人工智能并非新事物，被称作“ 学习”的机器学习方式令人期待。不过， 学习是否真的能够解决旅游业存在的问题？EyforTravcel在其最新报告中提出了这个问题。
近年来， 学习有了较大的突破，在图像和模式识别、无人驾驶以及语音识别（也就是自然语言处理）方面有了巨大进步。人工神经网络就像人类大脑中巨大的神经网络一样，支持着 学习。其由一群相互连接的节点组成，但尚未真正达到人类大脑的发达程度。“神经网络仍然比生物神经网络更简单，”EyeforTravel研究主管Alex Hadwick这样解释，“目前 学习真正擅长的是以单个任务为重点，通常就是在极大量的数据中找出相互关系和模式。”
正是因为这个原因， 学习在有丰富数据的旅游业环境内受到了关注。航运公司Stena Line数字化创新主管Amer Mohammed显然看到了 学习的价值。但是，他认为“目前我们正在利用的是弱人工智能，也就是仅限用于特定任务的人工智能。我们需要设计出能够真实了解世界的数学模型，而不只是假装了解世界。”
然而，与此同时， 学习已在旅游业内用于完成定价、语言处理、图像识别、消费者分析和市场建模等任务。对于火车票零售商Trainline来说，利用人工智能科技来预测可能出现的定价调整，是一种有趣的应用，因为这会让客户直接受益。据Trainline首席营运官Mark Brooker表示，其公司极大地以产品开发为重点，且正在投资能够让自己更深层次挖掘自身数据的科技,他说,“我们正在研究机器学习等科技，看人工智能能够带来怎样的成果，同时又始终以提供客户行程质量为重心。”
那么，是什么在推动着这样的增长？其中一个因素是“计算能力的大众化和可在互联网访问信息的能力，以及图形处理器等专业计算机工具的开发。图形处理器某种程度上是针对电子游戏业而开发，其对于比特币探矿机来说也是一项很好用的工具。”同时，“我们连网、电话预订、浏览网站、在脸书上‘点赞’等行为，也使得数量惊人的数据聚集在一起，被储存在了云端。”
一大主要原因是科技投资成本已下降。Mohammed说，“如果我们要在七年前做目前正在做的事，就必须投入1200万美元来购买一台超级计算机。而如今我们想让自己的算法在亚马逊上运行三分钟，只需支付6000美元。”
提高智能、解决问题
科技仍然在不断快速进步，让人工智能不断向人类接触迈进。隶属于Alphabet集团的DeepMind便在“解决智能”方面取得了极大的进展。据DeepMind表示，其通过“长期的思考和学术界的跨学科合作以及投入大量精力、以最优秀的初创企业为重点”而实现了这样的进展。
当然，人工智能网络仍有一些问题和瓶颈需要解决，才能达到人类大脑的水平。例如：图像识别技术便说明“神经网络要发挥作用，就需要大量的分类数据并由人工来纠正神经网络的错误”。人工神经网络在IT方面的要求也是非常多的。人类大脑运行功率大概相当于20瓦特，而DeepMind开发的人工智能，打败了全球顶级棋手的AlphaGo运行时需要的功率是人类大脑的5万倍。对此，俄罗斯元搜索公司Aviasales分享了以下观点：“唯一受限的是系统资源……同时，我们能够实现一个全新层次的计算机性能，从而能够提高生产力。”
有一点是明确的，那就是旅游企业有着大把的机会。“旅游业内几乎所有事物都有着大量的变数，因为行程是复杂的，且有着多个决策点，这使得 学习尤其适用于从大量数据中得出结论，” Hadwick解释说。此外，数据和信息的量在日益增大。因此，人工智能进步后便能够成为真正强大的个性化工具。
神经网络最终可能会由于其复杂性而成为黑匣子
但可能会出现伦理道德上的难题。“神经网络最终可能会由于其复杂性而成为黑匣子，并具备多个决策层。因此，你可能发现自己有答案，但却不知道人工智能是怎样找到答案的。而仅仅这一点，就可能违反了欧洲的数据法规，”Hadwick警告说。他认为还存在着人类偏见和人类失误悄然渗透的风险。
但这不能成为不应用人工智能的理由。毕竟国际数据资讯公司（International Data Corporation）已预测：到2020年，人工智能将推动全球旅游业收入超过470亿美元。“知道客户在哪、客户将去哪、客户有何种行为”的聪明的旅游企业便能够分到很大的一块蛋糕”。看来，未来最成功的旅游品牌将受益于人工智能，但前提是这些企业要以巧妙的方式应用人工智能。
自 航旅同行
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