人工智能將在2017年達到主流，因為機器學習和分析的價值已經變得愈發(fā)明顯。這里是一些企業(yè)高管的預測。

　　AI將通貨膨脹

　　“AI對于許多投資者來說是一個大的主題，包括我自己，雖然我們正處在技術變革周期AI的開端，但是創(chuàng)業(yè)公司和投資者需要保持耐心，專注于未來的挑戰(zhàn)。”- Rick Yang，NEA合作伙伴。

　　機器學習是潮流趨勢

　　“現(xiàn)在有很多關于機器學習的炒作，但在大多數(shù)情況下，它并沒有非常有效地被使用。 在我們前進的過程中，組織機構正在學習如何將機器學習所需的所有成分匯集到一起，我認為這將是2017年的故事。我們將看到機器學習從一個神秘的，過度模仿的時代移動到更多的現(xiàn)實世界中，并擁有成功的應用。 那些認為這是騙人的人最終會明白這是真的;那些不信任它的人也會看到它的潛力; 而一些公司將會利用它的能力來獲得膨脹。幾年前機器學習曾被認為只是一個潮流，但在2017年，它將是明確的。” - Jeff Everham，北美咨詢總監(jiān)。

　　智能網(wǎng)絡導致數(shù)據(jù)云興起

　　“隨著通過任何互聯(lián)網(wǎng) （IoAT）和機器到機器的連接不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)孤島將被數(shù)據(jù)云替代。 現(xiàn)代分布式數(shù)據(jù)應用中的實時機器學習算法將成為能夠實時判斷“對等”決策的算法。 我們將開始看到從事后和實時到預發(fā)性分析的轉變，這可以驅動交易，而不僅僅是修改或優(yōu)化它們。 這將對以數(shù)據(jù)為中心的業(yè)務識別新的收入流，節(jié)省成本和提高客戶親密度的能力產生變革性影響。” - HortonWorks首席技術官Scott Gnau

　　機器學習和人工智能將被民主化

　　“在2017年，我期望看到更加強調機器學習和人工智能的民主化。 我們已經看到機器學習從幾年前的IBM Watson發(fā)展到最近的Salesforce和Oracle。 雖然許多人認為機器學習已經成為主流，但還有更多的潛力，如性能監(jiān)控和智能警報。 雖然公司在試圖破解代碼時可能會面臨錯誤的啟動和初始錯誤，但是越來越多的組織轉向AI和機器學習將致使明年更多的成功。 這種增加的采用將有助于將創(chuàng)新更快地推向市場。” - Mike Kelly，Blue Medora首席技術官。

　　預測分析工具將成為2017必備品

　　預測分析不僅僅是品牌的附加物，它將成為必須了解和保留用戶的必備條件。 在TInder，捕獲豐富的數(shù)據(jù)和預測未來的行為是一個良好的用戶體驗的關鍵。 Leanplum使我們能夠永遠了解用戶的喜好。 在不久的將來，預測分析將進一步提高我們對趨勢和模式的理解，幫助我們?yōu)門Inder上的每個人帶來更多的價值。” - Jeffrey Morris，TInder產品管理和收入總監(jiān)。

　　AI將被視為解決勞動力危機

　　“隨著退休，企業(yè)正處在失去重要核心人員和知識的邊緣。失去了這些價值員工的企業(yè)正在轉向知識管理和機器學習，以培訓人工智能來捕獲機構想要的東西，并為我們服務。 在未來一年及以后，我們將看到人工智能的采用不僅是來自于它本身的技術需求，人工智能還將會捕獲員工的洞察力和專業(yè)知識。” - Infosys大數(shù)據(jù)和分析平臺高級副總裁兼平臺主管Abdul Razack

　　AI-as-a-Service將起飛

　　“在2016年人工智能更多的是應用于解決已知問題。 在未來，我們將開始使用AI來獲取未知領域的探索。 使用AI來發(fā)現(xiàn)這些“未知”將使我們贏得更多地合作，有趣的創(chuàng)新以及改變生活的挑戰(zhàn)。”- Infosys大數(shù)據(jù)和分析平臺高級副總裁兼平臺主管Abdul Razack。