大數(shù)據(jù)投資AI并沒有放緩的跡象， 以下是我們對未來一年的一些預(yù)測......

[[222889]]

人工任務(wù)的自動化

雖然我們對機器人接管我們的工作的期望仍然相當(dāng)遙遠，但有證據(jù)表明技術(shù)正在興起，而大數(shù)據(jù)正在幫助這一點。 用于執(zhí)行更多任務(wù)的技術(shù)使用正在迅速增長，并將在未來幾年持續(xù)增長，技術(shù)更多地用于我們一直認為是“人性化”的任務(wù)，例如計劃，策略和面部識別。正如我們在2017年看到的，創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)在寫作音樂和文學(xué)等領(lǐng)域屈服于這種“接管”。

機器學(xué)習(xí)功能

機器學(xué)習(xí)能力正在快速增長，將各種行業(yè)的商業(yè)應(yīng)用從醫(yī)療和保健轉(zhuǎn)向自動駕駛汽車，游戲和欺詐檢測等等。 我們期望機器學(xué)習(xí)處理在2018年變得更加快速和更加智能，我們可以看到它在更多不同領(lǐng)域和業(yè)務(wù)問題中得到應(yīng)用。 今年，我們看到人工智能融入了我們生活的許多方面以及無數(shù)社交項目。 明年，我們會看到更多的初創(chuàng)公司展示高度先進的產(chǎn)品，而且在美國以外的這些科技公司以及中國和歐洲等硅谷典型場景中，這些公司的工作量也有明顯增加。 準備好更好地融入我們的日常生活，并在AI革命中取得更多進展。

物聯(lián)網(wǎng)

我們看到連接技術(shù)和可穿戴設(shè)備的同比增長。 根據(jù)Gartner的統(tǒng)計，到2020年，物聯(lián)網(wǎng)的安裝量將增長到260億個，這比2009年的9億增長了30倍。越來越多的企業(yè)開始利用從消費者的可穿戴設(shè)備中生成和收集的大量數(shù)據(jù)。 活動追蹤器和其他連接設(shè)備不斷在工作中提供公司數(shù)據(jù)，如果使用正確，這些數(shù)據(jù)將促進業(yè)務(wù)增長和決策。 另一方面，隨著物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品使用的不斷增加，IoT安全漏洞的風(fēng)險也隨之增加，盡管人們意識到這一點，但實施安全控制的速度并沒有像技術(shù)本身那樣快。

網(wǎng)絡(luò)安全

隨著越來越多的連接設(shè)備缺乏先進的安全控制措施，我們可能面臨的問題是未來一年預(yù)計的一般網(wǎng)絡(luò)安全漏洞的增加。繼2017年大規(guī)模公開破壞數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)攻擊之后，網(wǎng)絡(luò)安全是2018年以來投資，改進和增長的巨大市場。人工智能將在保護人們的數(shù)據(jù)方面發(fā)揮關(guān)鍵作用，因為技術(shù)變得更加擅長學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)集無監(jiān)督和預(yù)測結(jié)果，它將能夠?qū)崟r保護安全數(shù)據(jù)免受威脅。人工智能還可以在發(fā)現(xiàn)更復(fù)雜的攻擊之前發(fā)揮作用。