我上周在里斯本的Web Summit上度过，这次活动的主要收获之一是，在许多公司中，机器学习在多大程度上已经超越了概念验证，从而以一种具有巨大的现实世界影响。

亚马逊首席技术官沃纳·沃格斯(Werner Vogels)作主题演讲详细介绍了机器学习如何绝对地支撑了Everyall Store的所有工作，从推荐产品到弄清楚每个履行中心的库存以确保安全操作其新的交付无人机。

Vogels演讲中的一张幻灯片确实让我震惊：虽然Amazon自成立以来一直在使用各种机器学习技术来帮助预测单个产品的需求，但Vogels说，直到2015年，年度改进只是逐步的。那一年，Amazon转向使用深度学习。方法-一种基于多级神经网络的AI，它以一种宽松的方式模仿人脑中的连接。

发生什么事?亚马逊的预测准确性提高了15倍，这一飞跃使亚马逊能够将其一日Prime交付保证推广到越来越多的地区。

许多其他公司的AI配置文件开始看起来更像亚马逊。例如：万事达卡。支付公司网络和智能解决方案负责人Ajay Bhalla告诉我，它已使用AI将客户错误地拒绝其信用卡交易的次数减少了一半，同时将欺诈性交易减少了约40% 。

万事达卡还使用预测分析来发现网络攻击以及有组织犯罪集团的欺诈活动浪潮。Bhalla说，这已帮助其客户在过去10个月中避免了价值75亿美元的网络攻击造成的损失。他说，万事达卡现在在公司的各个部门(从人力资源到财务再到营销)都使用基于AI的软件。

尽管网络峰会只不过是关于AI的承诺，但上周的这一消息应该让人们停顿一下：美国国家运输安全委员会发布了初步报告，调查了Uber的自动驾驶汽车中的一辆如何击中并杀死49-岁的伊莱恩·赫兹伯格(Elaine Herzberg)去年在亚利桑那州坦佩市过马路时。