[全球快訊]2018年企業級AI將取得重大進展 這7大趨勢值得關注

　　盡管商業和行業中的AI應用仍局限于有限的機器學習任務，但我們正逐漸在算法和硬件的融合方面取得進步，這些進展將對我們能多大程度和多快實施AI產生重大影響。現在，研究人員能在幾個小時或幾天內訓練神經網絡，這帶來了一系列驚人的可能性、產品和要學習的東西，以及我們之前甚至不可能考慮的挑戰。

　　例如，谷歌的AI公司DeepMind正在努力解開蛋白質如何折疊它們自己的奧秘，這一發現將對醫療保健產生深遠的影響。在AI倫理問題研究方面，該公司也與研究界有很多往來。

　　在2018年，企業能更好地區分事實與炒作;我們既可以用AI來為人類謀福利，也可以用它來干壞事。在這種情況下，AI將遇到一個十字路口。

　　1、黑客進行逆向工程，打敗基于ML的安全系統

　　最近，普遍的安全攻擊有力地證明黑客正在變得更猖狂和更聰明。隨著AI的使用，計算機實際上能破壞自己，黑客能更快、更隱秘地實現他們的目標。在2018年，極有可能會出現一次廣受關注的數據泄露，其中，黑客進行反向工程或反編譯，然后通過一次內部襲擊、惡意軟件、勒索軟件或基于機器的攻擊打敗機器學習(ML)安全系統。

　　2、AI解決了即將到來的對數據所有權和控制權的抵制

　　在接下來的一年，或許會出現一種新的強有力的抵制，它或由一次數據泄露引發，或是對歐盟《通用數據保護條例》(GDPR)即將實施或美國取消網絡中立的回應。在這種抵制中，個人可以要求他們在網絡上的個人行為(以數據形式被存儲)在法律上被認為是為他們自己所有的IP。如果真這樣，包括Facebook和谷歌在內的行業巨頭(它們對這些數據擁有越來越大的壟斷權)將不得不回答關于“誰真正擁有這些數據”的基本問題。這意味著用戶和科技公司將不得不決定誰有權決定如何使用、分享數據和用它來獲利——AI能為此提供答案。

　　3、AI聊天機器人變成新威脅

　　在2018年，通過學習如何影響AI聊天機器人，黑客、詐騙者和其他在暗網中運行的組織可以一種新的可怕方式從幕后浮現出來。這些互動機器人已經能更新你的銀行賬戶余額，或者充當你的酒店禮賓服務員。壞人可能會操控它們去執行自啟動任務，以及模擬正常對話以從事惡意活動，如毀掉公用事業、偷錢和操縱人的行為、意見和決定。對此，一線希望是我們也可以部署AI來檢測這些騙子用來干擾我們生活的更復雜的方法。

　　4、AI與區塊鏈相結合，將深度學習推向新水平

　　在2018年，我們可以開始看到AI與區塊鏈相結合，讓深度學習進入一個驚人的新水平，讓它更聰明，學習速度比之前設想的更快。這只是一個開始，因為將數據存儲在區塊鏈上這種做法的迅速流行以及這些數據不可改變的性質可以產生更準確的AI預測。反過來，尖端公司可以用未來主義方式來發現、提取和分析區塊鏈中的數據，以解決老問題。

　　5、使用NLG和NLU自動教授AI學習系統帶來的突破

　　在2018年，那些用自然語言生成(NLG)和自然語言理解(NLU)來自動教授AI學習系統的計算機科學家可能會取得突破。公司已經在用生成對抗網絡(GAN))等無監督機器學習算法來執行更簡單的任務，與此同時，計算機科學家現在正在努力取得進展，以讓用合同、語音和視頻等情境數據進行的“一次性”學習成為可能。我們可能會看到一個用NLU和NLG來自動生成新而有效的項目以從中學習，從而自動改進模型的例子。

　　6、AI成為法律界主流

　　隨著AI和其他先進技術將成為全球企業的主流，今年我們也許會看到法律行業似乎在一夜之間大規模地從對外法律服務上轉移開。在日益嚴重的安全問題的困擾下和AI已經變得相對容易部署和使用這一事實的推動下，官方采購將成為法律專業人士使用受AI驅動的系統的一個推動因素，以節約成本。這種變化可能是催化劑，讓首席績效官、首席法務官和法律工作從幕后轉到董事會(意指AI完成了其中的大部分工作，因而不再需要這些崗位和工作)。這將受到所有部門的支持，因為客戶不再愿意為AI系統可以輕松完成的工作付大價錢。

　　7、技術和標準合并，形成一個新的智能合同框架

　　在2018年，隨著智能合同(始終讓敏感數據處于加密狀態)在區塊鏈上成功實現，技術和標準的融合將開始出現，智能合同(IC)的核心功能將開始在協議層面上實現。端到端的加密和安全性進一步推動了多方之間的安全締約，這是IC和AI安全學習的關鍵基礎，或可催生出建立在一個新的IC框架上的應用。

　　當AI系統能在幾乎沒有人工干預的情況下學習復雜任務時，開啟AI新紀元的所有構件就已齊備。盡管一些人對AI的未來的夸張描述引起了人們的警惕，2018年也將突出我們以積極的方式進行創新的能力。AI可以為我們的生活帶來高質量的改變——更安全的道路、更清潔的海洋以及預測性的醫療保健等。畢竟，我們仍然是AI命運的主人。

　　編譯：鄧桂華。本文來自VB