自從人工智能(AI)這個術(shù)語在1955年由美國達特茅斯學院的人工智能大師John McCarthy創(chuàng)造以來，已經(jīng)得到了長足的進步。63年之后，人工智能正在改變和顛覆醫(yī)療保健、金融科技以及其他行業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展。雖然對真正人性化人工智能仍在繼續(xù)探索當中，但大數(shù)據(jù)和機器學習(ML)的進步將幫助人工智能成為技術(shù)主流。本文將介紹2018年的頂級人工智能和機器學習的發(fā)展趨勢：

1. 醫(yī)療健康

咨詢機構(gòu)埃森哲公司表示，到2021年，美國人工智能醫(yī)療保健市場規(guī)模預(yù)計將達到66億美元，其復(fù)合年增長率(CAGR)為40%。

醫(yī)學成像和診斷公司正在推動人工智能在醫(yī)療健康技術(shù)方面的發(fā)展。例如，Arterys就是一種基于云計算放射科醫(yī)師的人工智能助手，于2018年2月通過其Oncology AI套件獲得美國食品和藥物管理局(FDA)批準，用于分析肺和肝的腫瘤圖像。

采用人工智能，個性化醫(yī)療保健和精準醫(yī)療也取得了長足的進步。今年8月，新加坡大學的研究人員使用人工智能來識別和優(yōu)化骨髓瘤(一種血癌)的聯(lián)合藥物治療。

2.金融科技

從資產(chǎn)管理、融資到貸款和移動支付，金融科技已經(jīng)證明本身就是一種顛覆性技術(shù)。人工智能正在幫助金融科技將這些核心競爭力提升到新的水平。

人工智能可讓用戶通過首選的移動設(shè)備將資金存入銀行。去年10月發(fā)布了第一個人工智能ETF(交易所交易基金)，埃爾森公司正在幫助大型金融機構(gòu)處理大數(shù)據(jù)。還有不斷增長的量化交易者社區(qū)，他們希望測試和共享交易算法，其中一些算法由機器學習提供支持。

3.能源

從石油和天然氣巨頭到可再生能源的綠色技術(shù)，能源行業(yè)產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)。人工智能非常適合處理大型數(shù)據(jù)集，并提供可操作的見解，可以幫助能源生產(chǎn)商和消費者更好地利用電網(wǎng)。

例如，儲能優(yōu)化器Athena在800多個儲能系統(tǒng)中每分鐘處理400兆字節(jié)的能源數(shù)據(jù)，以簡化能源使用的時間，幫助客戶每年節(jié)省800萬美元。

在家中，智能恒溫器Nest通過適應(yīng)家庭居住者的習慣來降低能耗。英國的國家電網(wǎng)將結(jié)合谷歌DeepMind技術(shù)，以簡化英國的電網(wǎng)運營。

4.企業(yè)

根據(jù)Technavio公司最新的市場研究報告，預(yù)計全球企業(yè)人工智能市場將在2018年至2022年間實現(xiàn)45%的復(fù)合年增長率。Technavio公司將大部分增長歸功于使用客戶服務(wù)聊天機器人的業(yè)務(wù)增長。

用于處理大數(shù)據(jù)的機器學習解決方案是這種大幅增長的另一個原因。像谷歌、亞馬遜、IBM、英特爾、微軟這樣的科技巨頭正在引領(lǐng)技術(shù)潮流，提供和/或支持許多將機器學習帶給大眾的基礎(chǔ)人工智能框架和工具。谷歌公司擁有DeepMind，IBM公司擁有Watson，AWS與Apache Spark結(jié)合使用，可幫助企業(yè)處理大量數(shù)據(jù)。

5.零售

零售行業(yè)仍然是人工智能領(lǐng)域創(chuàng)新的溫床。如上所述，零售商正在通過聊天機器人減少客戶服務(wù)開銷，他們還使用預(yù)測分析來優(yōu)化產(chǎn)品定價，并從數(shù)據(jù)庫中構(gòu)建客戶角色。

當然，零售行業(yè)的人工智能已經(jīng)變得如此平常，人們可能已經(jīng)知道了這一切。近年來的新變化是，企業(yè)隨著技術(shù)的成熟將如何變得更具創(chuàng)造性。

人們可能聽說過聊天機器人，但實體零售店中的機器人如何將顧客人流量提高70%?或者采用人工智能使用面部識別功能的Kairos，一旦顧客走進門，就會告知商店員工這些顧客的偏好。

當跨國企業(yè)集團SoftBank正在與Zume公司(一家主要提供比薩餅機器人送貨服務(wù)的廠商)正在進行高達7.5億美元的談判時，人們的感覺可能是已經(jīng)生活在未來。

6.軟件開發(fā)

編碼器總是在尋找更高層次的抽象來提高程序人員的生產(chǎn)率。這就是最新軟件開發(fā)工具、庫和框架如何簡化開發(fā)過程的原因。

可能有一天，最終的抽象層次是讓程序自己編寫。但在此之前，有許多基于人工智能的工具可以讓開發(fā)人員的工作更輕松一些。

谷歌公司的bug預(yù)測工具長期以來一直使用機器學習算法和統(tǒng)計分析來識別有缺陷的代碼。DeepCode則更加深入，為程序員提供Grammarly，可以識別他們的公共和私有GitHub存儲庫中的問題，并提供解決方案。

從數(shù)字助理到自動駕駛汽車

如今已是2018年，人工智能比以往任何時候都更接近科幻小說。令人興奮的新聞和觀察結(jié)果并未完全列入上述趨勢列表，這其中包括：

數(shù)字助理，如Alexa、Cortana、Siri，可以在全球數(shù)百萬個家庭中找到。

Google Duplex在I/O 2018展會上的重大展示證明了NLP(自然語言處理)已經(jīng)走了多遠。其數(shù)字助理的聲音聽起來很人性化，甚至包括聲音提示，如“mm-hmm”和“嗯”。

無人駕駛汽車不僅適用于Google和Waymo。通用汽車、戴姆勒、寶馬和福特都是在積極開發(fā)該技術(shù)的汽車制造廠商。

制造行業(yè)自動化也受益于人工智能的進步。FANUC機器人學習振動控制(LVC)軟件可用于加速裝配線上機器人的深度學習，以執(zhí)行特定任務(wù)。