人工智能、大數(shù)據(jù)、預測分析和機器學習方面主要的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示：到2018年，75%的開發(fā)人員將在一個或多個業(yè)務應用或服務中采用人工智能技術——IDC；到2019年，人工智能技術可應用在100%的物聯(lián)網(wǎng)上——IDC；到2020年，30%的公司將引入人工智能以至少增加一個主要的銷售過程——Gartner；到2020年，算法將積極地改變?nèi)驍?shù)十億工人的行為——Gartner；到2020年，人工智能市場將超過400億美元——星座研究到2025年，人工智能將驅(qū)動95％的客戶交互——Servion。
2018年8大人工智能趨勢觀察
趨勢一：較大的公司將贏得未來
在為應用程序和產(chǎn)品開發(fā)服務部署機器學習方面，谷歌可能是處于最前沿的。他不僅是第一家開展人工智能研究的公司，而且還擁有7萬多名員工。谷歌是一家很大的公司。此外，谷歌大腦是一個深度學習人工智能研究項目，谷歌擁有其整個團隊。谷歌大腦的研究涵蓋了機器學習、自然語言理解、機器學習算法和技術以及機器人技術等領域。
趨勢二：算法和技術將會進行整合
數(shù)據(jù)交易將存在于行業(yè)用戶之間，而算法和技術很有可能會進行整合。數(shù)據(jù)交易以及算法和技術的整合將使人工智能發(fā)揮更強大的作用。
隨著像谷歌這樣的大公司不斷地收購小公司，小公司手中的算法將被集成到大公司的核心平臺或解決方案之中。谷歌收購了DeepMind這家構(gòu)建了通用學習算法位于倫敦的人工智能公司，目的就是為了獲得比其他科技公司更大的商業(yè)優(yōu)勢。
趨勢三：數(shù)據(jù)眾包市場將非常巨大
所有的人工智能公司都渴望獲得龐大的數(shù)據(jù)集，以便實現(xiàn)他們對人工智能的野心。這些公司將采用眾包的方式來獲取大量的數(shù)據(jù)。目前已經(jīng)有多種不同的方式來評估眾包數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，不僅企業(yè)可以從這些數(shù)據(jù)中獲得收益，而且也能給消費者一個保證
谷歌正通過眾包的方式獲取大量的圖像來構(gòu)建成像算法。它還使用眾包來協(xié)助改進服務質(zhì)量，如翻譯、轉(zhuǎn)錄、手寫識別和地圖。亞馬遜還使用眾包人工智能來改進Alexa超過15000個的現(xiàn)有功能。
趨勢四：企業(yè)并購，以及更多的并購
在2018年，我們看到更多為了智力資本和人才而并購企業(yè)的行為。機器學習和人工智能領域中的所有小公司都將可能被大型企業(yè)收購，這主要有兩個原因：
人工智能不能在沒有數(shù)據(jù)集的情況下獨立工作。由于大公司擁有大量的數(shù)據(jù)集，所以對于小公司而言，自己并沒有太大的競爭優(yōu)勢。沒有數(shù)據(jù)的算法沒有任何用處。沒有算法，數(shù)據(jù)幾乎沒有用。數(shù)據(jù)是算法的核心，獲取大量的數(shù)據(jù)非常重要。
趨勢五：用工具的民主化換取更大的市場份額
大公司將會把自己的算法和工具集開源出來，以獲得更大的市場份額?；谑袌龅臄?shù)據(jù)和算法獲取壁壘將大大降低，而人工智能的新應用將會增加。通過對工具的民主化，原本有限制或無法獲得人工智能工具的小公司將可以獲得大量的數(shù)據(jù)來訓練和啟動復雜的人工智能算法。
趨勢六：人機交互技術將得到改進
Siri和Alexa可能是兩個最受歡迎的人機交互工具了。更多與它們類似的基于機器人的解決方案將成為人工智能公司的入門級產(chǎn)品。例如，計算機目前可用于語音分析和面部識別，而以后，計算機將能夠根據(jù)用戶的語調(diào)來識別他的心情，這稱為情感分析。
制造自動化和非消費者關注領域的解決方案第一個得到改進。制造自動化的改進主要歸因于采用自動化、機器人和先進制造在內(nèi)的復雜技術而節(jié)省下來的勞動成本。在2018年，非消費者解決方案的改進將普遍存在，比如農(nóng)業(yè)和醫(yī)藥領域的人機交互技術。
趨勢七：人工智能肯定會逐步影響所有的垂直行業(yè)
制造業(yè)、客戶服務、金融、醫(yī)療保健和交通運輸已經(jīng)受到了人工智能的影響。自動駕駛車輛預計2018年就會上市。明年，人工智能將會影響更多的垂直行業(yè)，例如：
保險——人工智能將通過自動化技術改進索賠流程；
法律——自然語言處理可以在幾分鐘內(nèi)總結(jié)數(shù)千頁的法律文件，從而減少時間和提高效率；
公關與媒體——人工智能能提高數(shù)據(jù)處理的速度；
教育——虛擬導師的開發(fā)，人工智能輔助論文分級，適應性學習計劃、游戲和軟件，由人工智能驅(qū)動的個性化教育課程將改變學生和教師的互動方式；
健康——機器學習可用于創(chuàng)建更復雜、更準確的方法來預測患者出現(xiàn)癥狀之前的患病時間
工業(yè)革命在100年前幾乎改變了一切，而人工智能將在未來幾年里改變整個世界。
趨勢八：安全、隱私、倫理與道德問題
人工智能大旗下的所有東西，包括機器學習和大數(shù)據(jù)，都容易受到新型安全問題和隱私問題的威脅。有時候，起重要作用的是關鍵性的基礎設施。與隱私問題有關的安全方面的需求，如將銀行賬戶和健康信息進行保密，將更多地依賴于安全性方面的研究。2018年是安全和隱私問題得到解決的一年，也是有新發(fā)展的一年。
人工智能的倫理問題成為2018年的主要關注點。需要解決的倫理和道德問題包括了人工智能是否會對人類產(chǎn)生傷害，還是對人類有益。有人擔心機器人可能會取代人類，特別是在需要同理心的領域，比如護士、理療師和警察。要處理的另一個問題則是自主武器?？紤]一下一定程度的自主功能，人工智能應掌控武器的某些功能，而不是由人類來完全控制武器。
未來已來，但人工智能之路任重而道遠。人工智能已實實在在來到了這個世界并在改變我們的生活，但我們今天所知道的人工智能仍然處于起步階段。目前到處都充斥著有關人工智能及其應用的炒作，從自主車輛到虛擬個人助理，以及其他很多需要人類智能才能完成任務的技術。雖然有大量的人工智能使用案例，其中的大部分都是對具體流程的改進，但要成功部署卻需要一定的時間。此外，人工智能行業(yè)內(nèi)的企業(yè)并不多，所以碎片暫時還不會出現(xiàn)，非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和處理這些數(shù)據(jù)算法將會出現(xiàn)。
