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Windows部门从微软消失

发表时间:2018-04-09


       飞鸽传书官网(www.feige360.com)4月9日讯,Windows 兑现了盖茨对于软件行业的想象,将商业带入信息和网络的时代,但它自己没能跟上移动时代。


       按下电源键,指示灯伴随硬盘噪音快速闪烁起来,一行行术语在屏幕上浮现。接着,屏幕暗下,再亮起,四色视窗标志和硕大的“Windows”出现在屏幕上。


       这是数亿人对微软的印象,也是计算机在人类社会普及的开始。


       曾经,微软就是 Windows 公司,一切其它业务都构筑在 Windows 的成功之上。


       现在,Windows 公司不再有独立的 Windows 部门了。


       西雅图当地时间 3 月 29 日一早,微软 CEO 萨提亚·纳德拉(Satya Nadella )发全员信宣布重组,主要业务部门之一的“Windows 及设备部门”被拆散之后并入两个事业部,不再有单独的 Windows 部门。


       “这是我记忆中最彻底的重组。”布拉德·西尔弗伯格(Brad Silverberg)说。他曾是微软 Windows 95 时期 Windows 部门负责人。


       微软执行副总裁 Terry Myerson 随着改组宣布离开微软,成为最后一任 Windows 部门负责人。两年前微软砍掉 Lumia 手机业务时,Myerson 曾抱怨 Windows 在移动市场有过机会,但没有得到公司足够的支持。Myerson 离职后,Windows 相关的高管,级别最高的也比他在任时低两个级别,不再直接对 CEO 汇报。


       如果发生在几年前,这次重组在微软大概会被视为异端邪说。直到 2012 年,时任微软 CEO 鲍尔默还在说“在微软没有什么比 Windows 更重要的了”。


       最能说明世界变化的可能是,6 年后没多少人在意 Windows 公司拿掉了 Windows 部门。


       资本市场更表示支持。美股从上月 29 号到本月 3 号跟着其它几个大科技公司暴跌了好几天,微软在此期间只跌了 0.11%。 摩根士丹利认为微软此前过于专注 Windows 操作系统使其股价涨幅在很长一段时间内都落后于其他科技公司。券商 Stifel Nicolaus&Co 的分析师 Brad Reback 称赞纳德拉“显然没有受到历史的羁绊”。


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第一批人工智能已经下岗了


        飞鸽传书官网(www.feige360.com)7月20日讯,叫嚣着要取代全世界的人工智能,终于在最近陷入了失业的烦恼。


        瑞典的一家在线银行Nordnet准备对自家的AI员工Amelia炒鱿鱼。Amelia去年夏天刚刚入职Nordnet,其日常工作就是帮客户开个银行户头、处理一些银行数据等任务,正常来说速度肯定是应该比工作人员要快,银行的工作效率和效益也该有个明显的提升。事与愿违,这一年来,Amelia好像并没有表现出一个三好学生该有的能力。


        其实Amelia并不是第一个被解雇的人工智能。今年一月份,英国的一家超市就解雇了一个上岗仅仅一周的导购机器人Fabio。超市的初衷是它一能吸引顾客,二能帮助卖货。然而几天之后,他们发现这两件事儿Fabio一件都没做好,甚至有些顾客看见它都绕着道走。


        这是怎么回事?正常来说,AI在提高工作效率这方面是共识,但上岗不久就被炒鱿鱼,多少令人有点意外。但细细想来,以如今AI发展的程度而言,其被解雇其实也算不上是意料之外的事情。


        在所有最可能被AI取代的工作当中,银行工作首当其冲。原因在于,相较于其他行业来说,银行拥有庞大而又相对完整的数据积累,而进行数据分析又正是AI的拿手好戏。一个要算,一个能算,简直无缝贴合。


        但这并不意味着AI在银行就可以畅行无阻,至少这并不是如今的AI能完美而为之的。尽管在实验室中,开发者们已经针对AI可能遇到的各种问题进行了全面模拟,AI也在这过程中表现得游刃有余,但一旦投入实战,其实用功能仍然有可能会受到挑战。以Amelia被炒为例,其可能是由于以下两个原因所致。


        第一,算法的问题。算法存在问题,其对数据的处理就会存在误差。虽然银行拥有完善的数据,但如果没有合适的算法进行处理,或用了不合适的算法进行处理,其得出的结果仍然是不可接受的。比如在分析报告这方面,目前仍然是人类分析师为主,原因就在于AI对动态性很强的金融业务上可能存在分析的误差。而银行做的毕竟是钱的生意,总是出错,客户是肯定不干。


        第二,沟通的问题。既然是用的AI系统,那么其要解决客户问题就一定会涉及到语言沟通。银行是一个非常繁忙的金融机构,我们能看到的场景就是银行每天都是在排队。如果AI的连续性对话和专业性学习不彻底,其在于客户沟通的过程中很可能会答非所问,造成迟钝、误解等问题,这一定会影响工作效率、消磨客户耐心。


        而Nordnet又是一家线上银行,其对AI的语义识别对话能力的要求自然更高。这点儿类似AI客服,说不好话就卖不了货,卖不了货就只能等着被炒了。


        对导购机器人Fabio来说,沟通不畅或沟通体验不好一定是超市将其“辞退”的重要因素。也就是说,不是打着AI的名头就一定会生意兴隆。最核心的地方在于,技术是否真的成熟到足以应对任何情况。毕竟客户把AI买过去不是为了让它学习,而是挣钱。


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