今天这条音频来和你说一说，机器学习这一人工智能领域的新兴科技在旅游业的应用和潜力情况。

机器学习的出现，是人工智能发展中最令人期待的科技之一。正如其名称所示，利用机器学习技术的应用程序会随着使用次数的增加而变得越来越智能。它也是当今搜索算法、无人驾驶汽车革命以及先进垃圾邮件检测和反欺诈侦察的核心。在旅游业，机器学习被用来提升用户界面、分析海量数据以及实现对话式商业。

研究人员诺姆·罗斯最近撰写了一篇分析文章，主要探讨了机器学习技术以及它在旅游业的应用和潜力情况，我在此与大家分享一下这篇文章的主要内容。

据罗斯介绍，机器学习的核心是能在不编写特定程序的情况下让电脑提供答案。传统而言，电脑的应用程序内储存了根据特定数据编写的信息，在用户提出请求时，应用程序会直接调用这些信息。上世纪70年代，关系数据库问世，80年代，结构化查询语言SQL开始发展，这都使数据更容易被接触和利用到，但熟知SQL编程仍然是关键。90年代和21世纪初，Cognos等商业智能平台涌现，这些平台都采用了对用户而言更简易的前端，但实际上仍依赖于SQL查询方法。

上世纪八、九十年代，应用程序编程接口API的发展实现了一种成品或服务与其它产品或服务的对话。在21世纪初，在利用一系列标准的情况下，网络API使程序员们能更容易地接触到其它应用服务，但应用程序仍限制于已经编程好的信息。比如，如果想有效地查询某一航班的信息，你需要根据特定的全球分销系统GDS  API编写一条特定的查询代码告诉电脑提取特定的数据。以此类推，要查询航班价格，则需要根据另一个GDS API编写另一条代码。对编程的依赖也限制了用户的使用。比如，90年代时发展的早期聊天机器人经常出现故障，因为任何没有编入应用程序内的用户回应，都会导致聊天机器人终止服务。

互联网和社交媒体的发展增加了大量可用数据，其中绝大部分都是非结构化格式，因此使数据检索的复杂程度更进一层。这也促使越来越多的大数据科学家们创造出更成熟的算法来分析和利用这些海量的结构化及非结构化数据。

机器学习是计算机科学进化中的一次飞跃。机器学习使应用程序能够自行编程，而不再只依赖于人类编程。整体而言，机器学习目前的应用较浅，只基于特定系列的功能。但学习型的机器如今已经问世，而且已经对旅游业产生了影响。

罗斯还搜集了一些案例，对如今机器学习在旅游业内的应用情况进行了总结。

他提到，目前机器学习在旅游业内得到了大量应用。以聊天机器人为例，在过去的一年半里，有大量聊天机器人进入市场。比如，美国OTA巨头Expedia公司推出了Facebook Messenger聊天机器人来帮助旅客订酒店。这款机器人能够利用自然语言处理（NLP）和机器学习技术创造结构化的对话流。还有谷歌的旅行规划产品“Google Trips”，这款产品通过阅读用户的谷歌邮件，可以自动生成旅行行程，包括旅行地点的信息，同时还提供附近地标信息和休闲活动建议。它利用机器学习技术并根据用户的重复使用率实现持续的个人化推荐。

在文章的最后，罗斯分析并展望了机器学习技术的现状和未来。他指出，机器学习技术使应用程序越来越智能，但它离科幻电影里出现的超人类智能机器人还有很远距离。在旅游业内，机器学习技术被用来解决某些特定问题，比如初步的预订查询和客户服务要求等。但由于任何糟糕的体验都会迅速毁坏一个品牌的形象，企业并不会将客户沟通完全交由智能机器处理。

罗斯预测，未来数年，我们可能会迅速从当前早期的机器学习阶段过渡到更彻底的方案提供阶段，从目前由搜索驱动的旅行计划流程，转移到智能助理结合自身对客户偏好的了解与对旅行选择的深度了解，为用户提供旅行选择的阶段。机器学习将会结合深度学习、自然语言流程、知识图谱和类神经网络。机器学习令人期待的地方在于，它能够通过向客户学习而提供更好体验。这将带来更个性化的服务、更相关的建议和更好的旅程服务，最终提升旅行体验。

以上，就是研究人员罗斯关于机器学习技术在旅游业的应用和潜力方面的一些看法，供你参考。