作者：ActiveWizards
来源：KDnuggets
参与：Cynthia、大伟、周剑
翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载
2017年成为“智能之年”。科技成果的进步为我们带来了意想不到的趋势和更为广阔的商业前景。而今年，每一个技术方向都或将发生急剧的变化：机器学习和人工智能将改变整个行业，为虚拟助手和无数的自动化案例铺路。物联网将变得更加智能化，为智能家居和智慧城市提供巨大的潜力。更有效的人机交互将用自然语言代替特定的命令来建立。
在这篇文章中，我们将重点关注于2017年底在市场上表现良好的现代趋势，并讨论2018年预期的重大突破。
1.人工智能将重塑商业决策
人工智能给商业运作带来巨大的变化，用先进技术和软件的力量重塑了整个行业。一些公司现在认识到实施人工智能战略的价值，并向人工智能迈出了一大步。拥有超过10万员工的大公司更有可能实施人工智能战略，但对他们来说，这一过程尤其具有挑战性。2018年将是主要公司将人工智能应用纳入其战略和组织发展的一年。此外，算法市场也具有潜力，工程师或公司创造的最佳解决方案可以被共享、购买和部署给组织的个人使用。
曾经令人难以置信的大胆想法正在成为现实。 机器学习和人工智能技术的不断发展将使每一项业务成为数据驱动，每个行业都变得更为智能。经过多年的背景研究，新的解决方案将会令人叹为观止。对病人的虚拟援助，计算药物的发现，以及遗传学的研究，让我们得以一窥医学上惊人的用例。在不同行业中，更多的自动化、自动化和数据管理应用程序将带来重大的变化。医疗、建筑、银行、金融、制造业——每个现有的行业都将被重塑。
2. 区块链将为不同行业展示新机遇
现在每个人都在谈论的区块链，是一种存储和交换加密货币的数据的革命性的分散技术。它通过数字注册的交易和合同组成一个分布式数据库。区块链存储了一个不断增长的被称为块的有序记录列表，每个块包含一个时间戳和一个到上一个块的链接。区块链在数字交易领域有着令人瞩目的前景，将在2018年开启新的商机。
这项技术也揭示了许多其他领域的各种应用的新可能性。由于社会责任和网络安全的作用日益增强，区块链技术正变得越来越重要。在使用区块链的系统中，几乎不可能伪造任何数字交易，因此此类系统的可信度肯定会增强。这种方法可以成为企业和初创企业的颠覆性数字业务的基础。以前在线下运营的公司，将能够完全将这些过程转化为数字环境。
企业需要考虑区块链的风险和机会，并分析该技术会如何影响客户行为。随着区块链在金融服务业的初步炒作放缓，我们将看到政府、医疗保健、制造业和其他行业的更多潜在用例。例如，区块链对知识产权的管理产生了强烈的影响，为保护知识产权提供了新的视角。一些网站，如Blockai, Pixsy, Mediachain，以及Proof of Existence，都打算应用区块链技术来达到这个目的。
3.隐私及信息安全的新目标
技术的发展提高了数据的重要性，因此黑客技术变得越来越先进。与互联网连接的设备数量的增加创造了更多的数据，但也使它变得更加脆弱和缺乏保护。物联网设备越来越受欢迎并被广泛使用，但在数据隐私方面仍然非常不安全。任何大型企业都在不断受到黑客攻击的威胁，就像在2017年优步(Uber)和威瑞森(Verizon)发生的那样。
幸运的是，我们拥有可实现的解决方案。今年，我们将看到数据保护服务的巨大改进。机器学习将是最重要的安全趋势，通过建立一个概率的预测方法来确保数据安全。实施如行为分析等技术可以检测并阻止能够绕过静态保护系统的攻击。区块链将我们的注意力引入了一项名为“Zero Knowledge Proof”的新技术.该技术将在2018年持续发展，通过数学算法来确保用户的隐私。另一种保证安全新方法是CARTA(持续性适应风险和信任评估)。它是基于对潜在风险和信任程度的持续评估，能适应各种情况。CARTA适用于所有的业务参与者:从公司的开发人员到合作伙伴。虽然我们的安全措施仍然较为脆弱，但是有一些很有希望的解决办法可以更好地保护我们生活中的隐私。
4.物联网（IoT）将会变得智能
目前的“智能设备”指能够与人和环境进行更智能的交互的日常设备。这些东西在没有人类干预的情况下，在不受控制的现实情况下，是半自主或自主地运作的。
好几年来智能设备都是关注的焦点之一，随着它们不断地扩展和增强，在2018年它们将会对另一个全球趋势——物联网造成影响。
一个协作智能的网络将会被创造出来。它将使用多个设备协同工作，以开发出物联网的全部潜力。通过连接到全球网络、与有线和无线通信通道结合，将会形成一个大的集成系统，促成人机交互的重大转变。人工智能与物联网的融合带来了创造智能家居和城市的新技术。
5.深度学习将更快，数据收集将更好
如今，深度学习正面临数据收集和复杂计算的挑战。硬件的创新正被用于加快深度学习的实验中，例如，拥有更多的核心和不同的架构形式的新GPU。GE研究公司的资深信息科学家马克·埃德加说，深度培训将在未来3-5年内将软件解决方案的开发时间从几个月缩短到几天。这将大大改善其功能特性，提高生产率，并降低产品成本。
目前，大多数大公司都意识到数据收集的重要性及其对业务效率的影响。在未来的一年里，公司将更多地使用数据，而企业的成功与否将取决于整合不同数据的能力。2018年，公司将通过客户关系管理、票务系统、BMP和DMP以及全渠道平台收集客户数据。在像激光雷达这样的专门传感器上收集数据的普及程度也在上升。将现有系统与所有类型的客户端数据集成到一个单独的信息池中无疑是一种趋势。初创公司将继续为收集和使用数据创造新的方法，进一步降低成本。
6.AI 将改进自动化构造和模型的调整
自从谷歌推出AutoML系统以来，使用人工智能工具加速构建和优化模型的过程正在迅速变得流行。这种人工智能发展的新方法使机器学习模型的设计得以自动化，并且使模型的构建不需要人工输入，而是由一个人工智能成为另一个人工智能的架构师。
今年，专家们预计商业AutoML软件包的普及程度将会提高，并将其综合到大型机器学习平台中。
继AutoML之后，一种叫做NASNet的计算机视觉算法被用来实时识别视频流中的对象。NASNet中的“强化学习”
用AutoML实现的“强化学习”可以训练模型，而没有人在与需要人工输入的算法相比较时显示出更好的结果。
这些发展极大地拓宽了机器学习的视野，并将在未来几年彻底重塑模型建设的方法。
7.CDO的重要性将会增加
首席数据官(CDO)和其他高级数据专业人员越来越多地参与到改变了数据管理方式的大型组织的高层管理中。CDO是创新和差异化背后的驱动力:它们革新了现有的商业模式，改善了企业与目标受众的沟通，并探索提高业绩的新机会。尽管这一职位尚且很新，但它正在成为主流。据Gartner咨询公司的数据，到2019年，90%的大型机构将拥有CDO职位，但其中只有一半会真正成功。优秀的个人品质，对责任和潜在的障碍的充分理解被认为是取得成功的关键，然而要完全发挥CDO的潜力还有一个重要的步骤。公司应该考虑将IT部门分为“I”和“T”，而CDO们应该带领负责信息管理的新团队。
8. 关于伦理的辩论将会爆发
随着人工智能行业在日常生活中的各种任务和行动上取得了显著的进步，人们对伦理、责任和人际交往等问题提出了质疑。如果一个人工智能单位实施违法行为，谁将受到谴责?人工智能机器人需要任何规则吗?他们能接管所有的人类工作吗?
前两个问题假设未来某一天机器人将会被法律认可为一个人，可以承担责任或因其行为受到惩罚。尽管距这一观点的实现还需要很长时间，围绕伦理道德的争论已经开始升温。考虑到不同的可能性，科学家们正在试图找到一个关于机器人的权利和责任的妥协方案。
然而，机器人将占据所有工作场所的可能性实际上接近于零。当然，人工智能产业发展迅猛，但仍处于起步阶段。2018年围绕这一话题的热潮将会冷却。一旦我们对这个主题深入研究，了解如何与人工智能互动，并习惯它，关于机器人接管的神话必将被驱散。
9. 不再有特定指令:NLP的增长
在客户服务中使用聊天机器人成为了这一年的主要趋势之一。在2018年，应用程序将需要识别我们演讲中细微差别的能力。用户想要从他们的软件中得到回应，通过提问和用他们的自然语言给出命令，而不需要考虑何为“正确”的提问方式。NLP的发展及其与计算机程序的集成将是2018年最令人兴奋的挑战之一。
对于一个习惯于理解特定命令的语言的计算机来说，对人类很简单的任务——理解语音语调、情感色彩和双重含义——可能非常艰巨。这些复杂的算法需要许多步骤的预测和计算，而这些步骤都是在一瞬间发生的。在NLP的帮助下，人们可以提问更多的问题，得到恰当的答案，并能更好地了解他们的问题。
10.没有人类数据的自主学习AI也将更准确
自从第一个人工智能发明以来，这个领域的未来比我们预期的要快许多。专家原本预测，到2027年，人工智能将打败人类。但它早发生了10年——2017年。仅仅用了40天，AlphaGo算法就成为人类历史上最好的围棋棋手。而它是在没有任何人类数据的输入的情况下自学的，并且发展了人类玩家不可能使用的策略。
今年，创造一个发达的、自学成才的人工智能的竞赛将会继续。我们期待人工智能在解决许多人类活动方面取得突破:决策、发展商业和科学模型、识别物体、情感和语言，以及重塑客户体验。此外，我们预计人工智能将能够比人类更好、更快、更廉价地处理这些任务。自学算法的能力使我们能将人工智能应用到人类生活的许多领域。
总结
总之，2018年将在技术创新方面取得巨大进展。我们将见证更快更准确的机器学习和人工智能应用以及其他一些令人兴奋的新发展。像物联网、NLP和自主学习等技术的指数提升将改变每一个商业行业和我们的日常生活。尽管这可能会对数据安全造成一定的威胁，但是新的方法和解决方案仍在不断发展之中。这些改变的结果肯定会令人惊叹。
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