如果你想成立一家人工智能公司｜那么构建AI的秘诀？量化。( 四 )_机器并没有\

许多伟大的AI公司都遵循这种模式。以Google ，原始的的定性目标是根据相关性对全球网站进行排名（首先是对学术论文进行排名）。更定量地讲， Google通过查看互联网的超链接结构创建了一个目标函数和模型。与网站的链接越多，它就越被认为与之相关。在最早的化身中，该算法已针对收敛进行了优化。输入的数据是互联网的所有超链接。 Google在以后的迭代中添加了功能，例如用户实际点击的结果。

深度学习也有类似的模式。如果您有明确的目标，则深度学习会很好地发挥作用。例如，如果要确定图像是否是狗，则具有非常清晰的可量化目标函数：如果是狗，则为\" 1\" ，否则为\" 0\" 。

当某人想成立一家人工智能公司时，首先要问的是该公司将朝着哪个目标优化。第二个问题是该目标的定量替代：\"目标函数是什么？\"在确定目标函数之后，有必要讨论模型，优化策略以及公司如何获取必要的数据。尽管此框架无法解决AI问题，但它以有条理的方式解决了问题。工程师倾向于将重点放在算法和优化上，而不是定性和定量的目标。非工程师经常会高估AI的功能，而无需严格量化他们要实现的目标。