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2018年人工智能的5個關鍵預測：機器學習將如何改變一切
發布時間：2018-08-27 分類：交通百科
2017年，人們很難逃脫人工智能即將改變世界的預言，到2018年，這種情況不太可能改變。然而，對可重復和可量化結果的更多關注可能會導致現實中的一些“大圖景”思維。不要誤解我的意思-到2018年，ai人工智能和機器學習仍將成為頭條新聞，可能會有更多聳人聽聞的說法，稱機器人想搶走我們的工作，甚至毀滅我們。然而，有關真正的創新和進步的故事應該開始得到更多的重視，因為智能學習機的前景開始結出碩果。
以下是我對2018年的預測：
1、關于人工智能的炒作和吹噓會少一些，但會有更多的行動
任何突破性的技術都會帶來炒作，作為功能和有用的人工智能的到來是一個已經預測了幾個世紀的東西，這并不奇怪人們想要談論它。現在它在這里，這也意味著不可避免地會有大量的空話-首先，請看我對最常見的人工智能神話的簡要介紹。不可避免的是，隨著媒體轉向“下一件大事”，這一趨勢最終會消失。我預計，在2018年期間，我們應該開始看到在實現過去幾年一直在談論的一些夢想和雄心方面取得真正進展。
所有指標都表明，對人工智能、特別是機器學習、技術的開發和集成的投資規模在不斷擴大。重要的是，結果開始出現在電腦學習如何在棋盤游戲和電視游戲節目中打敗人類。我預計，隨著機器學習和神經網絡技術承擔更多的日常任務，2018年將提供一個持續不斷的小而堅定的前進步伐。
2、投入人工智能企業項目的資金將比以往任何時候都多
在2017年創新者和市場領導者取得的成功的推動下，越來越多的企業將推出涉及人工智能的舉措。
隨著自動駕駛汽車和船只，以及救生醫療技術的進步近在咫尺，隨著十年的臨近，技術變革的速度似乎只會加快。對許多首席執行官和首席技術官來說，利用已經具備的變革潛力，是一項日益緊迫的優先任務。
另一個強烈的激勵因素是對失敗的恐懼，有了這么多可以獲得的東西，一種認為“我們必須做點什么”的人工智能思維模式可能會出現。雖然這可以起到刺激作用，但如果行動過于倉促，我的第二個預測很容易就會實現。
3、許多人工智能項目將以昂貴的方式失敗
這是一個可悲的事實，許多項目涉及新的和經常未經測試的技術，并一直存在的時代。在某些情況下，這要歸結于每一位先驅者所接受的風險。當在一個新的領域工作時，唯一確定的是會有不可預見的困難。機器學習算法可能擅長思考新的解決問題的方法，甚至似乎能夠預測未來，它們不太可能預見或應對許多可能影響成功的內部和外部因素。這些因素可能包括管理層和勞動力的入股、法律、政治或經濟發展、競爭對手的活動以及以業務和數據為中心的團隊合作的能力。
對人工智能倡議的目標和期望的模糊或缺乏關注往往是失敗的原因，殘酷的事實是，人工智能是堅韌的，而且往往是昂貴的。一種“即插即用”的服務解決方案的趨勢可能已經為全球范圍內資源不足的組織考慮集成人工智能打開了閘門。然而，它也有可能鼓勵“一刀切”或模式化的數據科學方法，這可能并不適合每個組織的目標。
最有可能成功的計劃和項目是那些從一開始就設想有明確戰略的計劃和項目，其結果顯然與收入增長和客戶滿意度評分等底線KPI掛鉤。
4、我們與機器互動的方式將繼續向聲音轉變
在商業環境中與技術交互時，對話界面將變得越來越普遍。
根據一份報告，明年將有20%的公司希望在現有的點擊式儀表板和系統中增加語音功能界面。畢竟，這是我們大多數人最自然的交流方式-我們通常可以在幾秒鐘內構造任何查詢。隨著計算機越來越善于理解我們，我們花時間學習復雜的數學語言的需要也就越來越少了。自然語言生成和自然語言處理算法不斷學習，以更好地理解我們，并以我們理解的方式與我們交談。在整個2018年，這種情況將繼續改善，我們應該習慣于機器人，我們可以在有限的參數范圍內與之交談，就像我們與另一個人類一樣。
5、機器人將更密切地參與照顧我們的健康
好吧，這個預測聽起來很戲劇化，但我并不是說我們會走進醫生的辦公室，迎接我們的是機器人人形機器人(至少現在還沒有)。人工智能對醫療保健的侵蝕正在以一種最初對病人是看不見的方式發生。在幕后，圖像識別算法正被用來識別隱藏在醫學圖像中的警告信號，甚至是手寫的醫生病歷。由于這一技術在試點中已證明是成功的，我們預期明年它將在業務上得到更廣泛的應用。
我們還可能看到更多的機器人出現在人們的家中，能夠幫助他們應對殘疾和疾病。護理和陪伴機器人預計將受到歡迎，并可能在2018年開始成為日常現實。總之，我預測2018年將是人工智能令人興奮的一年。
