人工智能八大趨勢

志剛

數據挖掘、機器學習和人工智能技術，所有這些不同類型的人工智能技術已緊密地結合在一起，改變了我們的日常生活，而且這種改變仍將持續。

趨勢一：較大的公司將贏得未來

目前全球有100家最有前途的人工智能公司，其中亞馬遜、谷歌、Facebook和IBM將引領人工智能技術的發展。作為大型公司，他們擁有更多的資源來收集數據，從而擁有更多的數據可供使用，從而意味著，大公司更容易獲得發展。

趨勢二：算法和技術將會進行整合

所有已經對人工智能進行投資的第二梯隊公司（比如英特爾、Salesforce和Twitter）都緊跟在擁有大數據的公司后面，并開始使用他們的數據算法和人工智能技術。數據交易將存在于行業用戶之間，而算法和技術很有可能會進行整合。數據交易以及算法和技術的整合將使人工智能發揮更強大的作用。

趨勢三：數據眾包市場將非常巨大

所有的人工智能公司都渴望獲得龐大的數據集，以便實現他們對人工智能的野心。這些公司將采用眾包的方式來獲取大量的數據。目前已經有多種不同的方式來評估眾包數據的質量和可靠性，不僅企業可以從這些數據中獲得收益，而且也能給消費者一個保證。

趨勢四：企業并購，以及更多的并購

根據CBInsights的統計數據顯示，收購人工智能公司的競爭已經開始。在近期，我們看到更多為了智力資本和人才而并購企業的行為。機器學習和人工智能領域中的所有小公司都將可能被大型企業收購，這主要有兩個原因：

人工智能不能在沒有數據集的情況下獨立工作。由于大公司擁有大量的數據集，所以對于小公司而言，自己并沒有太大的競爭優勢。沒有數據的算法沒有任何用處。沒有算法，數據幾乎沒有用。數據是算法的核心，獲取大量的數據非常重要。哥倫比亞大學創意機器實驗室的機器人工程師和總監Hod Lipson指出，“如果說數據是燃料，那么算法則是引擎。”

趨勢五：用工具的民主化換取更大的市場份額

大公司將會把自己的算法和工具集開源出來，以獲得更大的市場份額。基于市場的數據和算法獲取壁壘將大大降低，而人工智能的新應用將會增加。通過對工具的民主化，原本有限制或無法獲得人工智能工具的小公司將可以獲得大量的數據來訓練和啟動復雜的人工智能算法。

趨勢六：人機交互技術將得到改進

siri和Alexa可能是兩個最受歡迎的人機交互工具了。更多與它們類似的基于機器人的解決方案將成為人工智能公司的入門級產品。例如，計算機目前可用于語音分析和面部識別，而以后，計算機將能夠根據用戶的語調來識別他的心情，這稱為情感分析。

制造自動化和非消費者關注領域的解決方案第一個得到改進。制造自動化的改進主要歸因于采用自動化、機器人和先進制造在內的復雜技術而節省下來的勞動成本。

趨勢七：人工智能肯定會逐步影響所有的垂直行業

制造業、客戶服務、金融、醫療保健和交通運輸已經受到了人工智能的影響。自動駕駛車輛預計2018年就會上市。明年，人工智能將會影響更多的垂直行業，例如：保險——人工智能將通過自動化技術改進索賠流程;法律——自然語言處理可以在幾分鐘內總結數千頁的法律文件，從而減少時間和提高效率;公關與媒體——人工智能能提高數據處理的速度;教育——虛擬導師的開發，人工智能輔助論文分級，適應性學習計劃、游戲和軟件，由人工智能驅動的個性化教育課程將改變學生和教師的互動方式;健康——機器學習可用于創建更復雜、更準確的方法來預測患者出現癥狀之前的患病時間，工業革命在100年前幾乎改變了一切，而人工智能將在未來幾年里改變整個世界。

趨勢八：安全、隱私、倫理與道德問題

人工智能大旗下的所有東西，包括機器學習和大數據，都容易受到新型安全問題和隱私問題的威脅。有時候，起重要作用的是關鍵性的基礎設施。與隱私問題有關的安全方面的需求，如將銀行賬戶和健康信息進行保密，將更多地依賴于安全性方面的研究。2018年是安全和隱私問題得到解決的一年，也是有新發展的一年。

人工智能的倫理問題成為201 8年的主要關注點。需要解決的倫理和道德問題包括了人工智能是否會對人類產生傷害，還是對人類有益。有人擔心機器人可能會取代人類，特別是在需要同理心的領域，比如護士、理療師和警察。要處理的另一個問題則是自主武器。考慮一下一定程度的自主功能，人工智能應掌控武器的某些功能，而不是由人類來完全控制武器。

未來已來，但人工智能之路任重而道遠。人工智能已實實在在來到了這個世界并在改變我們的生活，但我們今天所知道的人工智能仍然處于起步階段。目前到處都充斥著有關人工智能及其應用的炒作，從自主車輛到虛擬個人助理，以及其他很多需要人類智能才能完成任務的技術。雖然有大量的人工智能使用案例，其中的大部分都是對具體流程的改進，但要成功部署卻需要一定的時間。此外，人工智能行業內的企業并不多，所以碎片暫時還不會出現，非結構化的數據和處理這些數據算法將會出現。（編輯/高緯時）