人工智慧的十大趨勢 哪一個是你沒想到的?
人工智慧(AI)是國家和企業爭奪控制權的技術新前沿。根據麥肯錫的一份報告，Alphabet投資約300億美元用於開發人工智慧技術。百度去年投入了200億美元在人工智慧上。AI已經成為一個人人都在談論的話題。以下人工智慧的十大趨勢，哪一個是你沒想到的?
1
人工智慧將成為一個政治話題
人工智慧可能有助於創造高科技行業新的就業機會，但也會導致一些傳統行業的人失去工作。例如，據CNBC報道，高盛預計自動駕駛汽車每月將導致25,000名卡車司機失業。
同樣，如果大型倉庫只需要幾十個人就可以管理，那麼目前在美國倉庫工作的100萬個採摘人員和包裝工人中的許多人可能會失業。
在2016年大選期間，美國總統特朗普將全球化和移民問題作為美國失業的原因;但在2018年中期選舉期間，話題轉向了自動化和人工智慧——更多的工薪階層正在努力適應新的時代和科技。
2
物流將變得越來越有效率
有一個公司叫Kiva Systems，致力於將人工智慧和先進的機器人技術相結合，為大型零售商提供先進的物流解決方案。
未來的倉庫不會像現在這樣由人類來做裝卸工作，而是由機器人不分晝夜地進行工作，還不需要任何人來監管。
Kiva Systems於2012年以7.75億美元的價格被亞馬遜收購，為亞馬遜的倉庫提供有效查詢和運輸物品的學習機器人。該技術目前已經在使用，預計將在亞馬遜發揮越來越突出的作用。
3
主流汽車製造商將推出自動駕駛汽車
特斯拉(Tesla)是首批推出自動駕駛汽車的汽車製造商之一。為了跟上特斯拉的步伐，像奧迪(Audi)這樣的傳統汽車製造商準備在2018年推出自己的自動駕駛汽車。
奧迪A8將採用自動駕駛技術，能夠在沒有駕駛員的情況下安全地自動行駛。凱迪拉克(Cadillac)和沃爾沃(Volvo)也正在開發先進的自動駕駛技術，該技術將更多地被運用。
4
DARPA將培養更先進的機器人
美國國防部高階研究計劃局(DARPA)開創了許多影響我們日常生活的技術。該組織在開發網際網路和GPS導航方面發揮了重要作用。
DARPA正在與Boston Dynamics合作開發一系列專為“救災”而設計的機器人。Boston Dynamics在2017年底釋出的最新Atlas機器人因為可以後空翻在網上火起來。
5
機器學習將幫助知識工作者
雖然擔心AI會讓人們失業不無道理，但AI技術也有能力幫助員工，特別是那些從事知識工作的員工。
今天，像Gong、Chorus和Jog這樣的工具能夠儲存銷售和客服的電話記錄。 “由於機器學習演算法，這項技術可以指導客服更有效地和客戶交流。AI將在2018年及以後越來越多地支援白領工作，”Mint Solar運營副總裁Carrie Christensen解釋道。
6
使用AI來創造內容
有些公司——像USA Today，CBS和Hearst——已經在運用人工智慧技術來製作內容。例如，Wibbitz提供軟體即服務(SaaS)平臺，允許釋出者通過AI技術將書面內容轉換為視訊內容。
以前，釋出商需要花費很多時間為網站或社交媒體建立內容。像Wibbitz這樣的工具現在可以幫助釋出商在幾分鐘內建立引人入勝的視訊。
與Wibbitz類似，Associated Press正在使用一種名為Wordsmith的工具，由Automated Insights建立，應用自然語言生成新聞報道。我們可以期待看到更多的媒體公司採用自然語言和視訊生成技術。
7
點對點網路將增加透明度
機器學習是人工智慧的一種形式，像Facebook這樣的公司已經在運用統計建模來幫助機器為使用者做推薦。為了使模型正常工作，它們需要大量資料和計算能力。
隨著點對點網路的興起，即使是小型組織也能夠利用網路個人計算機的力量來執行高階AI程式。
Presearch是一家致力於使用點對點網路和人工智慧的搜尋引擎。谷歌控制著近80%的搜尋市場，但很少有人完全瞭解谷歌是如何鎖定向消費者展示的內容。
Presearch計劃使用加密貨幣來激勵參與者藉助他們個人計算機的計算能力。作為回報，該公司承諾建立一個更加透明的搜尋引擎平臺。該創業公司已經籌集了500萬美元的資金，他們和一些其他的組織可能會使用人工智慧和點對點網路來挑戰大型組織。
8
消費者將習慣於與技術交談
據估計，亞馬遜智慧音箱去年賣出了超過2000萬臺。如果加上谷歌Home和蘋果Airpod等其他智慧裝置的銷量，你會發現數以千萬計的美國人已經在通過語音命令與技術互動。
隨著智慧助理整合到計算機、智慧手機甚至電視中，消費者將更加熟悉基於語音的介面。隨著技術的進步，這些裝置將變得更加有用。
9
資料科學家的需求將超過對工程師的需求
據IBM稱，到2020年，美國對資料科學家的需求將增加到270萬。
機器學習平臺不斷收集更多資料，更好地進行預測。隨著各種規模的公司努力收集和有效地分析資料，對於能夠處理大型資料集以維護AI平臺的資料科學家的需求將不可避免地增加。
10
AI將對抗具有挑戰性的疾病
Bet Capital LLC執行長Ben Hortman解釋說：“點對點計算機網路能夠通過收集和分析人類分子資料來解決世界上一些最具挑戰性的健康問題。”
該技術受到兩種技術趨勢的啟發——區塊鏈和人工智慧。使用者通過區塊鏈加密貨幣提供疾病資料，通過機器學習技術識別和分析疾病，這樣能夠縮短和減小開發新藥物所需的時間和成本。
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