人類對大數(shù)據(jù)進(jìn)行計算分析的趨勢并不會轉(zhuǎn)瞬即逝。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，對大數(shù)據(jù)的分析效果也會有所改善。說到關(guān)于預(yù)測分析的應(yīng)用，其實我們只看到了冰山一角。目前，它已經(jīng)可以利用數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)來分析數(shù)據(jù)，從而達(dá)到幫助企業(yè)的目的(比如預(yù)測銷售，優(yōu)化營銷活動)。

所有這一類型的人工智能都與我們?nèi)粘９ぷ鞣绞铰?lián)系在一起，徹底改變了我們的生活，不過還有更多的技術(shù)有待改進(jìn)。

以下是來自人工智能、大數(shù)據(jù)、預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)的一些重要數(shù)據(jù)：

1. 到2018年，75%的開發(fā)商將會在更多的商業(yè)應(yīng)用或服務(wù)中加入人工智能功能(來自IDC)
2. 到2019年，IDC100%的物聯(lián)網(wǎng)項目將得到人工智能的支持(來自IDC)
3. 30%的公司將在2020年前使用人工智能技術(shù)來增加至少一個主要銷售流程(來自Gartner)
4. 算法將會在2018年改變?nèi)驍?shù)十億人的行為(來自Gartner)
5. 人工智能市場價值將在2020年超過400億美元(來自Constellation Research)
6. 到2025年，人工智能將驅(qū)動95%的客戶互動(來自Servion)

以下就是我們在2018年將關(guān)注的8個人工智能大趨勢：

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趨勢一：大公司都將從人工智能獲利

亞馬遜、谷歌、Facebook和IBM，它們將在人工智能領(lǐng)域***潮流。作為大公司，他們有合適的資源來收集數(shù)據(jù)，因此有更多的數(shù)據(jù)可以使用。以下就是這些巨頭玩家如何在AI領(lǐng)域布局的：

1. 亞馬遜

投資人工智能20年以上，抓取了5B以上的網(wǎng)頁數(shù)據(jù)，超過50萬張JPEG圖像和相應(yīng)的JSON元數(shù)據(jù)，用以供給亞馬遜運營中心的產(chǎn)品。每天抓取世界廣播、雜志和網(wǎng)絡(luò)新聞的數(shù)據(jù)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并帶有注釋。亞馬遜Echo系列音箱已經(jīng)占領(lǐng)了超過70%的語音助手市場。

2. Google

具有全世界***的數(shù)據(jù)庫，專注于應(yīng)用和產(chǎn)品開發(fā)，而不是長期的AI研究。Google Brain擁有超過1300名研究人員的團隊，在語音助理市場占有23.8%的用戶份額。使用TensorFlow開源平臺進(jìn)行機器學(xué)習(xí)，允許任何人訪問機器學(xué)習(xí)平臺。Google地球數(shù)據(jù)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(yīng)用程序和產(chǎn)品開發(fā)及服務(wù)的部署方面都處于最前沿，它不僅是***家開始研究人工智能的公司，而且擁有7萬名員工。此外，谷歌擁有一個深度學(xué)習(xí)人工智能研究項目Google Brain，它擁有一個團隊，有自己的研究議程，研究領(lǐng)域涵蓋了機器學(xué)習(xí)、自然語言理解、機器學(xué)習(xí)算法和技術(shù)，以及機器人。

3. Facebook

每日處理2.5B的內(nèi)容和500多TB的數(shù)據(jù)，F(xiàn)acebook ArticialIntelligence Researchers (FAIR)有大約80位研究人員和工程師，每天產(chǎn)生20億“贊”和3000萬照片，每30分鐘掃描大約105 TB的數(shù)據(jù)建有一個62000平方英尺的數(shù)據(jù)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。

4. IBM

計劃進(jìn)行為期10年、價值2.4億美元的投資來創(chuàng)建MIT-IBM沃森人工智能實驗室。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(fēng)險投資。通過沃森生態(tài)系統(tǒng)建立了7000多個應(yīng)用。

圖：全球100家最有前途的人工智能公司名單

趨勢二：算法與技術(shù)的整合

所有在人工智能領(lǐng)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(shù)據(jù)的大公司，并使用他們的數(shù)據(jù)算法和人工智能。行業(yè)參與者之間將會發(fā)生數(shù)據(jù)交易，而且很有可能會整合算法和技術(shù)。數(shù)據(jù)的交易以及算法和技術(shù)的整合將使人工智能變得更加重要。

隨著谷歌和Facebook等規(guī)模更大的公司收購小公司，更多的算法將被整合到它們的核心平臺或解決方案中。總部位于英國倫敦的人工智能公司DeepMind，構(gòu)建了通用學(xué)習(xí)算法，被谷歌收購，以獲得相對于其他科技公司的商業(yè)優(yōu)勢。另一方面，F(xiàn)acebook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能創(chuàng)業(yè)公司Ozlo，以完善其M虛擬助理服務(wù)。

趨勢三：數(shù)據(jù)眾包

所有的人工智能公司都追求巨大的數(shù)據(jù)庫，以實現(xiàn)他們對人工智能的雄心壯志。這些公司將開始通過眾包方式獲取大量數(shù)據(jù)。企業(yè)已經(jīng)找到了一種方法來評估眾包數(shù)據(jù)的質(zhì)量和真實性，不僅給企業(yè)提供了便利，還能反饋信息給消費者。

OpenDataNow.com的創(chuàng)始人兼編輯Joel Gurin表示，“我們生活在一個眾包文化的環(huán)境中，越來越多的人愿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，并構(gòu)建了成像算法。該公司還利用眾包來幫助改善服務(wù)，比如翻譯、轉(zhuǎn)錄、手寫識別和地圖應(yīng)用。而亞馬遜還利用眾包的技術(shù)改善了Alexa的1.5萬項現(xiàn)有技能。

趨勢四：更多的并購將發(fā)生

CBInsights的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，AI公司的收購競爭已經(jīng)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(xué)習(xí)/人工智能的所有小公司都將被大公司收購。有兩個原因：

AI在沒有數(shù)據(jù)庫的幫助下沒法工作。因為大公司擁有大量的數(shù)據(jù)庫，他們將對那些小公司造成巨大的壓力。沒有數(shù)據(jù)庫的支持，算法將毫無用處。

同樣如果沒有算法，數(shù)據(jù)幾乎也毫無用處。數(shù)據(jù)是算法的核心，大量的數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的。

哥倫比亞大學(xué)創(chuàng)意機器人實驗室的機器人工程師和總監(jiān)Hod Lipson說，“數(shù)據(jù)是燃料，算法是引擎”。

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圖：谷歌領(lǐng)跑近幾年AI創(chuàng)企并購

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算法和其他工具，以獲得市場份額。以市場為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)和算法進(jìn)入壁壘將會減少，人工智能的新應(yīng)用將會增加。通過開放平臺和民主化，那些無法使用人工智能工具的小公司將可以獲得大量的數(shù)據(jù)來研究人工智能算法。

正如谷歌***執(zhí)行官桑達(dá)爾。皮查伊(Sundar Pichai)在談到民主化的人工智能時所說的那樣，“我們所能做的最激動人心的事情之一就是讓機器學(xué)習(xí)和人工智能變得不再那么神秘。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(biāo)準(zhǔn)。所有的公司都將采用SaaS&PaaS商業(yè)模式。

趨勢六：人機交互將得到改善

Siri和Alexa大概是目前***的人機交互工具，與之類似的更多基于機器人的解決方案將是人工智能公司進(jìn)入這個行業(yè)的門檻。例如，雖然機器已經(jīng)被編程用于語音分析和面部識別，但機器還得做到根據(jù)你的聲音來識別你的情緒，也就是進(jìn)行情緒分析。

制造自動化和非消費者焦點解決方案將是***個要改進(jìn)的解決方案/應(yīng)用程序。制造自動化將主要歸功于人工成本節(jié)約，使用包括自動化、機器人和先進(jìn)制造技術(shù)。非消費者解決方案的改進(jìn)，例如在農(nóng)業(yè)和醫(yī)藥領(lǐng)域執(zhí)行任務(wù)的人機交互，也將在2018年流行起來。

趨勢七：人工智能將漸漸地對所有垂直領(lǐng)域產(chǎn)生影響

制造、客戶服務(wù)、保健、醫(yī)療保健和交通運輸?shù)念I(lǐng)域已經(jīng)受到AI的影響，自動駕駛汽車預(yù)計將在2018年上市。明年，會有更多的領(lǐng)域受到人工智能的影響。以下是人工智能對不同行業(yè)影響的例子：

• 保險——AI將通過自動化改進(jìn)索賠流程 .
• PR&media——AI將幫助快速處理數(shù)據(jù)
• 法律——NLP可以在幾分鐘內(nèi)總結(jié)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(dǎo)師的發(fā)展;人工智能幫助打分?jǐn)?shù); 制定適應(yīng)性學(xué)習(xí)計劃，游戲和軟件; 以AI為導(dǎo)向的個性化教育計劃將改變學(xué)生和老師的互動。
• 健康——機器學(xué)習(xí)可用于創(chuàng)建更復(fù)雜，更準(zhǔn)確的方法來在患者出現(xiàn)癥狀之前預(yù)測疾病

正如工業(yè)革命在100年前幾乎改變了一切一樣，人工智能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

在人工智能的保護(hù)傘下，諸如機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)等問題，都很容易觸及到安全及隱私問題。有時基礎(chǔ)設(shè)施扮演著很重要的角色。與隱私問題有關(guān)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(guān)安全和隱私的問題將得到解決，這一年，也是人工智能可能出現(xiàn)新的發(fā)展的一年。

人工智能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能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(dān)憂，比如護(hù)士、治療師或警察，另一個需要處理的問題是自主武器。

結(jié)語

盡管人工智能已經(jīng)存在多年，但我們今天所知道的人工智能仍處于起步階段。圍繞著AI及其各種應(yīng)用，從自動車輛到虛擬個人助理以及大量執(zhí)行人工智能相關(guān)的技術(shù)，已經(jīng)引起了大肆宣傳。 盡管現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了大量的人工智能用例，但是大多數(shù)都是為了改進(jìn)配置，做更好的輔助。此外，在人工智能行業(yè)中，沒有多少玩家，因此碎片將不會出現(xiàn)，而非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和算法將會變得十分可用。

總之，人工智能的生命剛剛開始，而且它還有很長的路要走。