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[导读]   科技博客ReadWrite近日撰文,对2017年的人工智能技术发展进行了预测。   以下为原文内容:   人工智能已经正式走入主流。美国市场研究公司Gartner已

  科技博客ReadWrite近日撰文,对2017年的人工智能技术发展进行了预测。

  以下为原文内容:

  人工智能已经正式走入主流。美国市场研究公司Gartner已经连续第二年将人工智能列为第一大战略性技术。谷歌(微博)、IBM、Salesforce和苹果等公司对私有人工智能公司的收购也在不断升温——2016年就有40笔与人工智能相关的收购交易。我们的研究也发现,62%的大企业将在2018年前使用人工智能技术。

  由于大家都在谈论广义的人工智能,所以我们也将今年的预测重点放在沟通和人工智能上。

  作为这一领域的领导者,我们正在与各大企业合作降低人机沟通障碍。具体到2017年,我们的预测重点是人类如何与电脑和其他设备展开沟通?人工智能之间如何沟通?我们之间将如何就人工智能展开交流?

  1、加速向对话界面转型

  许多具有创新精神的科技巨头最近采取的措施表明,今后一年,通过语音与科技展开互动将成为常态。但对话界面真的那么重要吗?这的确是革命性的技术。自从计算机诞生以来,我们一直要被迫使用电脑的语言才能与之交流,但现在可以教给它们通过我们的语言进行交流。

  谷歌和必应这样的搜索引擎已经实现了巨大进步,可以接受语音搜索指令。Facebook也推出DeepText人工智能技术,希望了解每个用户的对话形态和兴趣。

  与此同时,向自然语言界面的过渡已经开始爆发,很多公司开始大力发展聊天机器人和数字助理,而聊天应用的活跃度甚至逐步超过社交网络。

  可以想象,2017年之后,我们或许可以随意使用日常语言向个人设备询问各种信息,包括:“我还有多少钱?”“我上次体检是什么时候?”“周围10分钟车程内还有哪家餐馆有两人座空着?”

  2、设计模式的进步将加强你对人工智能的信任

  如果人们不相信人工智能,就不会使用它。明年,设计师将会把人与人之间的互动知识应用到人工智能系统中。具体来说,就是我们如何赢得彼此信任和尊重的方式。

  语调、情绪、时机、视觉线索和用词选择等沟通元素,都将与自然语言处理等人工智能技术整合,从而增强系统运行的透明度。通过这种方式便可帮助用户信任和依赖人工智能系统。

  斯坦福大学最近对人工智能今后100年可能产生的影响展开了研究,他们在报告中写道:“能够帮助人类理解人工智能系统及其决策(例如明确解释这些决策),并参与到使用过程中的设计战略,可能有助于建立信任,避免重大错误。

  工程师和设计师必须开发一套系统,针对他们的工作方式展开自由交流。” 换句话说,如果我的人工智能家居监控系统为一个没有预约的访客打开大门,他最好解释清楚这么做的原因。

  3、我们将开始研究人工智能系统之间的沟通方式

  明年,很多企业将会着手开发人工智能或人工智能互动的通用标准。没有标准,人工智能技术就会变成一个个孤岛。更糟糕的是,当多套人工智能系统共同向一个目标努力时,甚至会相互影响。

  试想,当一辆无人驾驶汽车试图躲避碰撞时,却无法与其他无人驾驶汽车相互沟通,将会发生什么事情?或者,一家拥有多套人工智能系统的企业用一套预测性分析系统来决定生产水平,但还有另外一套使用不同数据源的人工智能系统认为应该改变生产需求,又会出现什么后果?

  2017年,科技巨头、行业组织和政府机构将会彼此沟通,建立统一的人工智能标准。

  4、人工智能将因为内在偏见受到冲击

  2016年,有很多事例都反映出人工智能系统的内在偏见。有些偏见源于训练系统时使用的数据,有的则源自用户与系统的互动,此外还包括相似性偏见以及对相互冲突的目标产生的偏见。

  多数偏见目前都没有获得人们的关注,但随着人工智能使用量的增加,它对人们的生活也将产生越来越大的影响,到那时就需要承认和解决系统的内在偏见。否则,人工智能未来的发展就会面临障碍。

  5、企业开始关注人工智能的投资回报率

  企业开始关注人工智能技术的真正价值和投资回报率。虽然与人工智能相关的企业获得的融资越来越多——仅过去5年,人工智能投资总额就增长了10倍,从2011年的9400万美元增长到2016年的10.49亿美元——但却并没有多少商用案例出现。

  这些技术多数都是创新团队或研发部门的试点项目。2017年将成为一个转折点,许多企业将开始质疑自己在人工智能领域的投资,而人工智能也必须增长。

  两年前还有人在讨论人工智能和机器人将会置我们于死地,这着实令人感到惊讶。很多科技大拿也认为人工智能将给世界带来灾难,但他们中的某些人现在却成立了一些组织,试图推进人工智能技术的突破。

  人工智能技术已经在短时间内实现突破,我们现在开始意识到,积极拥抱人工智能技术的确可以带来很多好处,没有必要过于担忧。我已经开始展望明年,到那时,便可回顾今年的预测,看看究竟实现了多少——我甚至有可能直接让人工智能系统告诉我最终的答案。

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