長久以來，人工智能和機器學習一直被吹捧為實現自動化和提高生產力的靈丹妙藥，但很多技術挑戰阻礙了人們的采用。從2007年職業生涯初期開始，Google應用人工智能技術總監Ron Bodkin就一直參與開發和部署機器學習。現在，工作十多年中，Bodkin終于看到這項技術開始走向成熟。

Bodkin說：“現在我們正處于這樣一個階段，很多公司將這些資產放在一起。你可以獲得令人驚嘆的云資源，就像Google提供的這些資源一樣，不僅可以處理大量信息，而且開始真正采取行動，因為......與大數據演進并行的是算法的演進，以及獲取大量數字數據的途徑。”

在近日舉行的BigData SV活動上，Bodkin談到了人工智能從概念到產品化的演進。

這項不斷成熟的技術開始結出碩果，在機器學習技術發展的早期，人們有一種誤解，認為所有的數據都可以簡單地被獲取，而且其價值可以被輕易地提取出來。然而，根據Bodkin的說法，釋放機器學習潛力的關鍵，是所使用的數據的質量。

“你必須至少有一定的數據結構;你必須盡力調整數據，以便獲得有效的結果，”Bodkin說。

谷歌也在擴展自己的內部數據科學和機器學習基礎設施，用于自己的產品，著重于以云服務的方式提供谷歌的技術。Bodkins的Applied AI團隊負責與其他公司合作，利用這些服務(如自然語言處理或圖像識別)提供價值。

“我們已經為我們自己的產品建立了這種強大的能力，我們現在可以為客戶提供這些能力，客戶也在說，我如何利用這些能力?我如何與谷歌合作?我如何使用這些產品?我如何使用這些功能?”Bodkin說。