机器学习代理工具会通过我们的工作方式，收集和挖掘历史数据，寻找自动化发展的机会 。然后，人工智能工具将以自动化流程改变的形式假定解决方案，模拟展示这些改变将如何提高生产力，或是带来更好的业务成果 。
计算能力训练想要让一种算法能像人类或任何动物那样去学习，还有很多工作要做 。
Aschenbrenner列出了人类相对于机器仍有优势的五个主要领域：视觉、无监督/强化学习、可解释模型、推理和记忆以及快速学习 。
尽管人工智能在这些方面有了很大进步，但人类在快速学习方面的能力仍然要强大得多，而且不像机器那样，需要明确标注的数据来下达指令 。
人类拥有很强的推理能力，能在看似不相干的想法之间找到联系，但机器目前仍无法完全独立地进行紧急学习 。
虽然机器学习算法在神经网络领域有很多应用，但是它的基本使用范围扩大，也就意味着在未来，它的应用将超乎想象 。
迅速发展的人工智能不断被投入实际应用，但是人工智能的普及取决于快速设计的硬件和软件解决方案，这些解决方案也具有上述的资源效益 。
人工智能大众化正如麻省理工学院所描述的那样，优化算法，降低成本，让人工智能大众化，让缺乏资源来运营大规模计算的个人和组织也能使用大规模机器学习技术 。
虽然在该领域的研究可能还处于早期阶段，但新提出的设计自动化解决方案为我们揭示了这一领域的远大前景 。此外，随着计算机硬件成本下降，云计算等可共同操作技术的引入，机器学习变成主流应用的时代可能会提前到来 。对复杂算法和工具的普及对教育事业、医疗事业和企业经营也有正面效果 。
企业可以通过人工智能处理繁琐的任务来降低运营成本，促进人力资源配置，提高关键任务的完成效率 。
总而言之，大众早晚会用上这些功能强大的软件，一切只是时间问题 。
【人工智能大众化的必经之路：机器学习】
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