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福布斯:关于2017年科技趋势预测的6个有趣观察

福布斯:关于2017年科技趋势预测的6个有趣观察

Xtecher原创 丨 科技快讯

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2016-12-14

tuni

Xtecher特稿作者

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年底是各种公关活动下一年预测井喷的时节。没有人知道明天会发生什么,更不用说12个月了,但预测的热潮可以让我们得到有趣的观察:哪一种技术最热。


1.Chatbot


各种预测中,2017年最热门的技术趋势是人工智能,而其中最热的部分是Chatbot。Narrative Science的CEO Stuart Frankel认为:“Chatbot的发展将加速。”他说:“最近一些创新的科技巨头们对Chatbot研发热情显示,到明年,人们通过对话与机器进行交互将会成为常态。对话界面(conversational interface)是游戏规则的改变者。自从计算机的发明以来,我们都不得不使用计算机的语言与之交互,而现在,我们在教计算机使用我们的语言进行沟通。”

Frankel接着说:“Google、Bing等搜索引擎已经能够使用口语进行搜索,而Facebook推出了能够理解用户对话模式和兴趣的DeepText。同时,自然语言处理领域的进展使得技术公司纷纷研发聊天机器人、数字助理等,这些即时通讯应用的月活跃用户量甚至超过了社交网络。试想未来,我们可以向我们的智能设备询问任何信息——‘我账目上有多少钱?’ ,‘我上一次检查身体是什么时候?’,‘十分钟车程内有哪些餐厅可以订两人位?’……”


2. 新型用户界面


Demandbase的技术SVP Aman Naimat的着眼点在这些新型用户界面的提供方,他的预测是:“市场营销将使用AI,与客户进行非常个性化的交流。”他补充道:“对市场营销来说,AI的最有趣也是最有价值的应用是与买家进行一对一的、个性化的对话,知道他们的痛点、目标和野心。这样的个性化沟通将消灭令人心烦的垃圾邮件。现在在战略客户经理之间已经使用这样的个性化对话,但到2017年,人工智能将使这类型的对话不需选择特定人群。反之,访问每个公司主页的1000万访问者都可以有针对其特定需求的个性化人机对话。从动态广告文案到1对1的电子邮件、定制的网站浏览体验,AI将使大规模的超个性化(hyper-personalizaton)成为可能。”


3.深度学习


近年来深度学习在图像识别、机器翻译等任务上的成功促进了对AI的投资,以及实验性的AI的增加。Teradata的首席分析官Bill Franks的预测是:“深度学习将不再是炒作,而将成为现实。”Franks说:“最近深度学习非常火。但不幸的是,许多人对深度学习的理解有误,认为深度学习是魔法,能够包治百病。但事实是,深度学习只在某些领域,例如图像识别领域的功能特别强大。深度学习并不适用于任何任务。在未来一年,大量企业将使用深度学习,然后市场会认识到它在哪些方面真正有用,哪些方面不适用。更好地了解深度学习的适用范围能够增加在正确的领域里对它的关注,加速它的价值的实现。”


4.跨行业应用


这个价值在于数据。人工智能,尤其是深度学习,需要大数据以彰显其价值,同时这也是数据生成的新来源。Evereseen CEO Alan O'Herlihy的预测如下:“AI将跨行业地产生影响,而不仅是执行任务。”他说:“举个例子,在零售行业中,零售商每年由于未能及时发现未扫描商品造成的损失占到总损失的30%。AI能够解决各行业的这类问题,作为结果,它处理的数据通常也是它收集的数据。这些数据成了使用AI的企业的额外收益。”


Pentaho CEO Quentin Gallivan的预测与之类似,他认为:“在分析中较早应用AI和机器学习的企业将在业务的数据化中取得巨大的先发优势。”他说:“到2017年,AI的早期使用者将迅速开拓市场,因为他们知道,让这些系统越早开始学习它们运行的环境,它们能越好地挖掘数据,以得到越准确的预测。对想更精准地为客户提供推荐商品的电商是如此,对自动驾驶汽车生产商、试图预防恐怖袭击的机场也是如此。”


Actifio创始人兼CEO Ash Ashutosh预测说:“就像云已经进入了大多数公司,2017年机器学习将进入IT的几乎所有方面。”他总结大数据和AI之间的关系,说:“随着我们超越简单地获取大数据的时代,机器学习将迎来一个数据理解和分析的新时代。”


针对类似史蒂芬·霍金等人对AI的可怕预言,Demandbase CMO Peter Isaacson认为:“AI或许会毁灭世界,但在那之前,AI将对B2B市场产生真正的帮助。”他说:“AI将让B2B营销人员能够从客户、合作伙伴、供应商等中挖掘更多的数据,并理解公司整个的业务网络。这个完整的360度的视图让营销人员能够更好地发掘潜在客户,提供个性化的活动,增加成交率,进一步扩大营销在C-suite中的价值。”


5. 数据价值凸显


数据是AI成功的关键,这也是为什么数据的质量非常重要。


Radius联合创始人兼CEO Darian Shirazi预测:“到2017年,基础数据的质量将成为AI 预测性能的先决条件。”Shirazi 说:“我们将看到有更多的企业专注于解决保持准确、有价值的数据的难题,以让AI 技术推动企业变革和业务提升的能力名不虚传。”


6. AI 管理人(AI Supervisors)


Adgorithms 公司的CTO Tomer Naveh 预测“AI 管理人(AI Supervisors)”将兴起。他说:“到2017年,将开始出现‘AI 管理人’之类的职业。我们已经习惯在许多劳动密集型的行业中让机器代替人类工作,在我们的日常生活以及工作中让机器自动完成任务,但这个过渡需要一个学习的过程。AI 系统将能更好地与它们的操作者交互,传达它们的决策和推理,这些操作者也需要把新的规则、业务逻辑和反馈回应给AI 系统,以使系统随着时间的推移性能更好。因此,人们将从自己执行任务,转为管理AI,让AI 软件代替他们执行任务。”


2017年以及更远的未来,不仅将出现新的工作类型和组织角色,还将出现动摇美国的技术主导地位的新参与者。Actifio 创始人兼CEO Ash Ashutosh 认为:“美国的企业并不是唯一在太平洋对岸寻找未开发商机的企业。可以预见,中国的技术公司将持续爆发式地增长,也将在美国市场争夺市场份额,提供其他技术产品的低成本、商品化版本,以加速其发展。”

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