未来趋势：一是虚拟助手将在消费服务和面向客户/公民的应用程序中普遍存在，将大大提升人工智能在大众中普及程度。二是人工智能和机器学习策略的开发/投资已经成为CIO们五大优先事项的主要组成部分。三是机构将面临越来越大的信息安全威胁，例如人工智能产生恶意的“虚假信息”，旨在损害他们的品牌价值。四是人工智能将引起人们对责任、侵犯隐私、假新闻、信息诈骗等问题的广泛反应。
企业层面：一是着手规划、开发和部署业务流程领域中的智能虚拟支持功能，客户和公众对人工智能助手的应用需求会越来越旺盛。二是在成熟的工具中融入集成的人工智能将减少从无到有发展人工智能，白手起家的原始风险，并且更能突出特定实用的功能。三是在企业的品牌战略中要考虑科技伦理。四是创造有价值的内容，验证相关内容在公司环境或政府环境中的实用性和可靠性。
一是在发达国家，到2020年，20%的公民将使用人工智能助手帮助他们完成一系列日常的、可操作的任务。二是到2022年，40%的面向客户的员工和政府工作人员每天都会咨询AI，在虚拟助理的支持下进行决策或执行流程。三是到2020年，85%的CIO将通过AI程序执行购买、建造和外包工作。四是到2022年，公司内部公开设立的人工智能项目将100%从CIO那里得到资金支持。五是到2022年，成熟经济体中人们将面临比真实信息更多的虚假信息。（下文详解 一、二、三）
2018年对人工智能的预测表现为以下方式的扩散（图1）。第一是人工智能技术取得突破，加上API和云架构提升了AI的功能，使其在更广泛的范围内得到应用。第二是供应商在智能手机、智能家居、虚拟助手中融合应用AI技术将取得成功，这将大大丰富和满足消费者对人工智能的期望。
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图1 2018年AI能力将快速扩散
Gartner认为，2018年将是人工智能大众化应用的开始，将影响到企业和政府之外的更广泛的领域，这会给人工智能的发展和CIO们带来更多的机会。
人工智能应用的大众化扩散的驱动力来自于：一是将AI添加到应用程序和主要平台，如云办公套件。这意味着更多组织和大多数员工会在专门的活动或投资之外使用AI，而不需要专业技能。二是人工智能将与云计算不断融合，向云端不断迁移，因为API在本地服务器上更容易实践人工智能。我们与Gartner客户有关人工智能的对话也提到了“云”，人工智能和云的融合速度快于没有提及的人工智能查询。三是人工智能的消费主要由以深度神经网络为基础的虚拟助手提供，例如未来的Alexa和Siri，必将满足终端用户对产品和服务中的语音智能、智能界面的认识和期望。
普遍认为，人工智能指的是根据数据收集、使用分析和其他观察，对行为进行改变而不作明确编程的系统。2018全年，人工智能性能将继续提升。过去几年中，在主要的云服务提供商的努力下，深度学习、语音识别等领域的性能得到了飞跃。类似的进步，也会发生在特定的垂直领域和更广泛的水平区域，因为AI的研发和使用，会激发提升更多、更好的技术环节，运用更多、更好的数据以及更多的细节。CIO在探索和应用人工智能方面面临两个主要挑战：一是技术熟练、经验丰富的员工的可得性；二是员工对人工智能潜力和功能理解的缺失（如图2）。许多机构刚刚开始开发人工智能策略，嵌入在应用程序中的增强AI将减轻人员配置问题。一个基于人工智能发展战略规划的企业策略正在形成，熟练工人和人工智能之间的矛盾需要在磨合中最小化。
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图2 员工的技能是AI应用的第一大挑战
根据Gartner最新的研究调查，管理者的理解和水平是人工智能部署中最大的挑战。管理者的水平需要提升，例如直到最近，越来越多的管理者才开始理解和依赖先进的统计技术，使用这些技术从“噪音”中提取“信号”来改进决策，这是依赖于AI系统和服务的起点。管理者对深度学习的理解仍然有限，而且还在不断丰富中。我们仍然不知道如何可靠配置一个DNN来提供有用的结果，并对DNN训练的周转时间长，使得评价周期更长。现在的很多大学都在培养大学生诸如深度学习方面的能力来提升毕业生的含金量，但是很少学生有成功开发DNN模型的经历。人工智能的切入点和算法将成为人工智能在真正意义上实现的根本障碍。有必要以某种方式公开人工智能的工作状态或者解释其发挥的重要作用，以满足人类对人工智能的理解和关切，这种担忧在管制行业尤其突出。
未来愿景一
在发达国家，到2020年，20%的公民将使用人工智能助手帮助他们完成一系列日常的、可操作的任务。
1 主要观点
在发达国家，个人的互动与基于人工智能的服务已经变得越来越频繁，虚拟个人助理（VPA）不再是简单的提问和回答。从主要语音厂商反馈的数据来看，目前的语音错误率徘徊在5%，这是可以接受的错误率。这种更高的准确性使消费者更偏向于语音服务，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌助手，对数以百万计的智能手机用户来说更加有效。在这个背景下，2018年人们将赋予人工智能更多、更高的期望。
Gartner已经预测，2018年将有超过20亿的人会通过智能手机及其连接的设备，使用会话AI与VPA、虚拟客户助理（VCA）、虚拟执行助理（VEAs）、聊天机器人和其他的人工智能功能的服务。消费者将越来越熟悉使用这些服务，制定简单任务过程，比如设置闹钟或提醒。他们很容易地将这些人工智能会话转换成更复杂的任务，例如对未来任务进行计时或以其他方式进行交互。
2 市场预测
今天，亚马逊为用户提供了Alexa的技能工具包，使他们能够创建“技能”或任务，Alexa以响应语音查询或指示来使用。例如，达美乐披萨和必胜客都为Alexa创建了披萨“技能”。用户在零售商的网站上创建一个帐户，激活相关的技能，并告诉Alexa通过该网站订购比萨饼。目前，这种模式如何演进还处于不确定的阶段。
对于零售商、服务提供商和其他许多人来说，重要的挑战如何通过苹果、亚马逊等人工智能助手主持的第三方对话，来“了解”他们的产品和服务。这意味着标准化服务和产品的标准将越来越多，这取决于助手的“聪明”程度，以及供应商与智能助手的创建者建立了什么关系。
未来愿景二
到2022年，40%的面向客户的员工和政府工作人员每天都会咨询AI，在虚拟助理的支撑下进行决策或执行流程。
1 主要观点
人工智能助手将越来越多的被作为会话平台与决策过程支持助手的关键点。AI功能将在两个方面支持虚拟助理：一是作为一种资源，AI使人类支持代理能够更快更有效地响应客户/公民的查询或行动；二是成为回答基本查询的首要对话界面。当前人工智能在减少关系摩擦和改善服务方面超越了商业售卖。具有人工智能虚拟助理（如苹果Siri或亚马逊Alexa）的人们对政府服务的反应也越来越灵敏。
许多CIO尚未充分意识到基于人工智能的虚拟支持代理的潜力，包括聊天机器人。神经语言程序学配合机器学习能够理解不同组合中的词汇含义，并提出问题以揭示意图和创建上下文。基于这种理解，虚拟代理将能够回应客户或公民的问题，采取或提出智能支持。一个虚拟代理将能够更快地完成任务，而不仅仅是一个代理——人或虚拟的智能研究机构。
2 市场预测
在未来的每一个企业都将在市场开发部使用融合人工智能技术的虚拟助理。但是，更重要的演进是将人工智能的应用扩展到后端决策和流程框架中。Gartner预测，到2020年，25%的客户服务和支持业务将通过渠道管理整合进VCA技术中，相比2015年的少于2%有大幅上升。现阶段的主要挑战是市场不成熟和产品限制。大部分市场的发展一直停留在简单的聊天。支持前端代理的虚拟代理的案例还很少。
未来愿景三
到2020年，85%的CIO将通过AI程序执行购买、建造和外包工作。
1 主要观点
目前的人工智能趋势意味着大多数机构将不必从头开始启动他们自己的人工智能研究项目。相反，CIO们将能够从当前的知识中收集和整理合理的发展战略，集合各业务单位的具体擅长。今天，绝大多数企业处于人工智能倡议的早期阶段，但它们正在迅速地向前发展。来自Gartner的最新调查数据显示，约4%的CIO（首席信息官）有AI部署，另外21%有短期规划，另有25%在中期或长期规划中有AI倡议。
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图3 在2018年部署AI倡议
CIO们面临一系列严峻的挑战，包括孤立的数据孤岛，可怜的或不确定的数据质量，数字化和最基础的AI技能缺乏。雪上加霜的是，DNN开辟了AI新天地，怎么去适应？网络公司、云计算企业和云服务提供商都在选择部署机器学习和DNN融合的产品，该领域正有大举蔓延的趋势，未来三年人工智能人才缺口也将迅速填补，因为越来越多的大学开设人工智能课程，并展开人工智能再培训。在接下来的三年里，更多的软件企业和云服务提供商将DNN功能整合到他们的产品，进一步降低AI项目相关的复杂性和障碍。
本文由上海市科学学研究所产业创新研究室副研究员孟海华根据Gartner报告“Predicts 2018: Artificial Intelligence”整理。文章观点不代表主办机构立场。
文章来源：三思派
