IT思维

以下是来自人工智能、大数据、预测分析和机器学习的一些重要数据：

1、到2018年，75%的开发商将会在更多的商业应用或服务中加入人工智能功能（来自IDC）

2、到2019年，IDC100%的物联网项目将得到人工智能的支持（来自IDC）

3、30%的公司将在2020年前使用人工智能技术来增加至少一个主要销售流程（来自Gartner）

4、算法将会在2018年改变全球数十亿人的行为（来自Gartner）

5、人工智能市场价值将在2020年超过400亿美元（来自Constellation Research）

6、到2025年，人工智能将驱动95%的客户互动（来自Servion）

以下就是我们在2018年将关注的8个人工智能大趋势：

谷歌很可能在应用程序和产品开发及服务的部署方面都处于最前沿，它不仅是第一家开始研究人工智能的公司，而且拥有7万名员工。此外，谷歌拥有一个深度学习人工智能研究项目Google Brain，它拥有一个团队，有自己的研究议程，研究领域涵盖了机器学习、自然语言理解、机器学习算法和技术，以及机器人。

随着谷歌和Facebook等规模更大的公司收购小公司，更多的算法将被整合到它们的核心平台或解决方案中。总部位于英国伦敦的人工智能公司DeepMind，构建了通用学习算法，被谷歌收购，以获得相对于其他科技公司的商业优势。另一方面，Facebook收购Wit.ai来提升自己的语音识别和语音界面。该公司还收购了人工智能创业公司Ozlo，以完善其M虚拟助理服务。

OpenDataNow.com的创始人兼编辑Joel Gurin表示，“我们生活在一个众包文化的环境中，越来越多的人愿意和有兴趣通过社交媒体分享他们所知道的东西。”

谷歌通过众包的方式，获得了大量的图片，并构建了成像算法。该公司还利用众包来帮助改善服务，比如翻译、转录、手写识别和地图应用。而亚马逊还利用众包的技术改善了Alexa的1.5万项现有技能。

AI在没有数据库的帮助下没法工作。因为大公司拥有大量的数据库，他们将对那些小公司造成巨大的压力。没有数据库的支持，算法将毫无用处。

同样如果没有算法，数据几乎也毫无用处。数据是算法的核心，大量的数据是至关重要的。

哥伦比亚大学创意机器人实验室的机器人工程师和总监Hod Lipson说，“数据是燃料，算法是引擎”。

正如谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）在谈到民主化的人工智能时所说的那样，“我们所能做的最激动人心的事情之一就是让机器学习和人工智能变得不再那么神秘。让所有人都能接触到这一点很重要。”

此外，frameworks、SDKs and APIs将成为所有主要厂商对消费者开放使用的标准。所有的公司都将采用SaaS&PaaS商业模式。

制造自动化和非消费者焦点解决方案将是第一个要改进的解决方案/应用程序。制造自动化将主要归功于人工成本节约，使用包括自动化、机器人和先进制造技术。非消费者解决方案的改进，例如在农业和医药领域执行任务的人机交互，也将在2018年流行起来。

保险——AI将通过自动化改进索赔流程 。

PR＆media——AI将帮助快速处理数据 

法律——NLP可以在几分钟内总结成千上万页的法律文件，从而减少查阅时间和提高效率。

教育 -——虚拟导师的发展；人工智能帮助打分数； 制定适应性学习计划，游戏和软件; 以AI为导向的个性化教育计划将改变学生和老师的互动。

健康——机器学习可用于创建更复杂，更准确的方法来在患者出现症状之前预测疾病

正如工业革命在100年前几乎改变了一切一样，人工智能将在未来几年改变这个世界。

人工智能的伦理问题也将成为2018年的主要问题，需要解决的伦理和道德问题包括人工智能对人类有哪些好处和坏处。人们也对机器人取代人类的可能性感到担忧，比如护士、治疗师或警察，另一个需要处理的问题是自主武器。

结语

尽管人工智能已经存在多年，但我们今天所知道的人工智能仍处于起步阶段。围绕着AI及其各种应用，从自动车辆到虚拟个人助理以及大量执行人工智能相关的技术，已经引起了大肆宣传。 尽管现在已经出现了大量的人工智能用例，但是大多数都是为了改进配置，做更好的辅助。此外，在人工智能行业中，没有多少玩家，因此碎片将不会出现，而非结构化数据和算法将会变得十分可用。

总之，人工智能的生命刚刚开始，而且它还有很长的路要走。