冰山一角。如果在人工智能界按坐排次，它充其量只算是个小学生。但作为谷歌这场全球瞩目的营销活动中的绝对主角，它已经在大家的讨论中被高估了。
一、AlphaGo只是个孩子？
1997年，IBM的深蓝计算机战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。在那个各种棋类的世界冠军都被AI霸占的年代，围棋是人类最后的阵地。这是因为围棋的状态空间复杂度极高——围棋的复杂度是10的172次方，而国际象棋的复杂度只有10的46次方。
这块最后的阵地曾经被认为可以再坚守很久，没想到19年后，就被谷歌的AlphaGo攻破。但本质上，围棋是一款规则明确且可以计算胜率的游戏；而对于人工智能来说，进阶的标志是类似人类行为的各种任务，比如计算机视觉、自然语言处理等。
论计算能力，人类比不上最普通的计算器，但最顶级的AI也很难理解人类的情感和多轮对话。一套可以完美识别各种语言并互相翻译的系统，比AlphaGo下赢了几盘围棋更有意义。
关于人工智能，曾有这么一场有趣的实验：2012年，华裔人工智能专家吴恩达做了著名的「猫脸识别」实验——让1000台计算机组成的系统「学习」数百万张猫的图片，让它自己总结什么是猫，最终让它在看到猫的图片后，就能识别出来。
猫脸识别实验是机器深度学习领域取得的重大突破。但和人脑相比，还有着相当远的差距，人工智能任重而道远。
二、无处不在的弱人工智能
前面我们说AlphaGo仍然停留在弱人工智能，那什么是弱人工智能呢？和强人工智能有什么区别？
弱人工智能 (ANI) 是指擅长于单个方面的人工智能，AlphaGo可以在下围棋上战胜人类，但如果让它从语言上安慰一个失落的人，却是一个无法完成的任务。
而强人工智能(AGI) 则是在各方面都能和人类比肩的人工智能，换言之，人类能干的脑力活它都能干。漫威电影中的奥创就是一个典型的强人工智能，我们还在为达到强人工智能而努力着。
在AlphaGo引发轩然讨论前，弱人工智能其实已经遍布我们的生活了。比如邮箱的垃圾邮件过滤器就是弱人工智能，有了它，我们不必再为处理垃圾邮件发愁；iPhone的助手siri也是弱人工智能；每次我要翻译大段英文时，打开的翻译应用也是弱人工智能。
国内的互联网公司在AI上最强的当属百度。他们最近取得的一项重大成就是Deep Speech2 语音识别系统入选MIT科技评论的2016十大进步技术，是唯一一家入选的中国公司。
虽然百度在知乎被鄙视得厉害，但不可否认的是，在技术领域，百度是实力最强并最舍得投入的中国科技公司。上文提到的人工智能专家吴恩达，曾在谷歌领导深度学习项目—Google
Brain（谷歌大脑），是世界范围内人工智能领域最权威的学者之一，2014年加入百度担任首席科学家。
落实到实际应用中，语音识别是如何改善用户体验的？以搜索为例，将语音识别、自然语言处理和数据的挖掘和呈现等多种AI技术整合在一起，做出了语音搜索。和下围棋这种单一问题、封闭规则的任务相比，它要复杂得多，因为思维、对话、情感等都是不确定的，多轮对话更是典型。
用手机百度举例，按住下方的麦克风向它询问一系列问题，百度语音搜索会根据语义和语境与用户进行多轮对话互动。
除了深度语音识别，百度在人工智能技术还有诸多应用：比如虚拟个人助理度秘，除了聊天之外还主打提供订餐、买电影票等各类生活服务。
再比如百度研究院的无人驾驶，已经在去年完成路测，最高时速100公里。
说完了百度，再来看看另两大巨头阿里和腾讯在AI上的投入。
在阿里内部，IDST（Institute of Data Science&Technologies）可以说是最神秘的部门，类似于 Google X实验室、百度研究院。不受KPI的约束，该部门三大负责人之一的漆远也是人工智能领域的专家。
阿里在人工智能领域的最典型应用场景就是智能客服。阿里客服每天要承担很大工作量，这些工作逐渐都会被人工智能替代。而语音自动转接、情感识别与关键词识别等技术已经投入使用中。
腾讯方面，「腾讯优图」团队在人脸识别方向做得不错，为QQ、财付通、微众银行等提供图像和模式识别技术支持。
除了BAT之外，也有一些技术型公司做的不错，比如科大讯飞、思必驰，在语音识别方向取得了不错的成绩。
综合以上，我们可以看到中美科技公司对于人工智能应用的区别：技术同样领先的同时，中国公司也看中用人工智能技术推动用户体验、促发业务繁荣。不论技术如何发展，为人类提供更好的体验才是最终目的，大家殊途同归，共同推动着世界前进的脚步。
