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人工智能并不是什么新鮮事，自上世紀(jì)中葉以來，學(xué)術(shù)界一直在使用控制論和腦機(jī)接口等創(chuàng)意。但物聯(lián)網(wǎng)和它的數(shù)據(jù)泛濫、數(shù)據(jù)湖以及機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步已使AI在學(xué)術(shù)之外走向主流企業(yè)，進(jìn)入我們的家庭、城市和工作場所。從醫(yī)療保健到網(wǎng)絡(luò)安全再到制造業(yè)，企業(yè)正在努力將AI集成整合到他們的產(chǎn)品、設(shè)備和服務(wù)中。
人工智能已經(jīng)發(fā)展到可以實(shí)現(xiàn)從圖像識別到語言處理、數(shù)據(jù)分析和預(yù)測分析的廣泛功能。它使機(jī)器能夠比人類更快地做出決策和演繹推理。它為物聯(lián)網(wǎng)可以實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)創(chuàng)建了一個(gè)額外的層，幾乎是相互依賴的，例如，用于企業(yè)市場的AI驅(qū)動(dòng)的分析平臺的增長，以及預(yù)測和規(guī)范分析以及自適應(yīng)/持續(xù)分析的支持。
在炒作泛濫的地方，總會(huì)有各種各樣的事情發(fā)生。 《衛(wèi)報(bào)》上今年我最喜歡的一篇文章分享了“偽AI”的實(shí)踐 - 它本質(zhì)上是用人類做作為人工智能的原型。消費(fèi)者認(rèn)為由機(jī)器執(zhí)行的任務(wù)，例如將語音郵件轉(zhuǎn)換為文本、日歷安排，以及聊天機(jī)器人實(shí)際上是真人的場景。這是需要獲得足夠的數(shù)據(jù)集以使機(jī)器能夠自己學(xué)習(xí)并接管任務(wù)的公司的組合，以及雄心勃勃的初創(chuàng)公司承諾在理論上可行的技術(shù)，但目前它還不完全存在，即使在基本水平上人工智能也很難做到。過去三年我一直在使用嵌入式人工智能語音文本翻譯器，然而在準(zhǔn)確性方面仍然非常不完善 - 直到今年它才承認(rèn)IoT這個(gè)術(shù)語。
我們可以預(yù)期人工智能將為未來幾年加速創(chuàng)新奠定基礎(chǔ)，推動(dòng)一些經(jīng)濟(jì)部門并完全限制某些行業(yè)。它可能還沒有準(zhǔn)備好完全接受我們的工作，那么，我們在2019年能夠期待什么呢？我和一些現(xiàn)在正面臨挑戰(zhàn)的人深入的探討了這些問題：
在人工智能領(lǐng)域的投資成為保持競爭力的標(biāo)準(zhǔn)
“我們看到的兩個(gè)最大的具備價(jià)值增長的領(lǐng)域是將人工智能技術(shù)應(yīng)用于零售和社交互動(dòng) - 盡管醫(yī)療保健和金融代表著巨大的機(jī)遇。這些細(xì)分市場中的公司有機(jī)會(huì)從他們那里收集大量數(shù)據(jù)?？蛻?用戶可以通過提供更集中的產(chǎn)品或交互建議來更有效地運(yùn)行他們的收購和銷售渠道，以便讓用戶更深入、更長時(shí)間地參與。鑒于激烈的范式轉(zhuǎn)變，一些大型企業(yè)參與者對這些細(xì)分市場施加影響，預(yù)計(jì)在2019年，由于在競爭日益激烈的市場中推動(dòng)增長和保持市場份額的必要性日益增加，投資此類人工智能應(yīng)用將成為常態(tài)。
Pedro Alves Nogueira博士，人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)主管兼Toptal工程總監(jiān)
全新的語音客戶分析
語音商務(wù)的重要性 - 隨著越來越多的服務(wù)/網(wǎng)站與Siri，Alexa，Google智能助理等語音功能集成，組織需要重新定義其SEO策略以推動(dòng)類似/更高的轉(zhuǎn)換。這與語音機(jī)器人/聊天機(jī)器人功能的商品化相結(jié)合，應(yīng)該會(huì)帶來更新的客戶體驗(yàn)計(jì)劃。
Bhaskar Roy - 客戶合作伙伴兼客戶分析主管
AI個(gè)人安全代理的出現(xiàn)
“人工智能引擎將發(fā)揮類似于防病毒軟件的作用，幫助我們管理個(gè)人數(shù)據(jù)的暴露、保護(hù)隱私，并保護(hù)我們免受數(shù)據(jù)濫用。想一想：谷歌知道你最隱秘的想法和恐懼，F(xiàn)acebook知道你的整個(gè)家庭和社交圈子，你的秘密暗戀對象是誰，你公開表達(dá)的政治觀點(diǎn)，你想到的，你去過和喜歡的地方，比你更了解你的財(cái)務(wù)和消費(fèi)習(xí)慣，甚至比你自己更了解你的整個(gè)基因組“。
Lana Klein - 增長分析和AI轉(zhuǎn)型（GAIT）的執(zhí)行合伙人
缺乏數(shù)據(jù)科學(xué)技能和資源推動(dòng)數(shù)據(jù)科學(xué)自動(dòng)化的推進(jìn)，從而在組織內(nèi)推進(jìn)AI和M1項(xiàng)目
“通過AI和ML計(jì)劃實(shí)現(xiàn)更高投資回報(bào)的壓力，將推動(dòng)更多業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者尋求創(chuàng)新解決方案。雖然許多行業(yè)正在對數(shù)據(jù)科學(xué)進(jìn)行大量投資，但數(shù)據(jù)科學(xué)技能和資源的稀缺限制了項(xiàng)目內(nèi)AI和ML的進(jìn)步。
此外，一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)每年只能執(zhí)行幾個(gè)項(xiàng)目，這是由于流程的迭代性質(zhì)以及用于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和特征工程的手動(dòng)工作。在2019年，數(shù)據(jù)科學(xué)自動(dòng)化平臺將占據(jù)大部分的市場份額。數(shù)據(jù)科學(xué)自動(dòng)化將涵蓋比機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)化更廣泛的領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)管道的生產(chǎn)。這些平臺將加速數(shù)據(jù)科學(xué)，執(zhí)行更多業(yè)務(wù)計(jì)劃，同時(shí)保持當(dāng)前的投資和資源?！?/p>
DotData首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Ryohei Fujimaki
數(shù)據(jù)科學(xué)家和商業(yè)領(lǐng)袖之間的聯(lián)系導(dǎo)致沖突
“商業(yè)領(lǐng)袖的挫敗感將繼續(xù)增長。對于許多公司而言，機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)劃的所有掌握在數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)手中。盡管他們精通選擇、構(gòu)建和驗(yàn)證訓(xùn)練算法并將其轉(zhuǎn)化為解決業(yè)務(wù)問題的模型，但數(shù)據(jù)科學(xué)家并不熟悉在生產(chǎn)中部署和管理這些模型所需的內(nèi)容 - 這一點(diǎn)通常由運(yùn)營團(tuán)隊(duì)擁有。因此，企業(yè)通常需要比預(yù)期更長的時(shí)間才能看到機(jī)器學(xué)習(xí)的好處。這讓企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者不確定他們什么時(shí)候會(huì)完成機(jī)器學(xué)習(xí)目標(biāo)，導(dǎo)致越來越多的挫敗感?！?/p>
Svar Metzger，ParallelM首席執(zhí)行官
編譯出品
