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2018年人工智能会如何发展?全球20位顶尖大咖这样说

发表于:2018-01-05 作者:佚名 来源:AI科技大本营

人工智能在2017年取得了一系列突破性的成果。2018年,人工智能究竟会如何发展,是否能够为我们的生活带来便利呢?AI科技大本营汇总了业内大咖和技术专家们,对2018年AI发展的预见性见解。

1.Forrester:AI的蜜月期已经结束了

其分析团队写道:首席信息官们将会远离人工智能技术的实现,新的一年里,混合式人工智能的新应用,越来越多的应用于改善客户服务质量及业务销售流程方面。

Forrester预测,2018年人工智能将会做出一系列的决策,并向20%的公司发送实时指令,还将越来越频繁地用于用户的视觉体验。

2.Ron Agresta:逐渐在实际项目中判断AI利用的价值

数据分析巨头公司SAS的产品管理总监Ron Agresta说,抛开外界对于机器学习和人工智能的炒作,从具体领域的实际项目中提取有用的价值,来决定诸如自然语言处理等技术是否适用于更广泛的企业数据管理和分析项目。

此外,公司和企业还必须以数据为中心的问题上,解决并找到在 “冒犯性”(敏捷性和数据探索性)和“防御性”(数据治理和控制)方法上正确的平衡方式。

3.Chad Meley:开始更加真实的了解AI技术的能力

Teradata公司的营销副总裁Chad Meley表示,正如对人工智能高峰期的炒作一样,我们将开始更加真实地了解该技术的能力。

他写道,虽然人工智能技术被大肆地宣传,但是围绕人工智能技术所建设的基础设施已经得到了大幅的改善。关于人工智能的炒作将在2018年出现“反弹”的迹象,并将呈现一种更加均衡的将深度学习与浅层学习技术应用于商业机会的方式。

4.Jon Lee:把机器学习和自动化能力转化到业务成果上

ProsperWorks公司的联合创始人兼首席执行官Jon Lee认为,虽然DeepMind已经具备如何击败世界上最好的围棋选手的人工智能技术,但这迄今为止人工智能技术对企业的影响仍然还是微乎其微的。

2018年关注的焦点将是人工智能的落地应用,而不再是外界的炒作。那些最聪明的企业将把工作重点放在确保他们的机器学习和自动化能力能够带来可衡量的业务成果上,而把时髦的噱头和炒作任务留给市场宣传部门。

5.Steve Wooledge&Dale Kim:行业将开始通过机器辅助来实现业务

根据Arcadia Data公司营销副总裁Steve Wooledge以及产品和解决方案部门高级总监Dale Kim的说法,人工智能的价值与Hadoop及其他高度炒作的大数据技术是一样的。

如果业界试图平衡围绕大数据导向产品的炒作,就必须确保不要过度宣传人工智能的到来。这并不是说当前的人工智能和未来的大数据项目没有任何地位,只是我们还没有到一定的时期,能够将我们的业务决策过程完全转化为机器来实现。

相反,到2018年,行业将开始通过机器辅助来实现业务,而不完全是由人工智能驱动任务来实现商业智能的现代化。

6.Nima Negahban:人工智能技术将在2018年在生产中运行

Kinetica公司的 CTO和联合创始人Nima Negahban表示,人工智能与大数据有很多相似之处。正如各大企业正努力将大数据项目从实验阶段转移到生产阶段一样,他们发现很多人工智能技术还难以在实际生产中运行,这种现状有可能会在2018年开始改变。

数据驱动机器和深度学习技术的复杂性意味着:数据科学家可以花费更少的时间编码和构建算法,而需要更多的时间来配置和管理数据库及数据管理系统,存储数据和监督过程的技术将会更加成熟。

7.Ken Hoang:AI技术将从非结构化文本中提取知识

Alation公司战略和联盟副总裁Ken Hoang说到,从非结构化文本中提取知识将是人工智能技术在2018年取得突破性进展的领域之一。

他写道:大规模语义处理最终可以从文档中提取相关性,并将其与结构化数据资产联系起来,为企业的客户、合作伙伴、产品和其他关键资产提供360度真实的视图。

8.Forest Carlisle:2018年企业不会启动任何实际的举措

Softvision公司的全栈架构开发师Forest Carlisle,对2018年人工智能发展期望相对较低。Carlisle认为,现在的公司都知道利用机器学习和人工智能技术在企业竞争中占据优势,但在2018年这些企业不会启动任何实际的举措。

因为大多数人还不了解人工智能技术能给他们带来什么,不知道他们的数据在哪里,甚至不知道如何将人工智能技术应用于实际的项目中。

数字化转型合作伙伴可以展示专业知识,以及如何带领公司开启这个旅程,将成为这一领域真正投资的催化剂。

9.Toufic Boubez:AI不再是噱头 将于实际业务相关联

据Splunk公司人工智能和机器学习工程副总裁Toufic Boubez介绍,人工智能和机器学习技术经常被误解和误用,许多初创公司和大型科技公司都试图强制性通过与这些词组相关联来提高他们企业的吸引力。

Boubez说到,这个现象将在2018年停止,我们开始要求用物质来证明任何能够使用数据来预测业务、IT及安全相关性结果。

尽管2018年将不再是人工智能技术成熟到能够匹配人类技能和能力的一年,但使用机器学习的人工智能将越来越多地帮助企业对大量数据做出决策,否则我们将很难理解如此大量的数据。

10.Ravi Mayuram:在垂直领域与中将进入应用机器学习的早期阶段

另一位对人工智能潜力持谨慎乐观态度的技术专家是Couchbase公司的工程高级副总裁兼首席技术官Ravi Mayuram,他表示2018年将更加致力于为人工智能未来的成功奠定基础。

现在,人工智能比起现实更像是一个流行语,而且实现起来也很困难,因为人工智能技术的好坏取决于数据质量的好坏。虽然企业内部的数据完整性依然存在差异,但人工智能技术的真正实施仍然是一个几年内难以实现的概念。

但是,我们已经看到在垂直领域中应用机器学习的早期阶段,例如在广告和零售行业中的应用。未来几年,我们将看到更多的行业,包括工业物联网,数字健康和数字金融,开始利用应用程序中的机器学习来提供更有意义的用户体验。

11.Mark Barrenechea:2020年对人工智能的投资将增长到470亿美元

OpenText首席执行官兼首席技术官Mark Barrenechea表示,2018年每个行业对人工智能技术的兴趣都将有所增长。到2020年,市场对人工智能的投资将增长到470亿美元。但是这些投资将如何为企业带来回报?

其中配备了人工智能和认知系统、大数据分析和机器学习技术的智能企业,将超越其竞争对手。更好的数据意味着更好的算法,更好的算法将意味着更好的数据,诸如此循环。当我们将采集和处理数据上传到人工智能系统时,我们将变得更加高效。

12.Jerry Overton:数字系统的量化业务将成为数字化转型的主要动力

DXC公司技术分析部门的数据科学家Jerry Overton的说,虽然业务决策者认为人工智能是他们公司未来取得成功的关键,但大多数人还没有将这种技术应用到他们日常的商业实践中。

2018年,随着公司利用数字系统耗尽数据来量化业务并提高生产力,我们将开始看到人工智能技术开始发挥作用。这种量化将成为数字化转型的主要动力。此外,与往年相比,公司将使用先进的机器学习技术,以更少的数据而来做出更好的决策。

13.Ted Dunning:机器学习技术将从“流行”转为“生产”

MapR公司的首席应用程序设计师Ted Dunning表示:越来越多的机器学习将被视为业务的正常组成部分。人工智能将继续引起轰动,但更广泛的机器学习方法将为许多行业的企业提供有价值的见解。

比起人工智能技术,一个能够正确地构建问题并实现现实的目标的应用系统将是人们更关注的地方。此外,他们还需要获得适当规模的数据,并计划将机器学习结果转化为实际生产。

14.Scott Parker:2018年企业正式进入“信息驱动”时代

人工智能和机器学习功能将使2018年企业正式进入“信息驱动”时代,在这个年代,个体员工可以随时随地为他们提供可操作的信息和见解。

Parker写道,这一转变最终将实现信息化企业的承诺,使组织和员工能够实现前所未有的效率和创新。

15.Stuart Frankel:2018年制定人工智能发展的规定

根据Narrative Science公司的首席执行官Stuart Frankel的说法,目前人工智能的炒作水平很高,这在未来可能难以为继。

随着人工智能变得无形,术语“人工智能”将变得过时,有关人工智能的规定将被制定,并要求人工智能系统的决策透明化。

此外,虽然人工智能的期望和挫折将达到历史新高,但对人工智能的风险投资也将达到一个拐点。

16.Johan den Haan:将通过训练和教导AI编写应用程序

Mendix公司的首席技术官Johan den Haan表示,编码的性质会随着人工智能的变化而变化,他说到,软件不会被编写,而是会经过训练。

人工智能和机器学习的无处不在和持续不断性将改变软件开发的格局,它将成为应用程序的一个重要组成部分,这意味着我们不再编程应用程序。

相反,我们需要通过训练和教导它们,这将使得创建软件所需的技术技能发生根本性的转变。

17.Mohit Joshi:AI将通过历史数据解决传统工程技术不能解决的问题

Infosys银行的金融服务和保险业以及医疗和生命科学部门总裁兼首席执行官Mohit Joshi说到,人工智能在其他工业方面的应用也面临挑战,未来的商业化需要人工智能。

在2018年,我希望应用人工智能技术来解决企业在设计、测试和工程产品认证方面所面临的更多复杂性的工程问题。通过利用知识管理平台来扩大和增强人类的决策能力,人工智能可以通过历史数据来理解传统工程技术所不能解决的问题。

18.Tom Goodmanson:人工智能机器人将减轻人类工作者的负担

Calabrio公司的首席执行官Tom Goodmanson则表示,随着虚拟现实技术,人工智能和聊天机器人等技术的不断增长,联络中心代理商预测行业发生重大变化。

代理商将不再需要更换,也不需要执行沉闷的日常任务,而是可以将更多的时间和精力集中在复杂的客户问题上(机器人所无法解决的问题)。

更重要的是,语音分析等技术将使代理商能够将语音翻译成文本,这将得到对语音更深入的洞察力,更容易搜索的转换信息。

19.Ashwin Madgavkar:AI在农业方面将协助农民完成工作

Ceres Imaging公司的首席执行官Ashwin Madgavkar说到,在农业方面,人工智能技术将协助人类完成工作而不是彻底消除人力。

随着农民年龄的增长和劳动力的减少,全球人口不断增长,消费也越来越多。人工智能技术的应用能够缩小这个差距,并且将继续应用于帮助那些能够灵活地使用人工智能工具的农民,比如Ceres的图像,用更少的人来覆盖更多的地方。

20.Waqaas Al-Siddiq:在医疗方面,将进行大胆的人工智能的实验

Biotricity公司的出资者兼首席执行官Waqaas Al-Siddiq说,人工智能在医疗领域的潜力是巨大的。

如今,医疗行业仍然对人工智能提出建议持谨慎态度。来年,医疗机构和医疗技术公司将更加大胆地进行人工智能的实验,即人工智能能够根据学习为医疗行业提出建议和定制反馈信息。

随着时间的推移,人工智能将不断积累更多的数据,学习并改进其算法,这非常适合于医疗设备技术,将人工智能技术与更多的临床诊断相结合,来实验并研究它的功效。

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