IDC在其《全球半年度認知/人工智能系統(tǒng)支出指南》(Worldwide Semiannual Cognitive/Artificial Intelligence Systems Spending Guide)中預測，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，復合年增長率(CAGR)為55.1%。
IDC的認知系統(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)開始將認知/人工智能嵌入和部署到幾乎所有類型的企業(yè)應用或流程中。根據(jù)幾家大型技術供應商的最新公告，和人工智能創(chuàng)業(yè)公司的風險資本市場的蓬勃發(fā)展，需要有組織機構能夠綜合這些廣泛技術去制定并采取戰(zhàn)略。”
2016年人工智能(AI)的熱度急劇增加，并且這種趨勢似乎要持續(xù)到2017年。但人工智能是一個廣泛并且多樣的領域，接下來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。其中一些人工智能趨勢已經(jīng)呈現(xiàn)出來，但隨著時間推移，作為一個整體，人工智能領域可能會變得更重要。對于企業(yè)和技術供應商，人工智能是一個很好的機會，但也可能存在一些重大風險。
一、人工智能聊天機器人
在TechEmergence進行的一項2016年調(diào)查中，詢問了人工智能的高管和創(chuàng)業(yè)者，什么人工智能應用在未來五年內(nèi)可能會獲得成功。他們的首選是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或電子郵件與人溝通。
二、應用開發(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一方式。許多企業(yè)正在將人工智能和深度學習功能集成到他們的Web應用、移動應用和內(nèi)部的企業(yè)應用中。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一系列功能等等。
在其2017年十大戰(zhàn)略技術趨勢列表中，Gartner將智能應用排在了第二位。其中寫道，“Gartner預計，到2018年，全球最大的200家企業(yè)大多數(shù)都會利用智能應用，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，“智能物件”(intelligentthings)在Gartner的2017年前十大戰(zhàn)略技術趨勢列表中排名第三。其中說道，“現(xiàn)有的物聯(lián)網(wǎng)設備將使智能物聯(lián)網(wǎng)人工智能的功能無處不在，包括家庭、辦公室、工廠車間和醫(yī)療設施。”
例如，下一代健身追蹤器不僅可以監(jiān)控您的健康信息，還可能具有機器學習和分析功能，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)學研究
人工智能的最熱門領域之一是醫(yī)療健康行業(yè)。IDC在其《全球半年度認知/人工智能支出指南》中將診斷和治療系統(tǒng)列為2016年吸引最多投資的領域之一，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)的使用案例將獲得最大的發(fā)展。
在五年期間，它預測醫(yī)療健康人工智能投資的年復合增長率為69.3%。同樣，CBInsights將醫(yī)療健康列為人工智能中最熱的領域，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之間的關系有兩種方式：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。麻省理工學院和谷歌最近都被報道在創(chuàng)建與人類大腦功能相似的神經(jīng)網(wǎng)絡，這個領域的研究可能會持續(xù)一段時間。
未來學家Ray Kurzweil甚至預測到2030年，我們將能夠合并人類的大腦和計算機網(wǎng)絡，創(chuàng)造一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)中獲得了很大的關注，但硬件也是方程式中非常重要的一部分。英特爾最近詳細描述了其將人工智能功能構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預測，AI硬件收入將在未來五年內(nèi)以超過60%的復合年增長率(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。在最近的關于人工智能創(chuàng)業(yè)公司的報告中，Venture Scanner確定了來自73個不同國家的1500個人工智能創(chuàng)業(yè)公司，總資金超過91億美元。最近，許多大型科技公司，如英特爾、谷歌、蘋果、Facebook和微軟一直在瘋狂購買、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月的一份報告中，F(xiàn)orrester預測，“機器人、人工智能(AI)、機器學習和自動化等認知技術將在2025年之前取代美國7%的工作崗位。”通過估計，16%的美國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)科學家、自動化專家和機器人監(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。首先，如果像Forrester預測的那樣，人工智能開始接管一些人類工作，似乎很可能遭到一些流離失所的工人的反對，這可能會有政治影響。此外，許多科學家，例如生命未來研究所(the Future of Life Institute)的相關科學家表達了對與人工智能相關的潛在風險的關注。
最后，如果人工智能技術做不到與當前大肆宣傳的一樣，企業(yè)和消費者會對人工智能技術不滿意。在《2016年度新興技術成熟度曲線》中，Gartner將智能機器人、認知專家顧問、機器學習和自動駕駛車輛定位為“膨脹預期的頂峰”(peak of inflated expectations)附近，這意味著人工智能的幾個領域可能會在不久的未來進入失望階段。
十、改進的預測能力
人工智能已經(jīng)產(chǎn)生影響的一個領域是提高預測能力。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，基于機器學習的預測分析自然是下一步。
在最近的美國總統(tǒng)選舉前幾天，CNBC報道說，一個印度創(chuàng)業(yè)公司開發(fā)的人工智能，預測唐納德·特朗普將贏得選舉，盡管當時的大多數(shù)民意調(diào)查表示希拉里·克林頓領先。也許明年，該趨勢分析將由具有偉大的預測能力的人工智能創(chuàng)建。
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