AI文章与分析过程自动化

情节概要：当我们想到运用人工智能和数据科学不同业务领域，我们经常想想那些提供定量指标的范围相当广，我们可以养活一台机器一样，市场营销或金融领域。人力资源（HR）通常不适合该法案。我们如何聘请某人，我们如何看待他们，当我们雇佣了他们，他们的表现如何定性，这些东西往往很难在团队动态辨别。话虽这么说，大车队像谷歌正在将机器学习（ML）他们的一些HR的选择，而今天我们的嘉宾认为，越来越多的企业将在未来做同样的。Humanyze本Waber的CEO适用ML人力资源决策，帮助人们获得更好的员工，并通过测量和以新的方式利用数据科学提高更好的性能。

情节概要：当我们想到AI，我们经常思考一些优化特定的任务。在通过计算大多数情况下，存在一个最优的一步棋，或以最佳的方式来确定数据模式，或解决一个数学问题，或路由信息通过服务器。我们大多数人都知道这些用途的，但对于创作任务？难道这还可以优化？如果我们想给计算机的信息，并告诉它创建一个PowerPoint幻灯片，是有一个最佳的方式来创建这样的幻灯片？菲利普帕斯基耶尔博士的计算研究主要集中在人工创造力。在这一集里，我们谈论如何在这个领域定义一个非常新的领域，火车机，并讨论可能允许这种技术在未来10年蓬勃发展的趋势和发展。

白领行业曾一度被认为从自动化安全。这是蓝领的工作，如劳动力和制造业就业机会是出现在成为冗余推进技术之后的风险。但是，根据字经济基金 - 谁上周在瑞士达沃斯举行的一次会议 - 白领工作是不是最安全的，因为它似乎。AI系统继续前进，挑战现状。