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去年，僅使用人工智能，TGI Fridays餐廳的場外銷售額就翻了一番，總收入達到1.5億美元。首席體驗官Sherif Mityas並沒有花費數千美元專門為TGI Fridays設計一個獨特的人工智能係統，而是外包了三個主要的軟件工具。VentureBeat了解這些公司的內幕。
Amperity是一個9個月大的程序，用於將TGI Fridays的所有數據拚接在一起。它考慮了電子郵件參與度、店內收據、忠誠度計劃信息、應用程序使用情況等。然後，利用決策樹分支等機器學習技術，向用戶發送個性化的報價。
聊天機器人啟動談得來的TGI Fridays使用它來支持所有的消息渠道，比如Facebook、Twitter、Amazon和Alexa。使用自然語言處理(NLP)來理解客戶的問題，並每次生成一個新的答案，而不是像大多數聊天機器人那樣使用選項a、B和C來響應。
最後，TGI Fridays與Hypergiant要創建虛擬保弗拉納根命名。到目前為止，它已經根據酒吧顧客獨特的情緒、品味和過去的行為創建了300多種不同的味覺檔案。
人工智能擊敗前1%隊伍2視頻遊戲
本周，人工智能達到了一個新的裏程碑:它在遊戲中擊敗了前1%的人類業餘選手隊伍2．比賽在OpenAI埃隆·馬斯克和山姆·奧特曼創立的研究實驗室邊緣．
去年8月，中國完成了一項類似但不那麼令人印象深刻的壯舉。OpenAI推出了一個係統，可以1v1擊敗最好的玩家。現在，OpenAI已經將其機器人升級為5v5，這需要更多的長期規劃和協調。在任何給定的時間，人工智能機器人都必須在1000種可能的移動中做出決定，同時還要接收影響該移動的2000個數據點。
OpenAI教授人工智能機器人玩電子遊戲的動機是利用開發出來的解決問題的技能來解決類似電子遊戲的現實世界問題，比如管理城市的交通係統。
OpenAI聯合創始人兼首席技術官格雷格•布羅克曼在接受The Verge網站采訪時表示:“這是一個令人興奮的裏程碑，這是因為它將向現實應用過渡。”“如果你有一個(問題的)模擬，並且可以在足夠大的範圍內運行，那麼你可以用它做什麼就沒有障礙。”
如何評估公司內部的機器學習風險
關於管理機器學習所需的道德和法律框架的討論已經啟動。本周，美國科學院發表了一篇論文未來私隱論壇和啟動Immuta您的企業可以采取哪些步驟來評估在組織內使用機器學習的風險快速公司．
論文，仿照2011年美聯儲文件他建議為應對人工智能風險設立三條防線。
建議的第一行是數據科學家，他們圍繞項目定義確切的假設和目標。這之後應該有一個法律專家團隊來審查假設、方法、文檔和數據質量。最後一道防線應該包括對圍繞模型的總體假設以及它們是如何工作的進行審查。
每個組織的方法都是不同的，但作者希望這可以作為評估人工智能風險的起點。他們還希望繼續對報告進行更新，因為這是他們首次嚐試概述這樣的計劃。
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阿什利地空導彈
阿什利·薩姆斯(Ashley Sams)是Ready North的營銷總監。她於2017年加入該機構，擁有市場營銷背景，特別是高等教育和社交媒體。阿什利2015年畢業於芒特聯合大學，獲得市場營銷學位。