調(diào)研機構(gòu)Gartner表示，“人工智能（AI）和先進的機器學習技術(shù)是被廣泛關(guān)注的新興技術(shù)，將在企業(yè)甚至整個行業(yè)中掀起革命浪潮。它們能夠大幅度降低勞動力成本，產(chǎn)生意想不到的新見解，從原始數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新模式，并建立預(yù)測模型。”

無疑，人工智能和機器學習作為科技行業(yè)的熱點將延續(xù)至2018年。作為在機器學習方面有著豐富實戰(zhàn)經(jīng)驗的解決方案提供商，Splunk 認為，2018年的人工智能和機器學習將呈現(xiàn)以下幾大趨勢：

01

人工智能和機器學習成為行業(yè)專屬

2018年，人工智能在機器學習的推動下，將為很多行業(yè)帶來可信的深刻洞見以及充滿希望的前景。

? 金融服務(wù)機構(gòu)長期以來依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策來管理企業(yè)，滿足客戶需求，并保障他們的投資。更好的應(yīng)用程序和改進的在線支付流程有助于提升客戶滿意度，但也同時造成新的攻擊途徑。具備機器學習能力的人工智能將越來越多地為這些企業(yè)提供識別欺詐和異常用戶行為的能力，并為客戶提供周密的建議來防御這些威脅。

? 醫(yī)療保健和生物技術(shù)公司通過大量數(shù)據(jù)了解影響人類健康的因素，并由此取得醫(yī)學上的進步。利用機器學習這一工具，生物學家和數(shù)據(jù)科學家能夠發(fā)現(xiàn)實驗室試驗中的異常情況，隨著時間變化更高效地評估實驗質(zhì)量。例如，能夠更快的理解基因A和基因B之間的相關(guān)性，從而找到改變生命或者挽救生命的治療進程。

? Recursion制藥公司短短的三天內(nèi)便在領(lǐng)先的機器數(shù)據(jù)供應(yīng)商Splunk 幫助下收獲了價值。Recursion制藥公司首席運營官兼首席營銷官John Pereira表示：“Splunk進一步提高了Recursion制藥的可擴展能力和開發(fā)速度。采用Splunk基于數(shù)據(jù)攝取的方法，我們避免了數(shù)據(jù)使用超量，并準確地預(yù)測每月的賬單。Splunk的機器學習工具包為我們的運營團隊提供必要的工具，通過梳理評價指標對我們的運營情況進行深度分析，清洗大量的數(shù)據(jù)，實時了解正在發(fā)生事件的相關(guān)性。

? 在制造業(yè)中，一條復(fù)雜供應(yīng)鏈上的一臺機器出現(xiàn)故障會嚴重損害生產(chǎn)能力，影響利潤率和競爭力。為使現(xiàn)代的連接的設(shè)備系統(tǒng)的各個組成部分正常運行，制造商們把所有時間花在設(shè)備的維護和同步工作上。利用具備機器學習能力的人工智能，企業(yè)可以在出現(xiàn)任何影響業(yè)務(wù)的故障之前，預(yù)測出哪些設(shè)備需要維修，以及應(yīng)該在什么時候進行維修。

? 計算新聞學的興起將極大地影響全世界傳媒業(yè)的發(fā)展。2018年，我們將看到越來越多的記者與數(shù)據(jù)科學家合作。記者將轉(zhuǎn)向與人工智能、機器學習和自然語言處理(NLP)方面的專家進行合作，為當?shù)亍⑷珖腿虻挠^眾發(fā)掘他們最關(guān)心的有新聞價值的故事，揭示以前可能從未發(fā)現(xiàn)的問題。

? 最好的零售體驗是跨越網(wǎng)站、實體商店、客戶支持、移動應(yīng)用程序和社交媒體，以客戶為中心的無縫互動。能夠提供這種全方位體驗的少數(shù)零售商是我們所關(guān)注的，我們也希望與他們建立情感聯(lián)系，確保我們的客戶忠誠度。具備機器學習能力的人工智能現(xiàn)在成為讓零售商脫穎而出的關(guān)鍵，使大型和小型企業(yè)都能夠更好地理解他們的客戶，并根據(jù)含有明顯因素(人口統(tǒng)計和購買歷史)以及更為模糊的因素(網(wǎng)絡(luò)使用模式和社會基本情況)的公式，提出有針對性的建議。關(guān)心客戶忠誠度的零售商會謹慎地使用機器學習。得到客戶的認可將成為一條新的黃金法則。

印度尼西亞7-Eleven營銷總監(jiān)Budiasto Kusuma表示：“機器數(shù)據(jù)平臺Splunk通過靈活的數(shù)據(jù)分析和實時業(yè)務(wù)深度分析，避免了人工數(shù)據(jù)分析的麻煩，加速了數(shù)據(jù)處理過程，縮短了促銷計劃時間，同時降低了業(yè)務(wù)風險。這也使我們能夠緊跟生活潮流，實施一大批商業(yè)創(chuàng)意，作為印尼最受歡迎的便利連鎖店把我們的競爭優(yōu)勢一直保持下去。”

02

人工智能和機器學習成為B2B的主流

Siri、微軟小冰、騰訊 Dreamwriter …….作為消費者，我們已經(jīng)體驗到了人工智能對我們生活的影響。接下來，我們將看到 “開箱即用”式的人工智能和機器學習解決方案的企業(yè)應(yīng)用情形。異常檢測、事件關(guān)聯(lián)和容量預(yù)測的應(yīng)用情形?是的，由它們來接手。具備機器學習能力的人工智能將被用于預(yù)測各種很有意義的深度見解。

? 異常檢測：訪問大量的實時數(shù)據(jù)，帶來了在嘈雜的信息海洋中找出相關(guān)信號的額外負擔。無論是預(yù)測并防止關(guān)鍵IT基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)中斷，還是在數(shù)百萬人流中識別出一個不受歡迎的用戶，人工智能和機器學習都發(fā)揮了關(guān)鍵作用，也是最迫切需要的能力。

? 自動化：我們還沒達到這個層面，也許從來也沒想過要完全達到這個層面，但是應(yīng)避免那些普通的任務(wù)，讓機器具備自我學習的能力，從而有希望取得更多的創(chuàng)新，同時提高生產(chǎn)效率，增加工作滿意度。正如幾十年前所預(yù)言的，現(xiàn)在是時候考慮機器與人類協(xié)同工作環(huán)境所產(chǎn)生的影響了。

Staples首席技術(shù)官Faisal Masud表示：“Staples使用Splunk Enterprise對關(guān)鍵業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)換進行實時分析——從訂單管理、產(chǎn)品計價，到倉儲，最終，讓我們的客戶有更好的體驗，始終領(lǐng)先于網(wǎng)絡(luò)競爭對手。Splunk的分析和評價指標幫助我們優(yōu)化工作的方方面面，包括快速識別和糾正不合規(guī)的交易，這樣，客戶將得到最好的服務(wù)。Splunk Enterprise平臺是我們業(yè)務(wù)運營基礎(chǔ)的關(guān)鍵因素。”

03

機器會不斷學習

人工智能和機器學習的未來是光明，充滿希望的，畢竟還有很多領(lǐng)域等著我們?nèi)ヌ剿鳎?/p>

? 端到端人工智能。例如，先建立一個識別停車標志的模型，然后再建立能區(qū)分行人和汽車的模型。掌握了機器學習模型的端到端人工智能可以獲取系統(tǒng)所有狀態(tài)，然后輸出所需要的精確的行動，如右轉(zhuǎn)，加速，減速等等。

? 自我配置：從架構(gòu)，到驗證直至訓練， 具備端到端的機器學習能力，而無需人為干預(yù)。

? 經(jīng)過預(yù)先訓練的模型：經(jīng)過預(yù)先訓練的開源機器學習模型庫，作為可重用的組件，應(yīng)用于各種各樣的應(yīng)用情形。例如，電信公司應(yīng)用經(jīng)過預(yù)先訓練的模型來檢測和預(yù)測客戶流失。無線提供商在客戶信息上結(jié)合使用一組類似的數(shù)據(jù)點——例如，計費計劃類型、客戶服務(wù)呼叫次數(shù)、語音和數(shù)據(jù)使用情況等。一旦為這類數(shù)據(jù)建立了經(jīng)過預(yù)先訓練的模型，就可以與其他提供商共享，從而為整個行業(yè)創(chuàng)造價值。

? 面向物聯(lián)網(wǎng)的人工智能：傳感器設(shè)備不但日益商品化而且規(guī)模也越來越大，這將推動智能化產(chǎn)業(yè)的新一輪發(fā)展。智能設(shè)備、機械、車隊車輛等等，仍然需要管理。這些都需要修理和保養(yǎng)。 機器學習和物聯(lián)網(wǎng)相結(jié)合，意味著為大幅度提高網(wǎng)絡(luò)性能，延長正常運行時間以及更好的資源管理創(chuàng)造了需求和機會。

所以，可以肯定的一點是，2018年，人工智能和機器學習將繼續(xù)對我們的工作生活產(chǎn)生重大影響。