據(jù)國外媒體報道，人工智能（AI）今年有哪些熱門趨勢呢？來看看行業(yè)分析師們的總結吧。

趨勢一：半監(jiān)督式AI

AI領域的領先實踐者們認為，監(jiān)督式學習是AI領域的圣杯。什么是非監(jiān)督式學習呢？舉例來說，機器不必先看很多帶有“垃圾郵件”或者“非垃圾郵件”標簽的電子郵件例子，就能“學習到”什么是垃圾郵件。

而半監(jiān)督式學習是實現(xiàn)非監(jiān)督式學習目標的一個過渡，介乎于非監(jiān)督式學習和監(jiān)督式學習之間，即對部分數(shù)據(jù)打上標簽，但讓機器自己依靠關聯(lián)分析來猜測其余數(shù)據(jù)的標簽。谷歌已經(jīng)開發(fā)了一種采用這種半監(jiān)督式學習模式的技術，它名為基于圖譜的學習。利用在詞語當中進行關聯(lián)分析的知識圖譜技術，谷歌能夠根據(jù)那些關聯(lián)來免去給所有的數(shù)據(jù)貼上標簽的繁復任務。該公司已經(jīng)在將這種技術應用到旗下眾多的產(chǎn)品，如回答問題、提醒、視覺對象識別、對話理解黑智能電郵回復。半監(jiān)督式學習預計將會被越來越多地應用于龐大的數(shù)據(jù)集，因為對于數(shù)據(jù)量龐大的情況，數(shù)據(jù)標簽化是一大難題，尤其是視覺和語言方面的數(shù)據(jù)。

趨勢二：家用語音助手快速普及

據(jù)VoiceLabs公司估計，到2017年年底，美國支持語音控制的設備安裝量將達到3300萬部。亞馬遜（Alexa）、微軟（Cortana）、谷歌（Google Assistant）和蘋果（Siri）正紛紛在該領域展開大力投資，創(chuàng)造各種方式來將消費者吸引到各自設備的生態(tài)系統(tǒng)當中。贏得消費者青睞的途徑之一將會是，提供獨一無二的功能特性，或者提供特定的折扣優(yōu)惠（如包括特定時間內(nèi)的內(nèi)容頻道訂閱服務）。

趨勢三：社交聊天機器人

微信等中國流行社交媒體通訊服務已經(jīng)在大舉推行聊天機器人來幫助用戶處理日常的任務。Facebook也剛開始發(fā)力將聊天機器人整合到旗下的社交網(wǎng)絡平臺，包括使用鏈接聊天機器人的廣告，以及在Facebook Messenger當中提供贊助廣告。這些虛擬助手將會變得越來越普及，越來越受歡迎。它們將會簡化各類電商活動，如預訂機票和酒店，支持在應用通過直接與聊天機器人通話訂購商品。

不過，聊天機器人也在快速地從消費級應用程序拓展到企業(yè)市場，為企業(yè)用戶提供幫助。針對企業(yè)高管的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，32%稱語音識別聊天機器人是他們所在的工作場所中最常用的一類AI技術。市場研究公司Gartner預計，到2020年，聊天機器人將會驅(qū)動85%的客戶服務互動。Slack、Skype、甲骨文、Salesforce等企業(yè)通訊與寫作平臺以及大量的創(chuàng)業(yè)公司都在提供“軟件即服務”功能，幫助員工提高他們的工作效率。跟智能手機一樣，虛擬助手的企業(yè)用戶最終將希望這些人工智能技術能夠隨身攜帶，隨時可用——可能將催生自帶機器人（BYOR）運動。

趨勢四：AI作為企業(yè)IT的延伸

時下吸引投資最多的企業(yè)級使用案例包括：自動化客服助手，質(zhì)量管理調(diào)查和推薦系統(tǒng)，診斷與治療系統(tǒng)，以及詐騙分析與調(diào)查。未來5年營收規(guī)模增長最快的企業(yè)級使用案例包括：公共安全與應急響應，藥學研究與發(fā)現(xiàn)，診斷與治療系統(tǒng)，供應與物流，質(zhì)量管理調(diào)查與推薦系統(tǒng)，以及車隊管理。AI應用程序能夠利用算法和基于規(guī)則的邏輯推理來識別和響應數(shù)據(jù)流，因而能夠在各行各業(yè)中自動化各種各樣的職能，且能夠讓員工變得更加多產(chǎn)。

趨勢五：無人駕駛汽車的發(fā)展

據(jù)麥肯錫咨詢公司稱，由于能夠減少致命交通事故的發(fā)生，無人駕駛汽車估計每十年可拯救30萬人的生命。這預計也將可每年節(jié)省多達1900億美元的急救護理和驗傷分類支出。目前光是谷歌的無人駕駛汽車公路測試里程數(shù)將超過100萬英里，但未來的焦點將會從無人駕駛汽車的潛在好處轉向必不可少的監(jiān)管規(guī)定。立法者和政策制定者將開啟設計與實施新法規(guī)的漫長進程。2020年可能會是無人駕駛汽車進入市場的第一年，社會各界必須要開始為這一天的到來做好準備。未來將會有更多的游說組織出現(xiàn)在華盛頓，有更多的供應商和用戶聯(lián)盟成立，這一切都是為了無人駕駛汽車的廣泛普及奠定基礎。

趨勢六：多種替代性硬件平臺

現(xiàn)場可編程門陣列（FPGAs）、專用集成電路（ASICs）、專用的處理器結構等替代性硬件平臺將會更多地與圖形處理器（GPUs）爭奪關注和投資。GPUs目前是AI應用程序的主流硬件平臺，尤其是深度學習系統(tǒng)。鑒于AI算法通過變化來支持像自動化駕駛或者帶有動態(tài)輸入的個性化醫(yī)療的應用，處理器本身有理由配有記憶儲存功能。算法和工作負荷的變化屬性，將會決定哪種架構最適合用于哪種應用。

趨勢七：AI服務市場的興起

正如大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學近年的情況，AI相關的服務也出現(xiàn)商機，其中包括供應商選擇、實施、訓練、應用與算法開發(fā)和整合，咨詢等等。由于機器學習和AI相關的技能和經(jīng)驗供不應求，預計由云供應商提供的按需型服務規(guī)模將會擴大。