首款“重慶造”陪護機器人小R來襲 可應(yīng)用于養(yǎng)老

年底是各種公關(guān)活動下一年預(yù)測井噴的時節(jié)。沒有人知道明天會發(fā)生什么，更不用說12個月了，但預(yù)測的熱潮可以讓我們得到有趣的觀察：哪一種技術(shù)最熱。

各種預(yù)測中，2017年最熱門的技術(shù)趨勢是人工智能，而其中最熱的部分是Chatbot。NarraTIve Science的CEO Stuart Frankel認為：“Chatbot的發(fā)展將加速。”他說：“最近一些創(chuàng)新的科技巨頭們對Chatbot研發(fā)熱情顯示，到明年，人們通過對話與機器進行交互將會成為常態(tài)。對話界面（conversaTIonal interface）是游戲規(guī)則的改變者。自從計算機的發(fā)明以來，我們都不得不使用計算機的語言與之交互，而現(xiàn)在，我們在教計算機使用我們的語言進行溝通。”

Frankel接著說：“Google、Bing等搜索引擎已經(jīng)能夠使用口語進行搜索，而Facebook推出了能夠理解用戶對話模式和興趣的DeepText。同時，自然語言處理領(lǐng)域的進展使得技術(shù)公司紛紛研發(fā)聊天機器人、數(shù)字助理等，這些即時通訊應(yīng)用的月活躍用戶量甚至超過了社交網(wǎng)絡(luò)。試想未來，我們可以向我們的智能設(shè)備詢問任何信息——‘我賬目上有多少錢？’ ，‘我上一次檢查身體是什么時候？’，‘十分鐘車程內(nèi)有哪些餐廳可以訂兩人位？’……”

Demandbase的技術(shù)SVP Aman Naimat的著眼點在這些新型用戶界面的提供方，他的預(yù)測是：“市場營銷將使用AI，與客戶進行非常個性化的交流。”他補充道：“對市場營銷來說，AI的最有趣也是最有價值的應(yīng)用是與買家進行一對一的、個性化的對話，知道他們的痛點、目標和野心。這樣的個性化溝通將消滅令人心煩的垃圾郵件?，F(xiàn)在在戰(zhàn)略客戶經(jīng)理之間已經(jīng)使用這樣的個性化對話，但到2017年，人工智能將使這類型的對話不需選擇特定人群。反之，訪問每個公司主頁的1000萬訪問者都可以有針對其特定需求的個性化人機對話。從動態(tài)廣告文案到1對1的電子郵件、定制的網(wǎng)站瀏覽體驗，AI將使大規(guī)模的超個性化（hyper-personalizaton）成為可能。”

近年來深度學習在圖像識別、機器翻譯等任務(wù)上的成功促進了對AI的投資，以及實驗性的AI的增加。Teradata的首席分析官Bill Franks的預(yù)測是：“深度學習將不再是炒作，而將成為現(xiàn)實。”Franks說：“最近深度學習非?；稹５恍业氖?，許多人對深度學習的理解有誤，認為深度學習是魔法，能夠包治百病。但事實是，深度學習只在某些領(lǐng)域，例如圖像識別領(lǐng)域的功能特別強大。深度學習并不適用于任何任務(wù)。在未來一年，大量企業(yè)將使用深度學習，然后市場會認識到它在哪些方面真正有用，哪些方面不適用。更好地了解深度學習的適用范圍能夠增加在正確的領(lǐng)域里對它的關(guān)注，加速它的價值的實現(xiàn)。”

這個價值在于數(shù)據(jù)。人工智能，尤其是深度學習，需要大數(shù)據(jù)以彰顯其價值，同時這也是數(shù)據(jù)生成的新來源。Evereseen CEO Alan O‘Herlihy的預(yù)測如下：“AI將跨行業(yè)地產(chǎn)生影響，而不僅是執(zhí)行任務(wù)。”他說：“舉個例子，在零售行業(yè)中，零售商每年由于未能及時發(fā)現(xiàn)未掃描商品造成的損失占到總損失的30%。AI能夠解決各行業(yè)的這類問題，作為結(jié)果，它處理的數(shù)據(jù)通常也是它收集的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)成了使用AI的企業(yè)的額外收益。”

Pentaho CEO QuenTIn Gallivan的預(yù)測與之類似，他認為：“在分析中較早應(yīng)用AI和機器學習的企業(yè)將在業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)化中取得巨大的先發(fā)優(yōu)勢。”他說：“到2017年，AI的早期使用者將迅速開拓市場，因為他們知道，讓這些系統(tǒng)越早開始學習它們運行的環(huán)境，它們能越好地挖掘數(shù)據(jù)，以得到越準確的預(yù)測。對想更精準地為客戶提供推薦商品的電商是如此，對自動駕駛汽車生產(chǎn)商、試圖預(yù)防恐怖襲擊的機場也是如此。”

AcTIfio創(chuàng)始人兼CEO Ash Ashutosh預(yù)測說：“就像云已經(jīng)進入了大多數(shù)公司，2017年機器學習將進入IT的幾乎所有方面。”他總結(jié)大數(shù)據(jù)和AI之間的關(guān)系，說：“隨著我們超越簡單地獲取大數(shù)據(jù)的時代，機器學習將迎來一個數(shù)據(jù)理解和分析的新時代。”

針對類似史蒂芬·霍金等人對AI的可怕預(yù)言，Demandbase CMO Peter Isaacson認為：“AI或許會毀滅世界，但在那之前，AI將對B2B市場產(chǎn)生真正的幫助。”他說：“AI將讓B2B營銷人員能夠從客戶、合作伙伴、供應(yīng)商等中挖掘更多的數(shù)據(jù)，并理解公司整個的業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)。這個完整的360度的視圖讓營銷人員能夠更好地發(fā)掘潛在客戶，提供個性化的活動，增加成交率，進一步擴大營銷在C-suite中的價值。”

數(shù)據(jù)是AI成功的關(guān)鍵，這也是為什么數(shù)據(jù)的質(zhì)量非常重要。

Radius聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Darian Shirazi預(yù)測：“到2017年，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的質(zhì)量將成為AI 預(yù)測性能的先決條件。”Shirazi 說：“我們將看到有更多的企業(yè)專注于解決保持準確、有價值的數(shù)據(jù)的難題，以讓AI 技術(shù)推動企業(yè)變革和業(yè)務(wù)提升的能力名不虛傳。”

Adgorithms 公司的CTO Tomer Naveh 預(yù)測“AI 管理人（AI Supervisors）”將興起。他說：“到2017年，將開始出現(xiàn)‘AI 管理人’之類的職業(yè)。我們已經(jīng)習慣在許多勞動密集型的行業(yè)中讓機器代替人類工作，在我們的日常生活以及工作中讓機器自動完成任務(wù)，但這個過渡需要一個學習的過程。AI 系統(tǒng)將能更好地與它們的操作者交互，傳達它們的決策和推理，這些操作者也需要把新的規(guī)則、業(yè)務(wù)邏輯和反饋回應(yīng)給AI 系統(tǒng)，以使系統(tǒng)隨著時間的推移性能更好。因此，人們將從自己執(zhí)行任務(wù)，轉(zhuǎn)為管理AI，讓AI 軟件代替他們執(zhí)行任務(wù)。”

2017年以及更遠的未來，不僅將出現(xiàn)新的工作類型和組織角色，還將出現(xiàn)動搖美國的技術(shù)主導地位的新參與者。Actifio 創(chuàng)始人兼CEO Ash Ashutosh 認為：“美國的企業(yè)并不是唯一在太平洋對岸尋找未開發(fā)商機的企業(yè)。可以預(yù)見，中國的技術(shù)公司將持續(xù)爆發(fā)式地增長，也將在美國市場爭奪市場份額，提供其他技術(shù)產(chǎn)品的低成本、商品化版本，以加速其發(fā)展。”