2018年顶级技术趋势


2017年成为the Year of Intelligence:技术成果的进步引发了令人兴奋和意想不到的趋势,其影响范围更广,商业前景非常有希望。今年,我们预计每个技术方向都将发生巨大的指数变化。机器学习和人工智能将改变整个行业,为虚拟助手和无数自动化案例让路。物联网将变得更加智能,为智能家庭和智能城市发掘巨大潜力。随着自然语言取代特定的命令,将会建立更有效的人机交互。

在本文中,我们将重点关注2017年底在市场上表现良好的现代趋势,并讨论2018年的主要突破。

1.人工智能将重塑商业战略

人工智能给商业运作带来了巨大的变化,用先进技术和软件的力量重塑了整个行业。一些公司现在认识到为他们的业务实施人工智能策略的价值,并且向人工智能的重大飞跃正在进行中。拥有超过100,000名员工的大公司更有可能实施人工智能策略,但对他们来说,这个过程可能尤其具有挑战性。2018年将是领先公司将人工智能应用纳入其战略和组织发展的一年。此外,还有一个潜在的算法市场,在那里,工程师或公司创造的最佳解决方案可以被共享、购买和部署,供组织个人使用。

过去难以置信的勇敢想法正在变成现实。机器学习和人工智能技术的不断发展将使每一项业务变得数据驱动,每一个行业变得更加智能。经过多年的原型和想法的背景工作,新的解决方案将是惊人的。对病人的虚拟帮助、计算药物发现和遗传学研究让我们看到了医学中令人惊奇的使用案例。不同行业中更多的自动化、自动化和数据管理应用将带来重大变化。医疗保健、建筑、银行、金融、制造业——所有现有行业都将被重组。


2.区块链将揭示不同行业的新机遇

现在每个人都在谈论区块链,这是一项革命性的分散技术,可以存储和交换密码货币数据。它形成了一个分布式数据库,其中有交易和合同的数字登记簿。块链存储一个不断增长的有序记录列表,称为块,每个记录都包含一个时间戳和一个指向前一个块的链接。Blockchain在数字交易领域有着令人印象深刻的前景,这将在2018年带来新的商机。

这项技术也揭示了许多新的可能性,在各种其他领域的各种应用。由于社会责任和安全在互联网上的作用越来越大,区块链技术变得越来越重要。在一个使用区块链的系统中,几乎不可能伪造任何数字交易,因此这种系统的可信度肯定会增强。这种方法可以成为企业和初创企业颠覆性数字业务的基础。以前离线运营的公司将能够将流程完全转化为数字环境。

企业需要考虑区块链的风险和机遇,并分析这项技术如何影响客户行为。随着围绕区块链金融服务业的最初宣传放缓,我们将看到政府、医疗保健、制造业和其他行业有更多潜在的使用案例。例如,区块链对知识产权管理产生了巨大影响,并在版权保护方面开辟了新的视野。一些网站喜欢Blockai,Pixsy,Mediachain,和Proof of Existence打算为此应用区块链技术。

3.隐私和安全的新方法正在出现

技术的发展提升了数据的重要性,因此黑客技术变得越来越先进。连接到互联网的设备数量的增加产生了更多的数据,但也使其更容易受到攻击,受到的保护更少。物联网小工具越来越受欢迎和广泛使用,但它们在数据隐私方面仍然非常不安全。任何大型企业都经常受到黑客攻击的威胁,就像发生在UberVerizon2017年。

幸运的是,这些解决方案是可以实现的,今年我们将看到数据保护服务的巨大改进。机器学习将是最重要的安全趋势,它建立了一种概率性、预测性的方法来确保数据安全。实现像行为分析这样的技术能够检测和阻止绕过静态保护系统的攻击。Blockchain让我们注意到一种新技术,叫做Zero Knowledge Proof这将在2018年进一步发展,使使用数学保护用户隐私的交易成为可能。另一种新的安全方法被称为CARTA(持续适应性风险和信任评估)。它基于对潜在风险和信任程度的持续评估,适应每种情况。这适用于所有业务参与者:从公司的开发人员到合作伙伴。尽管我们的安全仍然很脆弱,但是有一些有希望的解决方案可以给我们的生活带来更好的隐私。

4.物联网将变得智能化

智能设备是能够与人和环境进行更智能互动的日常设备。这些东西要么半自主运作,要么在不受控制的现实世界条件下自主运作,不需要人为干预。

智能事物已经成为焦点好几年了,随着2018年的不断扩展和增强,它们将影响另一个全球趋势——物联网。

一个协作智能事物的网络将被创建,在这个网络中,多个设备将共同开发物联网的全部潜力。连接到全球网络,通过有线和无线通信渠道结合,事物将变成一个大的集成系统,推动人机交互的重大转变。人工智能与物联网的融合带来了创造智能家庭和智能城市的惊人新技术。

5.深度学习会更快,数据收集会更好

如今,深度学习面临着与数据收集和计算复杂性相关的某些挑战。目前正在开发硬件创新,以加快深度学习实验,例如,具有更多内核和不同架构形式的新图形处理器。According to通用电气研究公司的高级信息科学家马克·埃德加说,深度培训将在未来3-5年内把软件解决方案的开发时间从几个月缩短到几天。这将改善功能特性,提高生产率,降低产品成本。

目前,大多数大公司都意识到数据收集的重要性及其对业务效率的影响。在未来的一年里,公司将开始使用更多的数据,而成功将取决于将不同的数据结合起来的能力。2018年,公司将通过客户关系管理、票务系统、BMP和DMP以及全渠道平台收集客户数据。在专门的传感器上收集数据的流行LIDAR也在上升。将现有系统与所有类型的客户端数据集成到一个单一的信息池中肯定是大势所趋。初创公司将继续创造收集和使用数据的新方法,进一步降低成本。

6.人工智能将改进模型的自动构建和调整

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自从谷歌推出AutoML去年,使用人工智能工具来加速构建和调整模型的过程正在迅速普及。这种人工智能开发的新方法允许自动设计机器学习模型,并允许在没有人工输入的情况下构建模型,一个人工智能成为另一个人工智能的设计师。

今年,专家们预计商业自动学习包的流行程度将会增长,并且自动学习将会集成到大型机器学习平台中。

继AutoML之后,一种称为NASNet的计算机视觉算法被建立起来,用于实时识别视频流中的对象。与需要人工输入的算法相比,在NASNet上用AutoML实现的“强化学习”可以在没有人工的情况下训练模型,并显示出更好的结果。

这些发展大大拓宽了机器学习的视野,并将在未来几年彻底重塑模型构建的方法。

7.裁谈会的作用将广泛增长

首席数据官(CDOs)和其他高级数据专业人员正越来越多地参与大型组织的高层管理,改变他们的数据管理方法。CDO是创新和差异化背后的驱动力:它们革新了现有的商业模式,改善了企业与目标受众的沟通,并探索了改善商业绩效的新机会。虽然这一立场是相当新的,但它正在成为主流。根据Gartner,到2019年,90%的大型组织将出现CDO职位,但实际上只有一半会成功。强烈的个人品质,对责任和潜在障碍的理解被认为是取得成功的关键,然而还有另一个重要的步骤来释放CDO的全部潜力。公司应该考虑将信息技术部门分成“信息”和“技术”两个部门,而CDO应该在负责信息管理的新团队中发挥领导作用。

8.关于伦理的争论将会爆发

随着人工智能行业在日常生活中执行各种任务和行动方面取得重大进展,人们提出了关于道德、责任和人类参与的问题。如果一个人工智能单位实施了非法行为,谁将受到责备?人工智能机器人需要什么规则吗?他们能接管所有人类的工作吗?

前两个问题假设有一天一个机器人将被法律承认为一个人,并可能为他们的行为承担责任或受到惩罚。尽管这一观点还有几年的时间,但围绕伦理的辩论已经开始升温。考虑到不同的可能性,科学家们正试图就机器人的权利和责任找到一个折中方案。

然而,机器人占领所有工作场所的可能性实际上接近于零。当然,人工智能行业发展非常迅速,但它仍处于初级阶段。2018年有望平息围绕这个问题的炒作。一旦我们深入这个话题,了解如何与人工智能互动,并习惯它,机器人接管的神话一定会被驱散。

9.没有更具体的命令:自然语言处理的发展

在客户服务中使用聊天机器人成为了这一年的主要趋势之一。在2018年,应用程序将需要能够识别我们讲话的细微差别。用户希望通过用他们的自然语言提问和发出命令来得到软件的回应,而不考虑“正确”的提问方式。自然语言处理的发展及其与计算机程序的整合将是2018年最激动人心的挑战之一。我们对此有很高的期望。

对一个人来说看似简单的任务——理解说话的语气、情感色彩和双重含义——对一台习惯于理解特定命令语言的计算机来说可能是一项困难的任务。这些复杂的算法需要许多预测和计算步骤,所有这些都发生在一瞬之间的云中。在自然语言处理的帮助下,人们将能够问更多的问题,获得恰当的答案,并对他们的问题获得更好的见解。


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10.没有人类数据,自学式人工智能将更加自信

自从第一个人工智能发明以来,这个领域的未来比我们预期的要快。专家预测人工智能将在2027年的围棋比赛中击败人类。但这发生在10年前——2017年。算法AlphaGo Zero只用了40天就成为人类历史上最好的围棋手。它在没有任何人类数据输入的情况下自学,并开发出人类玩家无法实现的策略。

明年,创造发达的、自学成才的人工智能的竞赛只会继续。我们期待着人工智能在解决许多人类日常事务方面的突破:决策、发展业务和科学模型、识别对象、情感和演讲,以及重塑客户体验。此外,我们期望人工智能能够比人类更好、更快、更便宜地处理这些任务。算法的自学习能力使我们更接近于将人工智能应用到人类生活的许多领域。

结论

总之,2018年将带来技术创新的巨大进步。我们将见证更快、更准确的机器学习和人工智能应用,以及一些令人兴奋的新发展。物联网、自然语言处理和自学式人工智能等技术的指数级进步将改变每一个商业行业和我们的日常生活。尽管这会对数据安全造成一定的威胁,但新的方法和解决方案仍在不断发展。这些变化将被简化,结果肯定会令人惊讶。

以上趋势列表并不明确,请在下面的评论部分分享你对今年主要技术趋势的看法。