AI Decoded评估人工智能初创公司

自从该术语于1956年创造以来，“人工智能”经历了一生的误解。

问题的根源在于对“情报”这个词的解释。用传奇计算机科学家Edsger Dijkstra的话来说：“计算机能否思考的问题并不比潜艇是否可以游泳的问题更有意思。”如果我问你谁是一个更好的游泳运动员，你会选择迈克尔菲尔普斯或伊利诺斯号航空母舰吗?游泳是一种人类活动，当然不是潜艇所做的事情。然而，与任何游泳运动员相比，潜水艇的行进速度更快，距离更远。

智力就像游泳;我们把它与生物联系起来。更令人困惑的是，人类在智力的构成上“移动目标”的历史悠久。在1642年，帕斯卡写道，设备“最终将在不依赖人类智能的情况下执行所有四个算术运算。”帕斯卡似乎已经考虑了加法，减法，乘法和除法作为智能和能力的能力。计算器本来就是人工(机器)智能的一种形式。快进到今天，计算器被认为是基本的。这就是问题所在：通过提供智能，人工智能设置了一个高度，模糊定义的条，它破坏了它实际可以做到的一切。已实现。

虽然我们肯定处于AI热潮中，但技术本身并不新鲜。相反，AI是计算革命的延续，就像互联网是通信革命的延续一样。每次革命的根源都很深入。电子通信是1827年用电报发明的。与电报一样，互联网基本上仍然是通过媒体中继编码信息的电子。不同之处仅在于传输速度，协议的稳健性以及网络上的节点数量。

计算器是计算革命等同于电报，进行基本计算就像电报转移的基本通信一样。今天的个人电脑是从计算器发展而来的。人工智能是这一进程的下一步：它仍然是一系列计算，但现在通过更多处理能力，高级算法和数据可用性实现。虽然人工通用智能(旨在创建一个可以学习人类任何东西的通用系统)在电影中获得了很多关注，但这个领域还有很长的路要走。今天，人工智能正在解决具体问题，我们已经到了成熟的地步，它实际上正在产生商业上可行的业务。

超过350家公司申请了首届福布斯AI 50榜单。一些公司正在采用商业化的方式，但大多数公司已经推出并且已经在赚取收入。许多人甚至在8位数中挣扎。

这50家特色公司分为两类：

横向AI

基本上是人工智能基础设施，是解决人工智能问题的“选择和铲子”。这些是销售工具以帮助其客户实施AI的公司。DataRobot，Domino Data Labs和Scale是提供“横向AI”的公司的例子。具体而言，DataRobot提供全自动AI产品，具有适度培训的业务分析师可以使用它来构建几乎任何预测引擎，并给出正确的数据。同样，Domino Data提供了一个固定的框架，使高级AI工程师能够使用为AI应用程序定制的版本控制等工具加速开发。此外，像Scale这样的企业将数据标签问题外包，以便自动驾驶汽车团队可以专注于构建软件，而不是标记数据。

垂直AI

公司使用AI解决特定的垂直问题。例如，ClimaCell使用AI来更好地预测天气微气候，Kodiak使用半卡车，Viz.ai加速识别/治疗中风，以及Verkada用于安全和人员识别。

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