您可能不会在2018年变得更聪明，但是AI会

去年大约这个时候，我们观察到人工智能（AI），云架构和大数据技术正在融合在一起，以改变我们的工作和娱乐方式。 随着公司在云中采用数据驱动的策略并开始将智能融入其体验中，这一趋势在今年才变得更加明显。

从虚拟助手等对话式AI到用户体验中融入的新预测功能，基于云的技术不断变得更加智能。 在2018年，随着云基础架构，数据技术和机器学习等AI技术的发展，我们将看到新的架构出现。 我们请IBM，Oracle，MapR，Salesforce等公司的执行人员和专家预测来年将出现的最大创新和趋势。

1建立更安全的AI

人工智能越来越多地用于诸如药物发现或联网汽车之类的应用，如果做出错误的决定，可能会对人类生活造成不利影响。 许多AI框架是一个黑匣子，随着该框架从各种数据点中学习，其中内置了许多计算层。 企业将在2018年开始着眼于准确检测导致最终错误决策导致严重问题的原因。这可能是由于严重的AI错误造成的，不幸的是，这种错误最终必将发生。 审计和跟踪框架产生的每个输入和每个分数将有助于检测最终导致问题的人工编写的代码。” - Kinetica的首席技术官兼联合创始人Nima Negahban



2预测情报

“展望2018年，预测智能将彻底改变分析技术，并以切实可行的见解为决策过程的每个阶段注入活力。 随着人工智能和机器学习等预测智能推动更好的决策，分析不再是一种反映工具。 这是一个引导制胜举止的指导系统。 此外，我们应该渴望为整个公司或组织（包括销售，服务，营销和社区）提供智能的分析体验，以便提供真正的全球可见性。 这是对未来的分析。” - Keetan Karkhanis，Salesforce Analytics总经理兼高级副总裁



3个聊天机器人和对话界面

“随着公司开始实施AI以简化和改善我们的日常生活，我们已经看到了根本性转变的开始。 对话界面或聊天机器人已经通过许多产品（例如亚马逊的Alexa和苹果的Siri）迅速成为消费者生活的一部分，从而大大减少了基本活动的磨擦和时间。

这种趋势将在2018年加速。Gartner估计，到2019年，将有40％的企业将使用聊天机器人通过自然语言交互来促进业务流程。 他们进一步预测，到2021年，chatbot内置功能将取代30％的所有面对面的客户互动。

“ 2018年将是聊天机器人在商业软件领域蓬勃发展的一年，以改善客户体验，让用户有更多时间专注于更大的业务目标，并最终改善客户与使用其产品的企业的关系。 随着亚马逊刚刚发布一个以业务为中心的Alexa平台，微软发布了B2B聊天机器人构建模块，2018年将掀起一波新的基于聊天的界面，以取代冗长的营销形式，帮助销售代表更快地确定潜在客户，并大大简化客户服务流程。” -Insightly首席执行官Anthony Smith



4自然语言处理的承诺

Gartner预测，到2020年，将有50％的分析查询是通过搜索，自然语言处理（NLP）或语音产生的。 从Siri到Alexa，人们对自己如何能够和想要与技术互动的期望正在改变，并且使用自然语言在我们的日常生活中变得司空见惯。 在分析领域，NLP将使人们能够提出更细微的数据问题，并获得相关答案，从而获得更好的见解和决策。 通过极大地简化人们与数据交互的方式，这将扩大组织之间的分析使用。” - Tableau首席产品官Francois Ajenstat



5多云世界

“采用多种云正在并且将继续变得越来越普遍，这将为那些努力跟上发展的安全和合规团队创造一个更加复杂的局面。尽管存在更多的复杂性，组织仍将转向采用多云来满足可用性和灾难恢复要求，以满足开发团队的技术偏好，或作为管理不断增长的云计算费用的策略。此外，公司正在考虑与云无关的微服务和辅助云服务，以供将来使用。” - Evident.io首席执行官Tim Prendergast



6 Cloud Wars Rage On

微软将不遗余力地从亚马逊手中夺回客户，因为它将努力赢得前微软忠实客户的支持。 黛安·格林（Diane Greene）正在将Google转变为企业组织。 Google Cloud压倒了软件公司和数字原住民； 接下来，它将超过《财富》 500强企业。 IBM将会继续低迷，但我怀疑我们会在像阿里云这样的中国公司中看到一匹黑马，我希望这会为美国市场带来帮助。” - Mesosphere的CMO Peter Guagenti



7 ML从时尚到生产

“越来越多地，机器学习将被视为业务的正常组成部分，而不是不寻常的事情，尤其是随着越来越多的企业开始从实际业务价值中获得机器学习系统的好处。 人工智能将继续引起人们的广泛关注，但它将是一整套更广泛的机器学习方法，可为不同部门的许多企业提供有价值的见解。 人们可能会看到，最成功的系统发生在人们更加关注问题而不是工具的地方。 他们将认识到正确构造问题，实现切合实际的目标，大规模访问适当数据以及制定切合实际的计划以将机器学习结果转化为行动的 重要性 。” -MapR首席应用架构师Ted Dunning



8数据创新达到临界点

“基于容器和无服务器计算的微服务架构彻底改变了构建应用的速度，以及它们如何连接到当今最具竞争力的技术：人工智能，区块链和机器学习。在2018年，我们将看到这些技术的采用达到一个临界点，它们将从早期采用转变为各种规模的行业和公司的复杂且可投入生产的应用程序的事实上的标准，其结果将是可以跨多个系统运行的成熟应用程序的快速发展，团队和数据流。” -Jason McGee，IBM Fellow，IBM Cloud副总裁兼CTO



9大数据系统作为重心

“过去，大数据及其周围的项目是孤立的，在许多情况下，特殊项目或实验最多只能对传统系统进行补充。 现在，大数据正在成为一项必不可少的资产，并且企业正在转变为数据驱动的关注点。 这种转变自然导致大数据系统在数据大小，存储和访问以及运营和分析方面成为企业的重心。 结果，越来越多的企业将寻求构建全球数据结构的方式，以打破孤岛，从而全面访问来自许多来源的数据以及真正的多租户系统的计算。” -MapR首席应用架构师Ted Dunning



10 AI将巩固其在企业中的地位

“人工智能的中心原则（复制并超越人类对周围世界的感知和反应的方式）将成为创新的基石。 数据在所有行业和组织中的扩散正在推动AI革命，使技术提供商可以通过自适应学习和修复功能来丰富其应用程序。

“对于企业而言，人工智能仍然是一种新颖的事物。 业务流程总是产生大量的数据，但是直到现在，企业才可以使用AI和机器学习来理解结构化和非结构化数据并对其进行上下文化处理，并提取其真实价值。 对于企业而言，人工智能本质上是一个数字占卜者。 它可以有效地预测未来，分析模式和趋势，以提供更有效的微秒购买建议，并通过宝贵的见识来增强下一步行动。 我们希望领域专家和数据科学家在2020年之前将AI嵌入到现有产品中，以扩展和区分其功能。” - Oracle云平台和中间件高级副总裁Amit Zavery



11 GDPR处罚即将来临

“ 2018年5月25日，通用数据保护条例（GDPR）将生效。 GDPR将提供一个法律框架，以加强和统一欧盟（EU）内个人的数据保护和分发。 虽然该法规将保护欧盟公民，但它将影响全球的组织（在欧盟为客户或雇员提供服务的每家公司），企业可以对其处理，存储和保护个人数据的方式负责。 最高可处以2000万欧元的罚款，或全球年收入的4％，以较高者为准。 欧盟可能会选择从其受到惩罚的首批公司中树立榜样，传达出要认真对待GDPR的信息。

“第一家公司很可能不会是家喻户晓的名字，但是众所周知，在GDPR以外的地区，这是不合规的。 随着这些处罚在全球范围内广为宣传，其他公司将被迫推进GDPR合规计划。” - ServiceNow的CTO布伦丹·奥康纳（Brendan O'Connor）



12数据将统治一切

“在过去的几年中，Cloud 1.0一直致力于在大型云中进行计算，而Cloud 2.0（我们今天正在经历并且将继续发展）全都与数据有关。 这包括数据移动以及支持数据移动的工具和服务，例如服务，分析和机器学习系统。 全世界的每家公司都是数据公司（不管他们是否知道），并且在2018年，只要公司知道如何使用数据，数据的传输和提升将成为其最大的资产。 - GitHub技术高级副总裁Jason Warner



13更多的预测

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