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2018年就要來了，大多數(shù)從業(yè)者都很樂觀。

如果要選擇一本 2017 年最火、被提到頻次最高的書，那一定是《未來簡史》。在這本書中，尤瓦爾·赫拉利說道：

人類將把工作和決策權交給機器和算法來完成，大部分人將淪為無用階級。只有少數(shù)精英才能真正享受到這些新技術的成果，用智能的設計完成進化、編輯自己的基因，最終與機器融為一體，統(tǒng)治全人類。

這樣的描述對大多數(shù)人來說肯定是恐怖的，但更恐怖的是它也成功預測了 2017 年科技領域的走向。過去的一年中，人工智能基于前兩年的沉淀，愈加火熱——算法突破、算力增強，在醫(yī)療、金融、教育等傳統(tǒng)行業(yè)開疆拓土，讓每一個行業(yè)都開始探尋應用人工智能的機會，讓智能機器承擔更多人類的工作。雖然現(xiàn)在機器的能力還比較粗淺，沒有完全讓尤瓦爾·赫拉利“得逞”，但毫無疑問，它正走在這條路上。

2018年就要來了，人工智能還會繼續(xù)火熱么？有很多調(diào)查機構、媒體、商業(yè)領袖、科技專家都給出了一些答案，雷鋒網(wǎng)組編了一些觀點，并從技術、應用、人才三個方面進行了歸納總結，供你讀懂未來。

技術：云 AI 競賽、機器學習自動化、元學習

毫無疑問，這場火熱的技術革命，本質(zhì)上來自于對技術主義的崇尚，新年到來，人們對 AI 技術本身的發(fā)展，也普遍顯得樂觀。

KDnuggets 在最近向大數(shù)據(jù)、人工智能、機器學習領域的一些頂級專家進行了發(fā)問，Curai 聯(lián)合創(chuàng)始人/ CTO，曾任職 Quora 技術總監(jiān)和 Netflix 研究 / 技術主管的?Xavier Amatriin 認為，AI 最激烈的戰(zhàn)場在云上面，大小玩家都在各自的云服務中加緊部署AI，典型的例子如亞馬遜最近推出構建和部署 ML 模型的 Sagemaker，Nvidia 推出了訓練深度學習模型的 GPU 云。來自華盛頓大學計算機科學與工程系的教授?Pedro Domingos 也表達了同樣的意思，他認為谷歌、亞馬遜、微軟和 IBM?之間的云 AI 競賽將愈演愈烈。

雷鋒網(wǎng)了解到，云 AI 競賽之外，受關注的是機器學習。

一方面，而對于大多數(shù)難以解釋的機器學習模型來說，2018 年或許有機會讓我們看的更為清楚，尤其是隨著深度學習模型在醫(yī)療、法律、金融方面的應用，也必然要求其原理足夠透明。諾丁漢特倫特大學科學與技術學院的高級講師?Georgina Cosma 認為，模型提出的預測必須值得我們信賴，特別是這些預測結果會被人類用來做決定的時候。在另外一篇預測文章中，來自梅奧醫(yī)學中心放射科的顧問 Bradley J. Erickson 博士也認為，新的技術會幫助研究者減少對于深度學習成為“黑盒子”的擔心，讓我們更了解深度學習內(nèi)部的東西。

另一方面，BWDISRUPT 近日發(fā)表的一篇預測文章中則認為，“2018年最大和最重要的趨勢就是機器學習將從手工操作轉變?yōu)橄到y(tǒng)化和自動化”。同時，深度學習將繼續(xù)成為2018年最重要的機器學習技術。到目前為止，它在圖像和視頻分析和自然語言處理方面取得了最大的成功，但隨著技術的商品化，它將在越來越多的應用領域取得進展。

此外，在機器學習內(nèi)部，還有一個令人驚喜的趨勢是元學習（mata-learning）的發(fā)展，Google 研究科學家，加拿大高級研究機構機器學習和大腦項目副主任?Hugo Larochelle 認為，元學習是一個總稱，它能解決如何從若干例子中發(fā)現(xiàn)學習算法的問題，研究者們開始使用深度時間卷積網(wǎng)絡、圖形神經(jīng)網(wǎng)絡進行了一些元學習研究，未來該方法將被更多用于主動學習、冷啟動項目推薦、少數(shù)分布預測、強化學習、分層RL、模仿學習等。

應用：醫(yī)療、虛擬助手、自動駕駛

福布斯的預測更偏向宏觀和應用層面，它認為2018年，人工智能和機器學習依然會霸占頭條，而機器人則會霸占更多人類的工作崗位。在2017年，很多巨頭和創(chuàng)業(yè)公司在AI上嘗到甜頭，因此將會投入更多，同時也會吸引更多企業(yè)“染指”AI，當然這將帶來很多未經(jīng)驗證的技術和應用，導致風險上升。

具體應用領域，福布斯認為，“人工智能正在以病人無法察覺的方式進入醫(yī)療領域”，比如機器視覺被應用在醫(yī)學影像中，電子病歷等，同時會看到康復機器人開始出現(xiàn)在病患的家中，幫助病人康復。

此外，福布斯還認為，人與機器的交互將全面轉向語音，在自然語言生成和自然語言處理算法不斷進步下，機器能更好地理解人類意圖，并用人類可理解地方式進行交談。Nvidia 高級研究科學家 Alejandro Troccoli 也表示，人工智能個人助理將變得更為智能，更了解自己的“主人”，能夠知道廚房里有什么東西，習慣周幾做飯，甚至再回家前就下單備好了食材。

麻省總醫(yī)院與布列根和婦女醫(yī)院臨床數(shù)據(jù)科學執(zhí)行主任 Mark Mivhalski 認為，2018年是人工智能從算法走向產(chǎn)品的一年，概念將變成真實存在的解決方案，并能為醫(yī)生所用。俄亥俄州立大學 Wexler 醫(yī)學中心的放射學博士 Luciano Prevedello 則認為，從 2018 年開始，人工智能將開始融入臨床系統(tǒng)，成為醫(yī)療中的一個常規(guī)系統(tǒng)。

此外，Orange Silicon Valley 首席執(zhí)行官 Georges Nahon 預測，得益于生物識別技術，未來生物識別技術將取代信用卡、駕照和條形碼，改變安全驗證的方式，并徹底改變零售行業(yè)。

在自動駕駛方面，百度早前宣布將在2018年實現(xiàn)無人車量產(chǎn)，該準量產(chǎn)車為百度與金龍客車合作的無人駕駛巴士，從而將國內(nèi)無人車量產(chǎn)的時間線提前了兩年。此外，通用等傳統(tǒng)車廠也將陸續(xù)量產(chǎn)無人車。

人才：巨大缺口、跨界流動

記者注意到，在工作崗位被人工智能取代的“恐慌中”，其實無法掩蓋科技行業(yè)里人工智能人才的大量缺口，即便是薪水已經(jīng)高到令人乍舌。根據(jù)騰訊和BOSS直聘發(fā)布的《全球人工智能人才白皮書》顯示，全球 AI 人才約 30 萬，以 1：2 的比例分散在學術界和工業(yè)界，而市場需求為百萬。

根據(jù)《好奇心日報》采訪 Michael Page（中國）區(qū)域總監(jiān)陳慧潔的報道，AI領域的薪酬屬于金字塔尖1%的水平，同時還外加了股權激勵及全球入職的自由度。

AI 的發(fā)展，一方面取代了某些崗位，另一方面也制造了很多崗位，但非常明顯，他們不是同一類人。人才的稀缺以及高薪刺激，將會吸引其他專業(yè)的人才跨界流動，例如數(shù)學、物理、神經(jīng)科學的畢業(yè)生，或許都能在 AI 企業(yè)里找到一份合適的工作。

整體來看，各大媒體、調(diào)查機構、專業(yè)人士對于 2018 年都充滿樂觀，但也有些人指出，在人工智能發(fā)展的同時，數(shù)據(jù)安全、生物特征安全卻極少被人提及，在熱鬧中被掩蓋。關于數(shù)據(jù)的立法、道德是個急需探討的問題，或許也應該在新的一年，被重視起來。

作者：叨叨

來源：https://www.leiphone.com/news/201712/NOv4KuX6TiCdxPu5.html

本文來源于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理合作媒體@雷鋒網(wǎng)，作者@叨叨

題圖來自unsplash，基于CC0協(xié)議