美國協(xié)作數(shù)據(jù)科學平臺Dataiku公司首席分析師Kenford Sanford在回顧了2017年的新興技術發(fā)展時說，“基本分析已經(jīng)結束，機器學習的時代(甚至更多新興技術)已經(jīng)到來。”
Sanford說，機器學習、深度學習和人工智能的實際應用無處不在。例如倫敦皮卡迪利廣場(Piccadilly Circus)的“超級廣告牌”利用隱藏的攝像頭采集步行和道路交通數(shù)據(jù)(包括過往車輛的品牌和型號)來提供有針對性的廣告。
那么這些框架和工具將在2018年如何應用呢?行業(yè)媒體與一些IT領導者和行業(yè)專家討論了未來一年人工智能的應用與發(fā)展。
1.企業(yè)開始應用人工智能
人工智能已經(jīng)開始應用，無論人們是否意識到這些。
Hortonworks公司首席技術官Scott Gnau說：“許多組織已經(jīng)在使用人工智能，但他們可能并沒有將其稱之為人工智能。例如，使用聊天機器人功能的客戶其實都在使用人工智能。”
但是，利用人工智能技術和工具的許多部署都是小規(guī)模的。預計組織將在2018年更多的應用。
用于高性能分析的GPU加速數(shù)據(jù)庫廠商Kinetica公司的首席技術官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Nima Negahban表示：“過去幾年來，企業(yè)已經(jīng)采用了不同的人工智能框架和工具。但隨著人工智能的應用成為主流，它已經(jīng)超越小規(guī)模的實驗，并向自動化和可操作化邁進。隨著企業(yè)推進實施人工智能，他們將尋求采用產(chǎn)品和工具來自動化、管理、簡化整個機器學習和深度學習的生命周期。”
根據(jù)Negahban預測，企業(yè)在2018年對人工智能生命周期管理的投資將會有所增加，數(shù)據(jù)收集和監(jiān)督的技術將會更加成熟。
2.人工智能的現(xiàn)實將再次滯后于市場炒作
數(shù)據(jù)管理廠商Reltio公司的首席產(chǎn)品官Ramon Chen對此人工智能的應用現(xiàn)實并不樂觀。Ramon指出，多年來人們一直在反復預測在利用人工智能和機器學習方面獲得潛在的突破，但實際情況是，大多數(shù)企業(yè)還沒有看到他們在這些領域投資的量化收益。
Ramon說，迄今為止的市場炒作已經(jīng)被夸大了，大多數(shù)企業(yè)由于懷疑或缺乏專業(yè)知識而不愿意應用，最重要的是對數(shù)據(jù)集的可靠性缺乏信心。
“事實上，雖然新聞頭條主要是關于人工智能的消息，但大多數(shù)企業(yè)需要首先關注IA(信息增益)：以確保可以調(diào)和、精煉和相關的方式組織數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)相關的見解，并支持所有部門高效的業(yè)務執(zhí)行，同時解決合規(guī)性的問題。”Ramon說。
Teradata公司營銷副總裁Chad Meley認為，2018年將會出現(xiàn)對人工智能的炒作反彈，但深度學習和淺層學習應用于商業(yè)機會的更加平衡的方法將會出現(xiàn)。
雖然人們可能反對這樣的炒作，但不會阻止大型企業(yè)投資人工智能和相關技術的步伐。
“企業(yè)正在積極采用人工智能，無論他們是否知道真的需要它。”Splice Machine公司首席執(zhí)行官Monte Zweben說。
Meley指出，Teradata公司最近發(fā)布的2017年度企業(yè)人工智能市場狀況報告指出，缺乏IT基礎設施是人工智能獲得收益的最大障礙，超過了其面臨的人才短缺、預算不足、缺乏業(yè)務案例等問題。
Meley表示：“企業(yè)將在2018年采用企業(yè)級人工智能產(chǎn)品和支持產(chǎn)品來應對人工智能領域日益增長的問題。”
3.訓練數(shù)據(jù)集的偏見將繼續(xù)困擾人工智能
Reltio公司的首席產(chǎn)品官Ramon Chen認為企業(yè)需要整理數(shù)據(jù)。而分析創(chuàng)初廠商Dremio公司的首席執(zhí)行官兼共同創(chuàng)始人Tomer Shiran認為，關于數(shù)據(jù)集的爭論將在2018年成為重中之重。
Shiran說：“如今，企業(yè)正在將人工智能添加到他們的產(chǎn)品中，使他們更智能、更高效，甚至自主。在2017年，人們聽到了人工智能是否會創(chuàng)造或消除就業(yè)機會的爭論，有人甚至提出人工智能將會終結人類的工作。而在這個話題的關鍵部分中，已經(jīng)開始出現(xiàn)的是訓練數(shù)據(jù)集如何塑造這些模型。”
事實證明，Shiran說，這些模型沒有他們使用的訓練數(shù)據(jù)那樣好，而企業(yè)開發(fā)一個有代表性的、有效的訓練數(shù)據(jù)集是非常具有挑戰(zhàn)性的。
Shiran說：“在一個例子中，例如Facebook公司發(fā)布的一個皂液器的廣告標明適用于白人，但不適用于皮膚較黑的人，這似乎有種族歧視之嫌。人類或多或少都會有一些偏見，而人工智能的問題在偏見方面需要做得更好，否則就會變得更糟糕。這場辯論將圍繞著數(shù)據(jù)所有權展開。每個公司都擁有自己的數(shù)據(jù)，而谷歌、Facebook、亞馬遜、Uber等公司都擁有龐大的數(shù)據(jù)集，將支持我們的模型。”
4.人工智能必須通過審計跟蹤解決“黑盒”問題
Kinetica公司的Negahban表示創(chuàng)造人工智能的審計跟蹤將是必不可少的，這是企業(yè)采用人工智能面臨的一大障礙，特別是在受監(jiān)管的行業(yè)，難以確切地表明人工智能是如何做出決定的。
Negahban說：“人工智能越來越多地用于藥物發(fā)明或連接汽車等應用，如果做出不正確的決定，這些應用可能會對人類的生活產(chǎn)生不利的影響。確切地說，究竟是什么導致最終的錯誤決定，這是企業(yè)將在2018年開始考慮的事情。審計和跟蹤框架產(chǎn)生的每一個輸入和每個分數(shù)將有助于檢測最終導致的問題。”
5.云采用將加速支持人工智能創(chuàng)新
大數(shù)據(jù)即服務提供商Qubole公司的首席數(shù)據(jù)科學家Horia Margarit指出，企業(yè)在2018年需要努力改善其基礎架構和流程，以支持其機器學習和人工智能的工作。
“隨著企業(yè)希望通過機器學習和人工智能進行創(chuàng)新和改進，在云端將采用更加專業(yè)化的工具和基礎設施來支持特定的用例，例如合并用于人機交互的多模式感官輸入的解決方案(聲音、觸摸，遠見)，或者將衛(wèi)星圖像與財務數(shù)據(jù)合并的解決方案，從而發(fā)揮算法交易能力。”Margarit說。
他補充說：“我們預計，基于云計算的解決方案將大幅增長，將加速當前數(shù)據(jù)收集的速度，并進一步證明托管云提供商需要更好的按需計算和存儲。”
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