2018 年：人工智能世界的八大趋势

UnfoldLabs 首席执行官 Asokan Ashok 撰写了一篇文章，为我们预测了 2018 年人工智能的八大趋势。

计算分析大数据并不是一时性的。随着数据量的不断增长，因此分析大数据的方式也会有改进。当涉及到预测性分析的应用时，我们只不过看到的是冰山一角。通过数据挖掘、机器学习、AI 技术帮助组织机构分析现有数据，如销售预测、优化营销活动等。所有这些不同的人工智能都在深刻地改变着我们的生活。

以下是 AI、大数据、预测分析、机器学习的关键数据：

• 2018 年，75% 的开发商将在一个或多个业务或服务中包含 AI 功能。

• 2019 年，100% 的物联网将会得到 AI 的支持。

• 2020 年，30% 的公司将使用 AI，至少增加一个主要销售环节。

• 2020 年，算法将改变数十亿劳动者的行为。

• 2020 年，人工智能市值将超过 400 亿美元。

• 2025 年，AI 将驱动 95% 的客户交互。

Amazon、Google、Facebook、IBM 将引领人工智能的潮流。作为大公司，他们有大量的资源来收集数据，因此得以掌握更多的数据。

下面罗列了行业中顶尖玩家在 AI 领域做出的战绩：

Amazon:

• 投资 AI 超过 20 年。

• 网页检索数据超过 50 亿网页。

• Amazon 物流中心拥有超过 50 万张描述商品的 JPEG 文件及相应的 JSON 元数据文件。

• 每日监测全球广播、出版物、网络新闻的记录超过 2.5 亿条。

• 拥有接近 1 亿的图像及带有注释的视频。

• Amazon Echo 占据了语音助理市场的 70% 份额。

Google:

• 数据集最大存储库之一，拥有 10~15 EB 的数据。

• 专注研发应用和产品，而非长期的 AI 研究。

• 超过 1300 名研究人员的团队。

• 占据语音助理市场的 23.8% 份额。

• 使用开源平台进行机器学习，Tensorflow 是人人皆可使用的机器学习开源平台。

• Google Earth 数据库据估 3017 TB 或 3 PB 。

• Google 街景拥有大约 20 PB 的街景照片。

Facebook:

• 每天处理 25 亿件内容和 500 多 TB 的数据。

• Facebook 拥有大约 80 名人工智能研究员和工程师。

• 每天产生 20 亿点赞和 3 亿的照片。

• 每半小时扫描 105 TB 数据。

• 建有 62000 平方英尺的数据中心，容纳 500 个机架，包含了 1 EB 的冷存储（cold * storage，指不常使用的数据——译者注）。

• 每天用超过 40 种语言翻译近 20 亿用户帖子，8 亿用户可看到翻译。

IBM:

• 计划用 10 年，斥资 2.4 亿美元创建 MIT-IBM Watson AI 实验室。

• 在全球拥有超过 2000 名雇员，纽约总部拥有超过 600 名雇员。

• Watson 客户合作横跨六大洲，超过 25 个国家和地区。

• IBM 向 Watson 集团投资 10 亿美元，其中包括 1 亿美元的风投，用来支持 IBM 的初创企业和构建由 Watson 研发的认知应用。

• Watson 生态系统已经构建超过 7000 多个应用。

在机器学习和应用产品开发和部署的方面，Google 很可能处于最前沿的地位。Google 不仅是第一家开展 AI 研究的公司，而且还拥有超过 7 万名雇员，是一家庞大的公司。此外，Google Brain 是一个深度学习的 AI 研究项目，Google 拥有整个团队，研究范围涵盖了机器学习、自然语言处理、机器学习算法和技术以及机器人技术等领域。

图片来源：《财富》 http://t.cn/ROK6ToZ

所有投资 AI 的第二梯队，如 Intel、Salesforce、Twitter 等，将追随拥有数据的大公司，并使用他们的数据算法和 AI 。数据交易将在行业内进行，算法和技术最有可能发生整合。数据交易以及算法和技术的整合，将会使 AI 更为高效。

Google、Facebook 等巨头收购小企业，算法将被整合到自己的核心平台或解决方案。一家位于伦敦的 AI 公司 DeepMind ，由于构建了通用学习算法，被 Google 收购以获得领先其他科技公司的商业优势。另一方面，Facebook 收购了 Wit.ai 来帮助完善语音识别和语音接口。它还收购了 AI 初创公司 Ozlo，用来完善它的 M 虚拟助理。