人类对大数据进行计算分析的趋势并不会转瞬即逝。随着数据量的不断增加，对大数据的分析效果也会有所改善。说到关于预测分析的应用，其实我们只看到了冰山一角。目前，它已经可以利用数据挖掘、机器学习和
人工智能技術來分析數據，从而达到帮助企业的目的（比如预测销售，优化营销活动）。所有这一类型的人工智能都与我们日常工作方式联系在一起，彻底改变了我们的生活，不过还有更多的技术有待改进。
以下是来自
人工智能、大数据、预测分析和机器学习的一些重要数据：
1、到2018年，75%的开发商将会在更多的商业应用或服务中加入人工智能功能（来自IDC）
2、到2019年，IDC100%的物联网项目将得到人工智能的支持（来自IDC）
3、30%的公司将在2020年前使用人工智能技术来增加至少一个主要销售流程（来自Gartner）
4、算法将会在2018年改变全球数十亿人的行为（来自Gartner）
5、人工智能市场价值将在2020年超过400亿美元（来自Constellation?Research）
6、到2025年，人工智能将驱动95%的客户互动（来自Servion）
以下就是我们在2018年将关注的8个
人工智能大趨勢：
趋势一：大公司都将从人工智能获利
亚马逊、谷歌、Facebook和IBM，它们将在人工智能领域引领潮流。作为大公司，他们有合适的资源来收集数据，因此有更多的数据可以使用。以下就是这些巨头玩家如何在AI领域布局的：
亚马逊：
投资人工智能20年以上，抓取了5B以上的网页数据，超过50万张JPEG图像和相应的JSON元数据，用以供给亚马逊运营中心的产品。每天抓取世界广播、杂志和网络新闻的数据已超过2.5亿，每天抓取近100M图像和视频具有音频和视觉功能并带有注释。亚马逊Echo系列音箱已经占领了超过70%的语音助手市场。
Google：
具有全世界最大的数据库，专注于应用和产品开发，而不是长期的AI研究。Google Brain拥有超过1300名研究人员的团队，在语音助理市场占有23.8％的用户份额。使用TensorFlow开源平台进行机器学习，允许任何人访问机器学习平台。Google地球数据库的大小估计为3017 TB或大约3 PB，Google Street View有大约20PB的街景照片。
谷歌很可能在应用程序和
產品開發及服務的部署方面都處於最前沿，它不仅是第一家开始研究人工智能的公司，而且拥有7万名员工。此外，谷歌拥有一个深度学习人工智能研究项目Google Brain，它拥有一个团队，有自己的研究议程，研究领域涵盖了机器学习、自然语言理解、机器学习算法和技术，以及机器人。
Facebook：
每日处理2.5B的内容和500多TB的数据，Facebook ArticialIntelligence Researchers (FAIR)有大约80位研究人员和工程师，每天产生20亿“赞”和3000万照片，每30分钟扫描大约105 TB的数据建有一个62000平方英尺的数据中心，可容纳500个机架。每天翻译超过40种语言的20亿用户帖子，每天有8000万用户使用这些翻译。
IBM：
计划进行为期10年、价值2.4亿美元的投资来创建MIT-IBM沃森人工智能实验室。在全球拥有2000多名AI员工，在IBM总部拥有超过600名AI员工，沃森用户跨越六大洲和超过25个国家，IBM向沃森项目投资10亿美元，其中包括1亿美元的风险投资。通过沃森生态系统建立了7000多个应用。
趋势二：算法与技术的整合
所有在人工智能领域投资的二级资本公司，比如英特尔、Salesforce和Twitter，都将追随拥有这些数据的大公司，并使用他们的数据算法和人工智能。行业参与者之间将会发生数据交易，而且很有可能会整合算法和技术。数据的交易以及算法和技术的整合将使人工智能变得更加重要。
随着谷歌和Facebook等规模更大的公司收购小公司，更多的算法将被整合到它们的核心平台或解决方案中。总部位于英国伦敦的人工智能公司DeepMind，构建了通用学习算法，被谷歌收购，以获得相对于其他
科技公司的商業優勢。另一方面，Facebook收购Wit.ai来提升自己的语音识别和语音界面。该公司还收购了
人工智能創業公司Ozlo，以完善其M虚拟助理服务。
趋势三：数据众包
所有的人工智能公司都追求巨大的数据库，以实现他们对人工智能的雄心壮志。这些公司将开始通过众包方式获取大量数据。企业已经找到了一种方法来评估众包数据的质量和真实性，不仅给企业提供了便利，还能反馈信息给消费者。
OpenDataNow.com的创始人兼编辑Joel Gurin表示，“我们生活在一个众包文化的环境中，越来越多的人愿意和有兴趣通过社交媒体分享他们所知道的东西。”
谷歌通过众包的方式，获得了大量的图片，并构建了成像算法。该公司还利用众包来帮助改善服务，比如翻译、转录、手写识别和地图应用。而亚马逊还利用众包的技术改善了Alexa的1.5万项现有技能。
趋势四：更多的并购将发生
CBInsights的统计数据显示，AI公司的收购竞争已经开始。2018年将是我们能看到的最多的公司收购和被收购的一年，因为这些公司必须争夺知识资本和人才才不会被淘汰。机器学习/人工智能的所有小公司都将被大公司收购。有两个原因：
AI在没有数据库的帮助下没法工作。因为大公司拥有大量的数据库，他们将对那些小公司造成巨大的压力。没有数据库的支持，算法将毫无用处。
同样如果没有算法，数据几乎也毫无用处。数据是算法的核心，大量的数据是至关重要的。
哥伦比亚大学创意机器人实验室的机器人工程师和总监Hod Lipson说，“数据是燃料，算法是引擎”。
趋势五：开放民主化的工具将获得市场份额
大公司将开始开放他们的算法和其他工具，以获得市场份额。以市场为基础的数据和算法进入壁垒将会减少，人工智能的新应用将会增加。通过开放平台和民主化，那些无法使用人工智能工具的小公司将可以获得大量的数据来研究人工智能算法。
正如谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）在谈到民主化的人工智能时所说的那样，“我们所能做的最激动人心的事情之一就是让机器学习和人工智能变得不再那么神秘。让所有人都能接触到这一点很重要。”
此外，frameworks、SDKs and APIs将成为所有主要厂商对消费者开放使用的标准。所有的公司都将采用SaaS&PaaS商业模式。
趋势六：人机交互将得到改善
Siri和Alexa大概是目前最受欢迎的人机交互工具，与之类似的更多基于机器人的解决方案将是人工智能公司进入这个行业的门槛。例如，虽然机器已经被编程用于语音分析和面部识别，但机器还得做到根据你的声音来识别你的情绪，也就是进行情绪分析。
制造自动化和非消费者焦点解决方案将是第一个要改进的解决方案/应用程序。制造自动化将主要归功于人工成本节约，使用包括自动化、机器人和先进制造技术。非消费者解决方案的改进，例如在农业和医药领域执行任务的人机交互，也将在2018年流行起来。
趋势七：人工智能将渐渐地对所有垂直领域产生影响
制造、客户服务、保健、医疗保健和交通运输的领域已经受到AI的影响，自动驾驶汽车预计将在2018年上市。明年，会有更多的领域受到人工智能的影响。以下是人工智能对不同行业影响的例子：
保险——AI将通过自动化改进索赔流程。
法律——NLP可以在几分钟内总结成千上万页的法律文件，从而减少查阅时间和提高效率。
PR＆media——AI将帮助快速处理数据。
教育——虚拟导师的发展；人工智能帮助打分数；制定适应性学习计划，游戏和
軟件;以AI为导向的个性化教育计划将改变学生和老师的互动。
健康——机器学习可用于创建更复杂，更准确的方法来在患者出现症状之前预测疾病
正如工业革命在100年前几乎改变了一切一样，人工智能将在未来几年改变这个世界。
趋势八： 安全、隐私及伦理道德问题
在人工智能的保护伞下，诸如机器学习和大数据等问题，都很容易触及到安全及隐私问题。有时基础设施扮演着很重要的角色。与隐私问题有关的安全需求，如将银行帐户和健康信息保密，将会对研究的安全性有更大的要求。2018年，有关安全和隐私的问题将得到解决，这一年，也是人工智能可能出现新的发展的一年。
人工智能的伦理问题也将成为2018年的主要问题，需要解决的伦理和道德问题包括人工智能对人类有哪些好处和坏处。人们也对机器人取代人类的可能性感到担忧，比如护士、治疗师或警察，另一个需要处理的问题是自主武器。
尽管人工智能已经存在多年，但我们今天所知道的人工智能仍处于起步阶段。围绕着AI及其各种应用，从自动车辆到虚拟个人助理以及大量执行人工智能相关的技术，已经引起了大肆宣传。尽管现在已经出现了大量的人工智能用例，但是大多数都是为了改进配置，做更好的辅助。此外，在人工智能行业中，没有多少玩家，因此碎片将不会出现，而非结构化数据和算法将会变得十分可用。
总之，
人工智能的生命剛剛開始，而且它还有很长的路要走。
