人工智能和机器学习一直被吹捧为实现自动化和提高生产力的灵丹妙药，但技术挑战阻碍了其应用。大约在2007年，从他职业生涯的早期，谷歌有限责任公司应用人工智能的技术总监罗恩·博德金（如图）就参与了机器学习最初表现形式的开发和部署。如今，博德金的职业生涯已经过去了十多年，他终于看到这项技术开始成熟。"现在我们所处的阶段是许多公司将这些资产整合在一起。博德金说："你可以像我们在谷歌那样，接触到令人惊叹的云级资源，不仅可以处理大量信息，还可以开始真正地付诸行动，因为……与大数据的进化并行的是算法的进化，以及对大量数字数据的访问。"。Bodkin在加利福尼亚州圣何塞举行的BigData SV活动上与Dave Vellante（@dvellante）和Lisa Martin（@LuccaZara）进行了交谈，他们是SiliconANGLE媒体移动直播工作室theCUBE的联合主持人。他们讨论了人工智能从概念到产品化的演变过程。成熟技术初见成效在机器学习技术诞生之初，有一种误解，认为所有的数据都可以简单地捕捉，价值可以很容易地提取出来。然而，Bodkin认为，释放机器学习潜力的关键是认真地利用数据的质量。  博德金说："你至少要在数据中有一定的层次结构；你必须在数据的管理上下功夫，这样才能得到有效的结果。"。随着谷歌为自己的产品扩展其内部数据科学和机器学习基础设施，该公司通过将其技术作为基于云的服务提供，使资本金翻了一番。Bodkins的应用人工智能团队负责与其他公司合作，利用这些服务提供价值，比如自然语言处理或图像识别。"我们已经为我们自己的产品建立了巨大的能力，现在我们正在向客户提供这些功能，而客户会说，‘我如何利用这些能力呢？我如何与谷歌合作？如何使用产品？如何使用这些功能？"博德金说下面是完整的视频采访，还有更多关于siliconagle和cube对bigdatasv事件的报道照片：硅角既然你来了…点击订阅我们的YouTube频道（见下文），显示您对我们使命的支持。我们的订户越多，YouTube就越会向你推荐相关的企业和新兴技术内容。谢谢！支持我们的使命：>>>>>立即订阅我们的YouTube频道。……我们还想告诉你我们的使命，以及你如何帮助我们完成它。SiliconANGLE Media Inc.的商业模式是基于内容的内在价值，而不是广告。与许多在线出版物不同的是，我们没有付费墙或横幅广告，因为我们想让我们的新闻保持开放，不受影响，也不需要追逐交通。那个新闻、报道和评论SiliconANGLE——以及现场报道，我们的硅谷工作室和cube环球巡演的视频团队提供的未经剪辑的视频需要大量的辛勤工作、时间和金钱。保持高质量需要赞助商的支持，他们与我们的无广告新闻内容的愿景一致。如果你喜欢这里的报道，视频采访和其他无广告内容，请花点时间看看我们的赞助商支持的视频内容样本，在推特上表达你的支持，然后继续回到SiliconANGLE。