人工智能和机器学习是2017年两个相当热门的技术术语 ，在呼叫中心行业尤甚。这并不难理解，因为这些技术的潜在优点是令人兴奋且深刻的。但是，人工智能和机器学习其实都仰赖于其他的基础技术，以达到他们所承诺的结果。因此，人工智能领域内的创新受制于其他技术的限制。
获取高品质、可用资料是影响人工智能发展的一个重要因素。即使人工智能正享受着聚光灯下的时刻，大数据领域内的创新对人工智能技术的持续发展变得比以往更加重要。
第三阶段人工智能中的资料完整性
人工智能发展的历程可以分为三个阶段。第一阶段人工智能的特点是优化和“知识工程”程式，它帮现实世界的问题找到了有效的解决方案。第二阶段人工智能的特点是机器学习程式，立基于统计概率的自动模式识别。现在，我们已经进入了人工智能的第三阶段：假设生成程式，或称“上下文正常化”。第三阶段人工智能程式有能力检查巨大的资料集，识别统计模式，并创建解释模式存在的演算法。
近年来，人工智能专案在复杂资料集的分析能力上有了长足的进步，并产生了新的洞察力--甚至是那些跳脱人类分析家的洞察力。当ibm机器人「华生」（watson）在美国电视益智问答节目「jeopardy！」击败人类竞争者时，它使用了先进的自然语言处理
制药公司，如娇生公司和默克药厂已经开始投资在类似于第三阶段的ai技术，以获得超越竞争对手的优势。制药公司采用这种技术已有重大发现，如雷诺氏病患与鱼油之间的关系。人工智能还有可能透过减少昂贵和耗时的错误，戏剧化地加速开发过程。
当然，ai也遭受了几次高度公开的失败。许多这些失败的原因，如ibm「华生」和休斯敦安德森癌症研究中心（md anderson cancer center），在人工智能领域是一个相当突出的问题：资料集的完整性。在华生的案例中，当安德森癌症研究中心改变其电子病历软体系统，华生就无法与新资料库互动，需要额外整合才有办法运作。
固定电话：86-021-61171182
手机号码：18888384661
联系qq：787010790
公司网址：www.xinhongjiu.cn
jerry cui