人工智能(AI;Artificial Intelligence)成為企業(yè)及各國(guó)家爭(zhēng)奪的技術(shù)，愿意投入時(shí)間、資金和精力推進(jìn)AI技術(shù)。根據(jù)麥肯錫(McKinsey)公司最近的一份報(bào)告，谷歌的母公司Alphabet在開(kāi)發(fā)AI技術(shù)方面投入了大約300億美元。去年(2017)百度投入AI研發(fā)200億美元。

 

　　根據(jù)Entrepreneur Network報(bào)導(dǎo)2018年十大AI趨勢(shì)及議題，如下:

 

　　1、AI將成為一個(gè)政治話(huà)題 (AI will become a political talking point)

 

　　雖然AI可能有助于創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)，但也會(huì)導(dǎo)致一些工作流失。例如，高盛(Goldman Sachs)預(yù)計(jì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)將導(dǎo)致每月有2.5萬(wàn)名卡車(chē)司機(jī)將失去工作。還有，大型倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)可能僅幾十人就可以操作，因此目前美國(guó)倉(cāng)庫(kù)工作的100萬(wàn)采購(gòu)員和包裝工人將面臨許多人失業(yè)。

 

　　特朗普政府的政治話(huà)題，將由2016年大選期間之全球化和移民問(wèn)題作為美國(guó)失業(yè)原因，但在2018年中期選舉中，敘述可能與自動(dòng)化和人工智能有關(guān)，因?yàn)楦嗳蝿?wù)人階級(jí)的美國(guó)人須面臨努力適應(yīng)未來(lái)工作的新挑戰(zhàn)。

 

　　2、物流將變得越來(lái)越高效率 (Logistics will become increasingly efficient)

 

　　未來(lái)的倉(cāng)庫(kù)的樣貌將改變，不專(zhuān)為容納包裝工人而設(shè)計(jì)，而為能夠24小時(shí)工作并且不需要照明的高性能機(jī)器人而設(shè)計(jì)。就像現(xiàn)在亞馬遜(Amazon)以7.75億美元收購(gòu)機(jī)器人公司Kiva Systems而建構(gòu)的物流倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，使用人工智能和先進(jìn)機(jī)器人技術(shù)的組合，為大型零售商提供前所未有的物流解決方案。

 

　　3、主流汽車(chē)制造商將推出自動(dòng)駕駛車(chē) (Mainstream auto manufacturers will launch self-driving cars)

 

　　特斯拉(Tesla)是第一批推出自動(dòng)駕駛車(chē)的汽車(chē)制造商。為了跟上特斯拉的腳步，奧迪(Audi)等傳統(tǒng)汽車(chē)制造商準(zhǔn)備在2018年發(fā)布自己的自動(dòng)駕駛車(chē)。奧迪A8將采用自動(dòng)駕駛技術(shù)，無(wú)需駕駛員輸入即可安全運(yùn)輸人類(lèi)。凱迪拉克(Cadillac)和沃爾沃(Volvo)也在開(kāi)發(fā)先進(jìn)的自動(dòng)駕駛技術(shù)，這在2018年將會(huì)越來(lái)越顯見(jiàn)。

 

　　4、DARPA將會(huì)開(kāi)發(fā)先進(jìn)的機(jī)器人戰(zhàn)士 (DARPA will develop advanced robo-warriors in plain sight)

 

　　美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)劃局(DARPA)開(kāi)創(chuàng)了多項(xiàng)技術(shù)突破，影響了我們的日常生活。包括:開(kāi)發(fā)互聯(lián)網(wǎng)及全球定位系統(tǒng)技術(shù)等。目前，DARPA正在與波士頓動(dòng)力公司(Boston Dynamics)合作開(kāi)發(fā)了一系列名為「災(zāi)難救援」機(jī)器人Atlas，既可用于國(guó)防軍事，也可用于救災(zāi)行動(dòng)。

 

　　5、機(jī)器學(xué)習(xí)將有助于人類(lèi)知識(shí)學(xué)習(xí) (Machine learning will aid knowledge workers)

 

　　擔(dān)心AI會(huì)讓人類(lèi)失去工作，但AI技術(shù)也將幫助勞動(dòng)者，特別是知識(shí)學(xué)習(xí)。例如:AI工具Gong、Chorus及Jog這類(lèi)機(jī)器人就可以記錄銷(xiāo)售代表和電話(huà)并回答客戶(hù)的疑問(wèn)。Mint Solar營(yíng)運(yùn)副總裁Carrie Christensen解釋說(shuō):這項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法技術(shù)可以幫助面對(duì)客戶(hù)的服務(wù)人員更有效地回答問(wèn)題。預(yù)計(jì)2018年以后AI將幫助白領(lǐng)工作者。

 

　　6、新聞內(nèi)容生產(chǎn)將利用AI產(chǎn)生(Content will be created using AI)

 

　　美國(guó)廣播公司CBS及Hearst已經(jīng)在使用AI技術(shù)來(lái)撰寫(xiě)新聞內(nèi)容。例如，Wibbitz提供軟件即服務(wù)(SaaS)平臺(tái)，允許發(fā)布者透過(guò)AI視頻制作將書(shū)面內(nèi)容幾分鐘內(nèi)轉(zhuǎn)化為引人注目的視頻內(nèi)容。還有，美聯(lián)社(the Associated Press)使用一款由Automated Insights創(chuàng)建名為Wordsmith的工具，它透過(guò)數(shù)據(jù)分析將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成新聞報(bào)導(dǎo)。預(yù)計(jì)在2018年，還會(huì)有更多的媒體公司使用自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換和視頻生成技術(shù)。

 

　　7、點(diǎn)對(duì)點(diǎn)(Peer-to-peer)網(wǎng)絡(luò)提高透明度 (Peer-to-peer networks will create transparency)

 

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種形式，例如Facebook已經(jīng)使用數(shù)據(jù)建模來(lái)幫助機(jī)器選擇下一步該干什么，做出明智的選擇。隨著點(diǎn)對(duì)點(diǎn)對(duì)等網(wǎng)絡(luò)的興起，就像加密貨幣一樣，即使一些小型組織也能夠透過(guò)利用先進(jìn)的AI技術(shù)，加強(qiáng)個(gè)人計(jì)算機(jī)的集體運(yùn)算力量。

 

　　雖然Google控制將近80%的搜索市場(chǎng)，但很少有人完全理解Google如何確定向特定消費(fèi)者展示的內(nèi)容。Presearch公司利用點(diǎn)對(duì)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)和人工智能為搜索引擎世界帶來(lái)透明度。Presearch計(jì)劃使用加密貨幣來(lái)激勵(lì)參與者為他們提供個(gè)人計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力。作為回報(bào)，該公司承諾建立一個(gè)更加透明的搜索引擎平臺(tái)。該新創(chuàng)公司已經(jīng)籌集了500萬(wàn)美元的資金，而且他們和其他組織可能會(huì)使用AI和點(diǎn)對(duì)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)來(lái)挑戰(zhàn)大型組織。

 

　　8、消費(fèi)者將習(xí)慣于與技術(shù)交流 (Consumers will become accustomed to talking with technology)

 

　　亞馬遜智慧喇叭已售出逾2000萬(wàn)臺(tái)，還有谷歌家庭Google Home和蘋(píng)果HomePod，人類(lèi)將習(xí)慣透過(guò)語(yǔ)音指令與AI技術(shù)進(jìn)行交流。預(yù)計(jì)2018年，隨著智能助理融入計(jì)算機(jī)、智能型手機(jī)甚至電視機(jī)，消費(fèi)者將更加習(xí)慣使用基于語(yǔ)音的界面。

 

　　9、對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求將超過(guò)對(duì)工程師的需求 (Demand for data scientists will surpass demand for engineers)

 

　　IBM預(yù)測(cè)，至2020年市場(chǎng)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求將會(huì)達(dá)到270萬(wàn)人。機(jī)器學(xué)習(xí)AI使用機(jī)率來(lái)確定問(wèn)題的正確答案或決策。隨著更多的數(shù)據(jù)提供給機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，就更能做出接近準(zhǔn)確的預(yù)報(bào)。

 

　　10、AI將有助于戰(zhàn)勝重大疾病 (AI will fight challenging diseases)

 

　　借助點(diǎn)對(duì)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)時(shí)代，透過(guò)收集、分析人類(lèi)的分子數(shù)據(jù)，有助于解決醫(yī)療及健康的議題。例如:Nano Vision公司。借助區(qū)塊鏈和AI該兩項(xiàng)技術(shù)，用戶(hù)透過(guò)特殊的Nano加密貨幣參與計(jì)劃而獲得獎(jiǎng)勵(lì)，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行辨識(shí)和分析疾病，僅需小部分時(shí)間和成本就可達(dá)成新藥物治療。