大幕已拉開，窺探2018年人工智慧的八個發展趨勢！

趨勢1：大公司先發優勢，勢在必贏

亞馬遜、谷歌、Facebook和IBM將引領人工智慧的發展。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用。

亞馬遜

-投資人工智慧超過20年

-Web抓取來自超過50億網頁的數據

-亞馬遜的Echo以超過70%的優勢領先於聲控助理市場

谷歌

-坐擁最大的數據集庫之一，有10 - 15個Exabyte的數據

-23.8%的語音助理市場

-此外，谷歌大腦是一個深度學習人工智慧研究項目，谷歌擁有一個完整的團隊，它的研究議程包括機器學習、自然語言理解、機器學習演算法和技術，以及機器人技術。

Facebook

-每天處理25億的內容和500多TB的數據

-Facebook人工智慧研究中心有約80名研究員和工程師

-建有一個62000平方英尺的數據中心，可以容納500台機架

IBM

-計劃用時10年、注資2.4億美元投資創建麻省理工學院——IBM 「沃森」人工智慧實驗室

-通過沃森生態系統，已經建立了7000多個應用程序

趨勢2：演算法和技術的整合將會發生

所有在人工智慧領域投資的第二梯隊公司，如英特爾、Salesforce和Twitter，都將追隨那些已經擁有數據的大公司，並開始使用他們的數據、演算法和人工智慧。行業的參與者之間將發生數據交易，演算法和技術將得到鞏固。數據的交易以及演算法和技術的整合將使人工智慧更加有效。

隨著谷歌和Facebook這樣的巨頭公司收購規模較小的玩家，演算法將被整合到他們的核心平台/解決方案中。總部位於倫敦的人工智慧公司DeepMind建立了通用學習演算法，谷歌收購了該公司，以獲得與其他科技公司競爭的商業優勢。另一方面，Facebook收購了Wit.AI，助力語音識別和語音介面。它還收購了人工智慧初創公司Ozlo，以提升其虛擬助手。

趨勢3：眾包數據將無比巨大

所有人工智慧公司都將追求巨大的數據集，以尋找方法和手段來實現他們對人工智慧的雄心。這些公司將開始對大量數據進行眾包。他們已經找到了不同的方法來評估眾包數據的質量和真實性，這不僅給企業提供了從這些數據中獲益的能力，而且也給了消費者一個發聲的機會。

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

趨勢4：併購將越來越多

CBInsights的數據顯示，收購人工智慧公司的競賽將在2018年開始，屆時，隨著企業爭奪知識資本和人才，我們將會看到越來越多的併購。機器學習/人工智慧領域的所有小公司都將被大公司收購。

主要有以下兩個原因：

1.沒有數據集，人工智慧就不能獨立工作。由於大公司擁有大量的數據集，它們對小公司來說優勢巨大。

2.沒有數據的演算法毫無用處。反之亦然。數據是演算法的核心，獲取大量的數據至關重要。

谷歌領跑近幾年AI創企併購

趨勢5：AI工具走向民主化，以增加市場份額

大公司將開始開源他們的演算法和其他工具集以獲得市場份額。市場訪問數據和演算法的壁壘的將減少，人工智慧的新應用將會增加。通過民主化，那些沒有途徑應用人工智慧工具的小公司，將有大量的數據用於培訓和啟動複雜的人工智慧演算法。

趨勢6：人機交互將會改善

Siri和Alexa是最流行的兩種人機交互工具。與此類似的 更多的基於機器人的解決方案，將是AI公司的第一個入口。例如，雖然機器已經被編程用於語音分析和面部識別，但它還將能夠基於你的聲音音調識別你的情緒，也就是情感分析。

趨勢7：人工智將影響更多垂直領域

製造業、客戶服務、金融、醫療和交通等領域已經受到人工智慧的影響。自動駕駛汽車預計將在2018年上市。

明年，人工智慧將會影響更多的垂直領域。以下是工業界的簡要示例以及人工智慧將如何影響它們：

保險-人工智慧將通過自動化改進索賠過程

法務-NLP可以在幾分鐘內總結數千頁的法律文件，從而縮短時間，提高效率

公關&媒體-AI將幫助快速處理數據

教育-虛擬導師的發展人工智慧輔助額論文評分;自適應學習程序、遊戲和軟體；而由人工智慧提供的個性化教育項目將改變學生和教師的互動方式

健康-機器學習可以用於製造更複雜、準確的方法來預測病人出現癥狀前的疾病

就像100年前的工業革命幾乎改變了一切一樣，人工智慧將在未來幾年改變世界。

趨勢8：安全、隱私、倫理和道德問題

人工智慧保護傘下的一切，如機器學習和大數據，都很容易遭遇新興的安全和隱私問題方面的問題。有時關鍵的基礎設施在其中扮演了重要角色。與隱私問題相關的安全需求，比如將銀行賬戶和健康信息保密，增加了安全研究的必要性。2018年將是關注安全和隱私問題的一年，並可能會有新的進展。

人工智慧的倫理也將是2018年的一個主要問題。倫理和道德問題需要解決，包括人工智慧如何傷害或造福人類。也有人擔心機器人取代人類的可能性，特別是如果人工智慧將在人類移情作用的領域中使用，比如護士、治療師或警察。另一個將被處理的問題是自主武器。考慮到自主功能的水平，人工智慧將需要涵蓋某些功能，因為他不是控制在人類手中的武器。

人工智慧還有很長的路要走。2018年顯然將是對人工智慧的發展關鍵性的一年，讓我們拭目以待。

來源：雷鋒網

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