被AI渗透的世界：PCB人应了解人工智能的八大发展趋势

从计算上来讲，大数据分析这股潮流并不会像流星那样转瞬即逝。随着数据量的不断增加，对大数据分析的改进也不会停止。对于预测分析方面的应用，我们只看到了冰山一角。 一些机构正在使用数据挖掘、机器学习和人工智能技术来分析当前的数据以求更好地开展业务（例如预测销售情况、优化营销活动等）。所有这些不同类型的人工智能技术已紧密地结合在一起，改变了我们的日常生活，而且这种改变仍将持续。
 

以下是人工智能、大数据、预测分析和机器学习方面主要的统计数据：

到2018年，75％的开发人员将在一个或多个业务应用或服务中采用人工智能技术——IDC

到2019年，人工智能技术可应用在100％的物联网上——IDC

到2020年，30％的公司将引入人工智能以至少增加一个主要的销售过程——Gartner

到2020年，算法将积极地改变全球数十亿工人的行为——Gartner

到2020年，人工智能市场将超过400亿美元——星座研究

到2025年，人工智能将驱动95％的客户交互——Servion

2018年8大人工智能趋势观察

1

较大的公司将赢得未来

全球100家最有前途的人工智能公司名单

2

OpenDataNow.com的创始人兼编辑Joel Gurin表示：“我们生活在众包文化中，越来越多的人愿意并且乐于通过社交媒体分享他们的知识。”

谷歌正通过众包的方式获取大量的图像来构建成像算法。它还使用众包来协助改进服务质量，如翻译、转录、手写识别和地图。亚马逊还使用众包人工智能来改进Alexa超过15000个的现有功能。

4

企业并购，以及更多的并购

根据CBInsights的统计数据显示，收购人工智能公司的竞争已经开始。在2018年，我们将看到更多为了智力资本和人才而并购企业的行为。机器学习和人工智能领域中的所有小公司都将可能被大型企业收购，这主要有两个原因：

人工智能不能在没有数据集的情况下独立工作。由于大公司拥有大量的数据集，所以对于小公司而言，自己并没有太大的竞争优势。

没有数据的算法没有任何用处。没有算法，数据几乎没有用。数据是算法的核心，获取大量的数据非常重要。

哥伦比亚大学创意机器实验室的机器人工程师和总监Hod Lipson指出，“如果说数据是燃料，那么算法则是引擎。”

5

用工具的民主化换取更大的市场份额

6

人机交互技术将得到改进

Siri和Alexa可能是两个最受欢迎的人机交互工具了。更多与它们类似的基于机器人的解决方案将成为人工智能公司的入门级产品。例如，计算机目前可用于语音分析和面部识别，而以后，计算机将能够根据用户的语调来识别他的心情，这称为情感分析。

制造自动化和非消费者关注领域的解决方案将第一个得到改进。制造自动化的改进主要归因于采用自动化、机器人和先进制造在内的复杂技术而节省下来的劳动成本。在2018年，非消费者解决方案的改进将普遍存在，比如农业和医药领域的人机交互技术。

7

人工智能肯定会逐步影响所有的垂直行业

8

安全、隐私、伦理与道德问题

人工智能大旗下的所有东西，包括机器学习和大数据，都容易受到新型安全问题和隐私问题的威胁。有时候，起重要作用的是关键性的基础设施。与隐私问题有关的安全方面的需求，如将银行账户和健康信息进行保密，将更多地依赖于安全性方面的研究。2018年将是安全和隐私问题得到解决的一年，也是会有新发展的一年。

人工智能的伦理问题也将成为2018年的主要关注点。需要解决的伦理和道德问题包括了人工智能是否会对人类产生伤害，还是对人类有益。有人担心机器人可能会取代人类，特别是在需要同理心的领域，比如护士、理疗师和警察。要处理的另一个问题则是自主武器。考虑一下一定程度的自主功能，人工智能应掌控武器的某些功能，而不是由人类来完全控制武器。

总结

虽然人工智能已经存在了许多年，但我们今天所知道的人工智能仍然处于起步阶段。目前到处都充斥着有关人工智能及其应用的炒作，从自主车辆到虚拟个人助理，以及其他很多需要人类智能才能完成任务的技术。虽然有大量的人工智能使用案例，其中的大部分都是对具体流程的改进，但要成功部署却需要一定的时间。此外，人工智能行业内的企业并不多，所以碎片暂时还不会出现，非结构化的数据和处理这些数据算法将会出现。人工智能之路任重而道远。