2018年人工智慧的八個發展趨勢看這裡

回首時光，我們在20年前也難以想像人工智慧在未來會出現在生活的各個方面，而現如今無人駕駛汽車、面部識別技術等一系列人工智慧技術已經出現在大家的眼前。我們的世界正在迅速程序化、智能化，而未來這種趨勢也將進一步加劇。

以下我們列舉在2018年即將被關注的人工智慧八大趨勢：

趨勢一：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。

趨勢二：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。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。」

趨勢四：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。

趨勢五：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。

趨勢六：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。

趨勢七：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」。

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。

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