近日，谷歌與牛津大學(xué)合作開發(fā)了套唇讀軟件，實現(xiàn)了跳過語音記錄，直接將說話者嘴部動作轉(zhuǎn)換為語句。這創(chuàng)新被業(yè)內(nèi)認(rèn)為是“AI設(shè)備向腦機接口（也稱大腦端口）又邁進(jìn)了步”，即將在教育、娛樂、慈善等多個領(lǐng)域發(fā)揮新的作用。
　　人工智能已開始嵌入各個領(lǐng)域，無論是科技行業(yè)還是傳統(tǒng)行業(yè)，都需要順應(yīng)趨勢的發(fā)展，企業(yè)管理者更應(yīng)時刻關(guān)注新科技、新理念。
　　今天我們推薦的這篇文章，預(yù)測了2017年人工智能的十大趨勢，指出些即將爆發(fā)的商業(yè)應(yīng)用，以及AI技術(shù)給企業(yè)內(nèi)部帶來的沖擊。企業(yè)管理者應(yīng)當(dāng)把握這些信息，從中尋找商業(yè)機遇和變革思路。
　

人工智能十大趨勢：2030年人腦可聯(lián)網(wǎng)

　　IDC在其《全球半年度認(rèn)知/人工智能系統(tǒng)支出指南》（Worldwide Semiannual Cognitive/Artificial Intelligence Systems Spending Guide）中預(yù)測，人工智能的收入將從今年的80億美元增長到2020年的470億美元，復(fù)合年增長率（CAGR）為55.1％。
　　IDC的認(rèn)知系統(tǒng)和內(nèi)容分析研究總監(jiān)大衛(wèi)·舒布梅爾（DavidSchubmehl）表示：“軟件開發(fā)人員和終端用戶組織已經(jīng)開始將認(rèn)知/人工智能嵌入和部署到幾乎所有類型的企業(yè)應(yīng)用或流程中。根據(jù)幾大型技術(shù)供應(yīng)商的新公告，和人工智能創(chuàng)業(yè)公司的風(fēng)險資本市場的蓬勃發(fā)展，需要有組織機構(gòu)能夠綜合這些廣泛技術(shù)去制定并采取戰(zhàn)略。”
　　但人工智能是個廣泛并且多樣的領(lǐng)域。各類組織機構(gòu)應(yīng)注意哪些方面呢？
　　接下來我們要介紹的是十個將延續(xù)到2017年的人工智能趨勢，對企業(yè)的IT團隊來說，它們可能都很重要。
　　其中些人工智能趨勢已經(jīng)呈現(xiàn)出來，但隨著時間推移，作為個整體，人工智能領(lǐng)域可能會變得更重要。對于企業(yè)和技術(shù)供應(yīng)商，人工智能是個很好的機會，但也可能存在些重大風(fēng)險。
　　我們期待聊天機器人、智能事物和人工智能醫(yī)學(xué)研究來占據(jù)明年的新聞頭條。
　　你認(rèn)為哪些人工智能的消費者應(yīng)用將在5年內(nèi)獲得成功？
　　、人工智能聊天機器人
　　在TechEmergence進(jìn)行的項2016年調(diào)查中，詢問了人工智能的高管和創(chuàng)業(yè)者，什么人工智能應(yīng)用在未來五年內(nèi)可能會獲得成功。虛擬代理和聊天機器人，獲得了37％的投票。這些軟件程序能夠理解自然語言，并通過消息傳遞服務(wù)或電子郵件與人溝通。
　　包括IBM和Facebook在內(nèi)的幾公司，已經(jīng)宣布了幫助開發(fā)者創(chuàng)建聊天室的平臺，這些平臺似乎越來越受歡迎。去年夏天，F(xiàn)acebook宣布，在其飛書信（Messenger）服務(wù)上有超過11000個機器人。根據(jù)IBM的統(tǒng)計，65％的千禧代（Millennials，出生于1980-1990s）喜歡與機器人進(jìn)行交流，而不是與現(xiàn)場助理交談。
　　二、應(yīng)用開發(fā)
　　創(chuàng)建聊天機器人并不是開發(fā)人員使用人工智能的唯方式。許多企業(yè)正在將人工智能和深度學(xué)習(xí)功能集成到他們的Web應(yīng)用、移動應(yīng)用和內(nèi)部的企業(yè)應(yīng)用中。人工智能正在發(fā)展推薦引擎、安排會議、排定待辦事項列表、在大數(shù)據(jù)中查找隱藏的價值的系列功能等等。
　　在其2017年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢列表中，Gartner將智能應(yīng)用排在了第二位。其中寫道，“Gartner預(yù)計，到2018年，全球大的200企業(yè)大多數(shù)都會利用智能應(yīng)用，并使用大數(shù)據(jù)的完整工具包和分析工具，來優(yōu)化自身的產(chǎn)品和改善客戶體驗。”
　　三、智能物件
　　人工智能也與物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的趨勢相關(guān)，“智能物件”（intelligentthings）在Gartner的2017年前十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢列表中排名第三。其中說道，“現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將使智能物聯(lián)網(wǎng)人工智能的功能無處不在，包括庭、辦公室、工廠車間和醫(yī)療設(shè)施。”
　　例如，下代健身追蹤器不僅可以監(jiān)控您的健康信息，還可能具有機器學(xué)習(xí)和分析功能，使它們能夠根據(jù)您的個人健康史和過去的追蹤器數(shù)據(jù)提出改善健康的建議。
　　四、醫(yī)學(xué)研究
　　人工智能的熱門領(lǐng)域之是醫(yī)療健康行業(yè)。IDC在其《全球半年度認(rèn)知/人工智能支出指南》中將診斷和治療系統(tǒng)列為2016年吸引多投資的領(lǐng)域之，并表示在未來五年內(nèi)，包括藥物研究和發(fā)現(xiàn)以及診斷和治療系統(tǒng)的使用案例將獲得大的發(fā)展。
　　在五年期間，它預(yù)測醫(yī)療健康人工智能投資的年復(fù)合增長率為69.3％。同樣，CBInsights將醫(yī)療健康列為人工智能中熱的領(lǐng)域，并作為今年的創(chuàng)業(yè)項目。
　　五、生物模型
　　人工智能和健康科學(xué)之間的關(guān)系有兩種方式：不只有健康研究人員轉(zhuǎn)向人工智能，用以幫助他們回答醫(yī)療健康問題，計算機科學(xué)研究人員也正在轉(zhuǎn)向生物模型，用以幫助他們創(chuàng)建更好的人工智能軟件。麻省理工學(xué)院和谷歌近都被報道在創(chuàng)建與人類大腦功能相似的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這個領(lǐng)域的研究可能會持續(xù)段時間。
　　未來學(xué)Ray Kurzweil甚至預(yù)測到2030年，我們將能夠合并人類的大腦和計算機網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)造種混合形式的人工智能。
　　六、人工智能硬件
　　雖然軟件在人工智能工業(yè)中獲得了很大的關(guān)注，但硬件也是方程式中非常重要的部分。英特爾近詳細(xì)描述了其將人工智能功能構(gòu)建到其芯片中的努力，試圖使人工智能“人人都能使用”（availableforall）。其他開發(fā)商正在研究人工智能自動駕駛車輛、機器人和無人機。
　　IDC預(yù)測，AI硬件收入將在未來五年內(nèi)以超過60％的復(fù)合年增長率（CAGR）增長。而波士頓咨詢公司估計，到2025年，自動駕駛車輛的市場價值可能達(dá)到420億美元。
　　七、人工智能創(chuàng)業(yè)
　　有了這么多的機會，創(chuàng)始人急于創(chuàng)建專注于人工智能的新公司。在近的關(guān)于人工智能創(chuàng)業(yè)公司的報告中，Venture Scanner確定了來自73個不同的1500個人工智能創(chuàng)業(yè)公司，總資金超過91億美元。近，許多大型科技公司，如英特爾、谷歌、蘋果、Facebook和微軟直在瘋狂購買、搶購很多小的人工智能創(chuàng)業(yè)公司。期待這種趨勢在2017年持續(xù)，并為創(chuàng)業(yè)公司吸引更多的風(fēng)險資本。
　　八、人工智能勞動力影響
　　有了這么多的人工智能，公司會不會不再需要人工？在2016年6月的份報告中，F(xiàn)orrester預(yù)測，“機器人、人工智能（AI）、機器學(xué)習(xí)和自動化等認(rèn)知技術(shù)將在2025年之前取代美7％的工作崗位。”通過估計，16％的美工人將被人工智能系統(tǒng)取代，并且人工智能可以創(chuàng)造相當(dāng)于勞動力9％的新工作。
　　人工智能是好還是壞將取決于你的工作是什么類型的：可以看到辦公室人員的可用職位大幅減少，而數(shù)據(jù)科學(xué)、自動化專和機器人監(jiān)控專業(yè)人士可以看到更多的工作機會。
　　九、反對力量
　　潛在的對人工智能的反對可能來自幾個方向。先，如果像Forrester預(yù)測的那樣，人工智能開始接管些人類工作，似乎很可能遭到些流離失所的工人的反對，這可能會有政治影響。此外，許多科學(xué)，例如生命未來研究所（the Future of Life Institute）的相關(guān)科學(xué)表達(dá)了對與人工智能相關(guān)的潛在風(fēng)險的關(guān)注。
　　后，如果人工智能技術(shù)做不到與當(dāng)前大肆宣傳的樣，企業(yè)和消費者會對人工智能技術(shù)不滿意。在《2016年度新興技術(shù)成熟度曲線》中，Gartner將智能機器人、認(rèn)知專顧問、機器學(xué)習(xí)和自動駕駛車輛定位為“膨脹預(yù)期的頂峰”（peak of inflated expectations）附近，這意味著人工智能的幾個領(lǐng)域可能會在不久的未來進(jìn)入失望階段。
　　十、改進(jìn)的預(yù)測能力
　　人工智能已經(jīng)產(chǎn)生影響的個領(lǐng)域是提高預(yù)測能力。在許多方面，向人工智能的轉(zhuǎn)變是調(diào)查和研究向大數(shù)據(jù)分析的自然演變，并且對于已經(jīng)看到使用其他類型分析工具的價值的組織來說，基于機器學(xué)習(xí)的預(yù)測分析自然是下步。