作者:顧險峰
翻譯:元元、田奧
計算分析大數據遠遠沒有過時。反而，隨著數據量不斷增大，數據分析的水平也逐漸提高。我們看到的預測分析(Predictive Analytics)的應用，僅僅只是冰山一角。很多公司采用數據挖掘，機器學習和人工智能的方法預測銷售額，從而達到優化市場營銷的目的。這些做法對公司的發展有很大的幫助，不同類型的人工智能結合在一起，深刻地改變著我們日常生活的方方面面。未來，我們還將看到更多的改變。
以下是來自人工智能，大數據，預測分析和機器學習領域的關鍵統計數據:
到2018年，75%的開發者會在1個及以上商業應用程序或服務中加入人工智能功能 -- 來源于 IDC
到2019年，100%的物聯網方案都會具備人工智能性能 -- 來源于IDC
到2020年，30%的公司會采用人工智能來增加至少一個主要銷售渠道 -- 來源于Gartner
到2020年，算法會提升全球數十億工人的工作方式 -- 來源于Gartner
到2020年，人工智能市場總額會超過400億美元 -- 來源于Constellation Reserach
到2025年，95%的人際關系互動會基于人工智能 -- 來源于Servion
2018年人工智能的8大趨勢看點
趨勢1--大公司穩贏
Amazon，Google，Facebook和IBM將會在人工智能行業中居于領先地位。這些大公司擁有完整的搜集數據渠道，因此他們在數據量上具有很大的優勢。
以下是領先的幾個大公司在AI方面的動作:
Amazon:
在AI領域投資超過20年
從超過50億網頁上抓取數據
一個Amazon履行中心(fulfillment center)運行時儲存有 50萬張JPEG圖片及其相應的產品介紹JSON文件。
跟進全球廣播，出版和網路新聞，每天更新超過2.5億條記錄
擁有將近1億圖片和視頻。視頻具有音頻，視覺效果和注釋功能
Amazon的Echo引領聲控助手的市場，市場份額超過70%
Google:
全球最大的數據庫之一，擁有10-15 百京字節的數據 -- 來自Cirrus Insigh
注重于應用程序和產品開發，而不是長期AI研究
Google Brain有超過1300名研究員 --來源于Google Brain
Voicebot占有23.8%聲控市場份額 -- 來源于Voicebot
開源平臺TensorFlow可以讓每個人都有機會使用機器學習平臺
Google Earth數據庫的大小預計為3017 兆字節，或者說大約是3千兆 --來源于 Google Earth 博客
Google Street View 擁有大小約為20千兆字節的街道圖片--來源于Peta Pixel
Facebook:
每天處理25億則信息和超過500 兆字節的數據 --來源于Tech Crunch
Facebook 人工智能研究者(Facebook Artificial Intelligence Reserachers, FAIR)機構目前有大約80名研究員和工程師--來源于FAIR
每天新增的“喜歡”有20億，新上傳的圖片有3億張--來源于Tech Crunch
每30分鐘讀取約105兆字節的數據--來源于Tech Crunch
建了一個5760平方米的數據中心，可容納500個冷儲存為1百京比特的機柜。
每天翻譯大約20億用戶發布的帖子，涉及的語言有40種。翻譯后的帖子每天閱讀量為8億。--來源于Fortune
IBM
計劃進行為期10年，總額2.4億美元的投資。投資用來建立麻省理工學院-IBM Watson實驗室--來源于IBM
全球超過2000名雇員，其中超過600名在紐約總部--來源于IBM
Watson client engagements產品遍布6大洲和超過25個國家--來源于IBM
IBM將要為Watson Group投資10億美元，其中1億美元為風險投資資金，用于支持IBM的創業公司以及Watson內開發認知應用的業務--來源于IBM
經過Watson Ecosystem 項目開發的應用程序超過7000個--來源于Fortune
關于將機器學習融入應用程序和產品開發服務這一方面，Google最有可能領跑。原因有幾個方面，首先，Google最先開始研究人工智能。其次Google是擁有超過7萬名員工的大公司。此外，深度學習人工智能研究項目Google Brain擁有整個科學家團隊，他們自己的研究日程包括機器學習，自然語言理解，機器學習算法和技術，以及機器人技術。
全球100家最有希望的AI公司
圖片第一行AI創業公司行業分類(從左到右):
廣告，銷售和客戶關系管理 、汽車技術、商業智能和數據分析、貿易、聊天AI/機器人、AI核心技術、網絡安全、金融科技、衛生保健、物聯網、機器人、文本挖掘/生成、計算機視覺、其他
趨勢2 -- 算法和技術的合并將會發生
所有投資AI領域的第二梯隊的公司，比如說Intel, Salesforce 和 Twitter, 都會追隨擁有數據的大公司，開始用大公司的算法和AI。行業中公司之間會出現數據的交易，并且很大概率會出現算法和技術合并。數據交易和算法技術合并會提高AI的效率。
Google和Facebook這樣的大公司會并購小公司，并將算法整合到他們的核心平臺/解決方法中。為了搶占先機，取得競爭優勢，Google收購了AI公司DeepMind。這家公司總部在倫敦，主營業務是開發通用學習算法。另一方面，Facebook并購了Wit.ai公司，借此提高語音識別和語音接口的水平。Facebook還并購了另一家AI創業公司Ozlo來提升虛擬助手M的水平。
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