大幕已拉開，2018年人工智慧的八個發展趨勢看這裡

來自網易智能（smartman163）

人類對大數據進行計算分析的趨勢並不會轉瞬即逝。隨著數據量的不斷增加，對大數據的分析效果也會有所改善。說到關於預測分析的應用，其實我們只看到了冰山一角。目前，它已經可以利用數據挖掘、機器學習和人工智慧技術來分析數據，從而達到幫助企業的目的(比如預測銷售，優化營銷活動)。

所有這一類型的人工智慧都與我們日常工作方式聯繫在一起，徹底改變了我們的生活，不過還有更多的技術有待改進。

以下是來自人工智慧、大數據、預測分析和機器學習的一些重要數據：

·到2018年，75%的開發商將會在更多的商業應用或服務中加入人工智慧功能(來自IDC)

·到2019年，IDC100%的物聯網項目將得到人工智慧的支持(來自IDC)

·30%的公司將在2020年前使用人工智慧技術來增加至少一個主要銷售流程(來自Gartner)

·演算法將會在2018年改變全球數十億人的行為(來自Gartner)

·人工智慧市場價值將在2020年超過400億美元(來自Constellation Research)

·到2025年，人工智慧將驅動95%的客戶互動(來自Servion)

以下就是我們在2018年將關注的8個人工智慧大趨勢：

趨勢一：大公司都將從人工智慧獲利

亞馬遜、谷歌、Facebook和IBM，它們將在人工智慧領域引領潮流。作為大公司，他們有合適的資源來收集數據，因此有更多的數據可以使用。以下就是這些巨頭玩家如何在AI領域布局的：

亞馬遜

投資人工智慧20年以上，抓取了5B以上的網頁數據，超過50萬張JPEG圖像和相應的JSON元數據，用以供給亞馬遜運營中心的產品。每天抓取世界廣播、雜誌和網路新聞的數據已超過2.5億，每天抓取近100M圖像和視頻具有音頻和視覺功能並帶有注釋。亞馬遜Echo系列音箱已經佔領了超過70%的語音助手市場。

Google

具有全世界最大的資料庫，專註於應用和產品開發，而不是長期的AI研究。Google Brain擁有超過1300名研究人員的團隊，在語音助理市場佔有23.8%的用戶份額。使用TensorFlow開源平台進行機器學習，允許任何人訪問機器學習平台。Google地球資料庫的大小估計為3017 TB或大約3 PB，Google Street View有大約20PB的街景照片。

谷歌很可能在應用程序和產品開發及服務的部署方面都處於最前沿，它不僅是第一家開始研究人工智慧的公司，而且擁有7萬名員工。此外，谷歌擁有一個深度學習人工智慧研究項目Google Brain，它擁有一個團隊，有自己的研究議程，研究領域涵蓋了機器學習、自然語言理解、機器學習演算法和技術，以及機器人。

Facebook

每日處理2.5B的內容和500多TB的數據，Facebook ArticialIntelligence Researchers (FAIR)有大約80位研究人員和工程師，每天產生20億「贊」和3000萬照片，每30分鐘掃描大約105 TB的數據建有一個62000平方英尺的數據中心，可容納500個機架。每天翻譯超過40種語言的20億用戶帖子，每天有8000萬用戶使用這些翻譯。

IBM

計划進行為期10年、價值2.4億美元的投資來創建MIT-IBM沃森人工智慧實驗室。在全球擁有2000多名AI員工，在IBM總部擁有超過600名AI員工，沃森用戶跨越六大洲和超過25個國家，IBM向沃森項目投資10億美元，其中包括1億美元的風險投資。通過沃森生態系統建立了7000多個應用。

全球100家最有前途的人工智慧公司名單

趨勢二：演算法與技術的整合

所有在人工智慧領域投資的二級資本公司，比如英特爾、Salesforce和Twitter，都將追隨擁有這些數據的大公司，並使用他們的數據演算法和人工智慧。行業參與者之間將會發生數據交易，而且很有可能會整合演算法和技術。數據的交易以及演算法和技術的整合將使人工智慧變得更加重要。

隨著谷歌和Facebook等規模更大的公司收購小公司，更多的演算法將被整合到它們的核心平台或解決方案中。總部位於英國倫敦的人工智慧公司DeepMind，構建了通用學習演算法，被谷歌收購，以獲得相對於其他科技公司的商業優勢。另一方面，Facebook收購Wit.ai來提升自己的語音識別和語音界面。該公司還收購了人工智慧創業公司Ozlo，以完善其M虛擬助理服務。

趨勢三：數據眾包

所有的人工智慧公司都追求巨大的資料庫，以實現他們對人工智慧的雄心壯志。這些公司將開始通過眾包方式獲取大量數據。企業已經找到了一種方法來評估眾包數據的質量和真實性，不僅給企業提供了便利，還能反饋信息給消費者。

OpenDataNow.com的創始人兼編輯Joel Gurin表示，「我們生活在一個眾包文化的環境中，越來越多的人願意和有興趣通過社交媒體分享他們所知道的東西。」

谷歌通過眾包的方式，獲得了大量的圖片，並構建了成像演算法。該公司還利用眾包來幫助改善服務，比如翻譯、轉錄、手寫識別和地圖應用。而亞馬遜還利用眾包的技術改善了Alexa的1.5萬項現有技能。

趨勢四：更多的併購將發生

CBInsights的統計數據顯示，AI公司的收購競爭已經開始。2018年將是我們能看到的最多的公司收購和被收購的一年，因為這些公司必須爭奪知識資本和人才才不會被淘汰。機器學習/人工智慧的所有小公司都將被大公司收購。有兩個原因：

AI在沒有資料庫的幫助下沒法工作。因為大公司擁有大量的資料庫，他們將對那些小公司造成巨大的壓力。沒有資料庫的支持，演算法將毫無用處。

同樣如果沒有演算法，數據幾乎也毫無用處。數據是演算法的核心，大量的數據是至關重要的。

哥倫比亞大學創意機器人實驗室的機器人工程師和總監Hod Lipson說，「數據是燃料，演算法是引擎」。

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趨勢五：開放民主化的工具將獲得市場份額

大公司將開始開放他們的演算法和其他工具，以獲得市場份額。以市場為基礎的數據和演算法進入壁壘將會減少，人工智慧的新應用將會增加。通過開放平台和民主化，那些無法使用人工智慧工具的小公司將可以獲得大量的數據來研究人工智慧演算法。

正如谷歌首席執行官桑達爾。皮查伊(Sundar Pichai)在談到民主化的人工智慧時所說的那樣，「我們所能做的最激動人心的事情之一就是讓機器學習和人工智慧變得不再那麼神秘。讓所有人都能接觸到這一點很重要。」

此外，frameworks、SDKs and APIs將成為所有主要廠商對消費者開放使用的標準。所有的公司都將採用SaaS&PaaS商業模式。

趨勢六：人機交互將得到改善

Siri和Alexa大概是目前最受歡迎的人機交互工具，與之類似的更多基於機器人的解決方案將是人工智慧公司進入這個行業的門檻。例如，雖然機器已經被編程用於語音分析和面部識別，但機器還得做到根據你的聲音來識別你的情緒，也就是進行情緒分析。

製造自動化和非消費者焦點解決方案將是第一個要改進的解決方案/應用程序。製造自動化將主要歸功於人工成本節約，使用包括自動化、機器人和先進位造技術。非消費者解決方案的改進，例如在農業和醫藥領域執行任務的人機交互，也將在2018年流行起來。

趨勢七：人工智慧將漸漸地對所有垂直領域產生影響

製造、客戶服務、保健、醫療保健和交通運輸的領域已經受到AI的影響，自動駕駛汽車預計將在2018年上市。明年，會有更多的領域受到人工智慧的影響。以下是人工智慧對不同行業影響的例子：

保險——AI將通過自動化改進索賠流程 .

PR&media——AI將幫助快速處理數據

法律——NLP可以在幾分鐘內總結成千上萬頁的法律文件，從而減少查閱時間和提高效率。

教育 -——虛擬導師的發展;人工智慧幫助打分數; 制定適應性學習計劃，遊戲和軟體; 以AI為導向的個性化教育計劃將改變學生和老師的互動。

健康——機器學習可用於創建更複雜，更準確的方法來在患者出現癥狀之前預測疾病

正如工業革命在100年前幾乎改變了一切一樣，人工智慧將在未來幾年改變這個世界。

趨勢八： 安全、隱私及倫理道德問題

在人工智慧的保護傘下，諸如機器學習和大數據等問題，都很容易觸及到安全及隱私問題。有時基礎設施扮演著很重要的角色。與隱私問題有關的安全需求，如將銀行帳戶和健康信息保密，將會對研究的安全性有更大的要求。2018年，有關安全和隱私的問題將得到解決，這一年，也是人工智慧可能出現新的發展的一年。

人工智慧的倫理問題也將成為2018年的主要問題，需要解決的倫理和道德問題包括人工智慧對人類有哪些好處和壞處。人們也對機器人取代人類的可能性感到擔憂，比如護士、治療師或警察，另一個需要處理的問題是自主武器。

結語

儘管人工智慧已經存在多年，但我們今天所知道的人工智慧仍處於起步階段。圍繞著AI及其各種應用，從自動車輛到虛擬個人助理以及大量執行人工智慧相關的技術，已經引起了大肆宣傳。 儘管現在已經出現了大量的人工智慧用例，但是大多數都是為了改進配置，做更好的輔助。此外，在人工智慧行業中，沒有多少玩家，因此碎片將不會出現，而非結構化數據和演算法將會變得十分可用。

總之，人工智慧的生命剛剛開始，而且它還有很長的路要走。

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