作者|Cynthia Harvey 选文|Aileen
翻译|蒋晔
校对|汤人懿
简介
2016年迎来了它的最后一个月了，这一年人工智能(AI)的热度急剧增加，并且这种趋势似乎要持续到2017年。 IDC在其《全球半年度认知/人工智能系统支出指南》(Worldwide Semiannual Cognitive/Artificial Intelligence Systems Spending Guide)中预测，人工智能的收入将从今年的80亿美元增长到2020年的470亿美元，复合年增长率(CAGR)为55.1%。
IDC的认知系统和内容分析研究总监David Schubmehl表示：“软件开发人员和终端用户组织已经开始将认知/人工智能嵌入和部署到几乎所有类型的企业应用或流程中。根据几家大型技术供应商的最新公告，和人工智能创业公司的风险资本市场的蓬勃发展，需要有组织机构能够综合这些广泛技术去制定并采取战略。”
但人工智能是一个广泛并且多样的领域。这些组织机构应注意哪些方面呢?
这个幻灯片强调了十个可能延续到2017年的人工智能趋势，对企业的IT团队来说它们可能都很重要。其中一些人工智能趋势已经在很好地进行，但随着时间的推移，作为一个整体，人工智能领域可能会变得更重要。对于企业和技术供应商，人工智能是一个很好的机会，但也可能存在一些重大风险。
图片来源：Shutterstock
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“各行各业对认知系统和人工智能(AI)的广泛采用，将使全球在这两方面的收入从2016年的近80亿美元提升至2020年的470多亿美元。” ——IDC，2016年10月 |
期待着聊天机器人、智能事物和人工智能医学研究来占据明年的新闻头条。
图片来源：TechEmergence
你认为哪些人工智能的消费者应用将在5年内获得成功?
1.人工智能聊天机器人
在TechEmergence进行的一项2016年调查中，询问了人工智能的高管和创业者，什么人工智能应用在未来五年内可能会获得成功。他们的首选是虚拟代理和聊天机器人，获得了37%的投票。这些软件程序能够理解自然语言，并通过消息传递服务或电子邮件与人沟通。包括IBM和Facebook在内的几家公司已经宣布了帮助开发者创建聊天室的平台，这些平台似乎越来越受欢迎。去年夏天，Facebook宣布，在其飞书信(Messenger)服务上有超过11,000个机器人。根据IBM的统计，65%的千禧一代(Millennials，出生于1980-1990s)喜欢与机器人进行交流而不是与现场助理交谈。
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“Gartner预计，到2018年，全球最大的200家企业大多数都会利用智能应用，并使用大数据的完整工具包和分析工具，来优化自身的产品和改善客户体验。” ——Gartner，2016年10月 |
2.应用开发
创建聊天机器人并不是开发人员使用人工智能的唯一方式。许多企业正在将人工智能和深度学习功能集成到他们的Web应用、移动应用和内部的企业应用中。人工智能正在发展推荐引擎、安排会议、排定待办事项列表、在大数据中查找隐藏的价值的一系列功能等等。在其2017年十大战略技术趋势列表中，Gartner将智能应用排在了第二位。其中写道，“Gartner预计，到2018年，全球最大的200家企业大多数都会利用智能应用，并使用大数据的完整工具包和分析工具，来优化自身的产品和改善客户体验。”
图片来源：Gartner and Statista
物联网将在2020年成为主流
按类别在全球使用的智能互联物品的估计数量
3.智能物件
人工智能也与物联网(IoT)的趋势相关，“智能物件”(intelligent things)在Gartner的2017年前十大战略技术趋势列表中排名第三。其中说道，“现有的物联网设备将使智能物联网人工智能的功能无处不在，包括家庭、办公室、工厂车间和医疗设施。”例如，下一代健身追踪器不仅可以监控您的健康信息，还可能具有机器学习和分析功能，使它们能够根据您的个人健康史和过去的追踪器数据提出改善健康的建议。
图片来源：CBInsights
人工智能：子行业热图2011-2016(截至6/15/2016)
4.医学研究
人工智能的最热门领域之一是医疗健康行业。IDC在其《全球半年度认知/人工智能支出指南》中将诊断和治疗系统列为2016年吸引最多投资的领域之一，并表示在未来五年内，包括药物研究和发现以及诊断和治疗系统的使用案例将获得最大的发展。在五年期间，它预测医疗健康人工智能投资的年复合增长率为69.3%。同样，CBInsights将医疗健康列为人工智能中最热的领域，并作为今年的创业项目。
图片来源：Intel
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有趣的事实! 你知道吗?人类的大脑有超过1000亿的神经元，更不用说仍在调查研究中的一系列复杂的生物过程。相比之下，到目前为止最复杂的神经网络只有10亿多个节点。 更多信息，请访问：www.intel.com/machinelearning |
5.生物模型
人工智能和健康科学之间的关系有两种方式：不只有健康研究人员转向人工智能，用以帮助他们回答医疗健康问题，计算机科学研究人员也正在转向生物模型，用以帮助他们创建更好的人工智能软件。麻省理工学院和谷歌最近都被报道在创建与人类大脑功能相似的神经网络，这个领域的研究可能会持续一段时间。未来学家Ray Kurzweil甚至预测到2030年，我们将能够合并人类的大脑和计算机网络，创造一种混合形式的人工智能。
图片来源：Google
6.人工智能硬件
虽然软件在人工智能工业中获得了很大的关注，但硬件也是方程式中非常重要的一部分。英特尔最近详细描述了其将人工智能功能构建到其芯片中的努力，试图使人工智能“人人都能使用”(available for all)。其他开发商正在研究人工智能自动驾驶车辆、机器人和无人机。IDC预测，AI硬件收入将在未来五年内以超过60%的复合年增长率(CAGR)增长。而波士顿咨询公司估计，到2025年，自动驾驶车辆的市场价值可能达到420亿美元。
图片来源：Venture Scanner
7.人工智能创业
有了这么多的机会，创始人急于创建专注于人工智能的新公司。在最近的关于人工智能创业公司的报告中，Venture Scanner确定了来自73个不同国家的1500个人工智能创业公司，总资金超过91亿美元。最近，许多大型科技公司，如英特尔、谷歌、苹果、Facebook和微软一直在疯狂购买、抢购很多小的人工智能创业公司。期待这种趋势在2017年持续，并为创业公司吸引更多的风险资本。
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“机器人、人工智能(AI)、机器学习和自动化等认知技术将在2025年之前取代美国7%的工作岗位。” ——Forrester Research，2016年6月 |
8.人工智能劳动力影响
有了这么多的人工智能，公司会不会不再需要人工?在2016年6月的一份报告中，Forrester预测，“机器人、人工智能(AI)、机器学习和自动化等认知技术将在2025年之前取代美国7%的工作岗位。”通过估计，16%的美国工人将被人工智能系统取代，并且人工智能可以创造相当于劳动力9%的新工作。人工智能是好还是坏将取决于你的工作是什么类型的：可以看到办公室人员的可用职位大幅减少，而数据科学家、自动化专家和机器人监控专业人士可以看到更多的工作机会。
图片来源：Gartner, 2016年7月
9.反对力量
潜在的对人工智能的反对可能来自几个方向。首先，如果像Forrester预测的那样，人工智能开始接管一些人类工作，似乎很可能遭到一些流离失所的工人的反对，这可能会有政治影响。此外，许多科学家，例如生命未来研究所(the Future of Life Institute)的相关科学家表达了对与人工智能相关的潜在风险的关注。最后，如果人工智能技术做不到与当前大肆宣传的一样，企业和消费者会对人工智能技术不满意。在《2016年度新兴技术成熟度曲线》中，Gartner将智能机器人、认知专家顾问、机器学习和自动驾驶车辆定位为“膨胀预期的顶峰”(peak of inflated expectations)附近，这意味着人工智能的几个领域可能会在不久的未来进入失望阶段。
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“正确预测最近三次美国总统选举的人工智能系统，在谁能入主白宫的比赛中表示，共和党候选人唐纳德·特朗普领先于民主党竞争对手希拉里·克林顿。” ——CNBC，2016年10月28日 |
10.改进的预测能力
人工智能已经产生影响的一个领域是提高预测能力。在许多方面，向人工智能的转变是调查和研究向大数据分析的自然演变，并且对于已经看到使用其他类型分析工具的价值的组织来说，基于机器学习的预测分析自然是下一步。
在最近的美国总统选举前几天，CNBC报道说，一个印度创业公司开发的人工智能，预测唐纳德·特朗普将赢得选举，尽管当时的大多数民意调查表示希拉里·克林顿领先。也许明年，接下来的这个幻灯片将由具有伟大的预测能力的人工智能创建。
来源：http://www.datamation.com/applications/slideshows/10-artificial-intelligence-trends-to-watch-in-2017.html
【本文是51CTO专栏机构大数据文摘的原创译文，微信公众号“大数据文摘（ id: BigDataDigest）”】
