我:“Alexa，告訴我2019年會(huì)發(fā)生什么。”

亞馬遜人工智能:“你想開啟‘歷史上的這一天’嗎?”

我:“Alexa，給我2019年的預(yù)測(cè)。”

亞馬遜人工智能:“水晶球中充滿了云霧，我說不出來。”

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這樣跟亞馬遜“語音助手”或“智能會(huì)話者”的對(duì)話顯示了如今人工智能已經(jīng)走近了人們的生活、學(xué)習(xí)、和工作中。在過去的2018年中，我們看到人工智能逐漸走出了自己的低谷，并真正走向了落地。那么2019年的人工智能又會(huì)有哪些表現(xiàn)呢?

2019年的人工智能會(huì)發(fā)生什么?

下面列出了120位人工智能相關(guān)企業(yè)高管的觀點(diǎn)，他們?cè)趪L試不同的探索，并承諾減少炒作，讓人工智能更實(shí)用、更精確、更聚焦。

“自我驅(qū)動(dòng)性財(cái)務(wù)是人工智能的一種實(shí)際應(yīng)用，全球的數(shù)百萬銀行客戶正在使用該類型或其他形式的人工智能，未來幾年這種應(yīng)用會(huì)越來越好。基于目前世界各地銀行正在進(jìn)行的項(xiàng)目，我看到愈發(fā)多的客戶將依賴人工智能“驅(qū)動(dòng)”他們的財(cái)務(wù)，并采取自動(dòng)化措施幫助他們實(shí)現(xiàn)財(cái)務(wù)目標(biāo)。為了提供有效的自我驅(qū)動(dòng)型財(cái)務(wù)，財(cái)務(wù)機(jī)構(gòu)將需要針對(duì)零售、小型企業(yè)和財(cái)富等客戶細(xì)分領(lǐng)域而提供專門形式的人工智能——從更通用的人工智能形式轉(zhuǎn)向嵌入主題知識(shí)和專業(yè)技能的領(lǐng)域特定解決方案。”

——David Sosna，聯(lián)合創(chuàng)始兼CEO，Personetics

“2019年將是各組織基于自身數(shù)據(jù)構(gòu)建專門人工智能系統(tǒng)的一年。考慮到組織有時(shí)只具有有限數(shù)量的數(shù)據(jù)，但他們也需要專門的數(shù)據(jù)，組織將會(huì)意識(shí)到他們需要工具來輕松地在內(nèi)部創(chuàng)建高質(zhì)量的人工智能數(shù)據(jù)。這種質(zhì)量重于數(shù)量的方式要求組織對(duì)他們擁有的數(shù)據(jù)進(jìn)行盤點(diǎn)，并問詢自己關(guān)鍵問題：這些數(shù)據(jù)是否代表了我所尋找的，是否符合我的目標(biāo)?生產(chǎn)數(shù)據(jù)與培訓(xùn)數(shù)據(jù)是否匹配?我是否在圖像的可重復(fù)性和變化之間取得了平衡?我的數(shù)據(jù)集是否多樣化?采用新的數(shù)據(jù)策略對(duì)于克服人工智能數(shù)據(jù)問題的挑戰(zhàn)，開發(fā)在現(xiàn)實(shí)世界中有效的人工智能，將是成敗攸關(guān)的。”

——Max Versace，博士、CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人， Neurala

“人工智能將使更大的流程探索成為可能。這就像一個(gè)嵌入到應(yīng)用程序中的傳感器，它學(xué)習(xí)所有的用戶旅程，使用人工智能預(yù)測(cè)與系統(tǒng)交互的最佳路徑。與使用GPS(如Waze)等類似，當(dāng)你開車時(shí)，人工智能會(huì)根據(jù)一天的時(shí)間解鎖最佳路線，它會(huì)解鎖每個(gè)員工如何才能最好地使用一個(gè)系統(tǒng)，根據(jù)個(gè)人需要提供一系列可能性。”

——Rephael Sweary，聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁，WalkMe

“到2019年，我們將開始看到一種技術(shù)，它允許設(shè)計(jì)師與使用人工智能的電腦程序?qū)υ挘瑢?shí)時(shí)重新設(shè)計(jì)、優(yōu)化和使用3D打印機(jī)制造的輕型部件。設(shè)計(jì)者將簡(jiǎn)單地闡明設(shè)計(jì)目標(biāo)和材料參數(shù)，而人工智能將在現(xiàn)有設(shè)計(jì)概念的基礎(chǔ)上進(jìn)行剩余的探索——幾乎無限的設(shè)計(jì)排列。設(shè)計(jì)師們將擁有更多的權(quán)力，他們將能夠更好地測(cè)試和試驗(yàn)各種變化，以比以往更快地創(chuàng)造出最佳設(shè)計(jì)。”

——Avi Reichental，創(chuàng)始人兼CEO， XponentialWorks

“因?yàn)樵朴?jì)算和API的普遍性，在2019年，我們將開始看到人工智能企業(yè)提供有意義的價(jià)值，讓我們更接近人工智能的圣杯，各級(jí)組織將幫助人們進(jìn)行更有效和高效的工作，同時(shí)發(fā)現(xiàn)新的機(jī)遇和新的工作方式。”

——Josh James,創(chuàng)始人兼CEO, Domo

“盡管B2B供應(yīng)商在適應(yīng)亞馬遜和谷歌設(shè)定的個(gè)性化數(shù)字體驗(yàn)高標(biāo)準(zhǔn)方面進(jìn)展緩慢，但該行業(yè)至少承認(rèn)了個(gè)性化主頁和登錄頁面的價(jià)值。隨著客戶期望值的提高，企業(yè)需要通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來提供超越第一印象的個(gè)性化體驗(yàn)，這將擴(kuò)展到其他資產(chǎn)，如技術(shù)文檔、社區(qū)門戶和聊天機(jī)器人。”

——Gal Oron，CEO， Zoomin

“在2018年，我們看到了人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的大量炒作，但我們也看到它成為了實(shí)際——從慢性病管理的預(yù)測(cè)分析，到放射學(xué)工作流程的增強(qiáng)，以及帶來運(yùn)營(yíng)效率的行政和財(cái)務(wù)用例。2019年，我們將看到語音和視頻，以及人工智能，被用來幫助加速從醫(yī)院到醫(yī)療點(diǎn)病人的轉(zhuǎn)移。人工智能與5G的融合也將加速數(shù)字療法的發(fā)展，這些療法將更加個(gè)性化、更具適應(yīng)性，并利用AR和VR技術(shù)。精神健康和藥物濫用治療將是我們?cè)缙诓捎玫姆椒āＥR床醫(yī)生將人工智能視為一種輔助系統(tǒng)或助手，而不是替代或威脅，他們將能夠?qū)⒆约号c患者和同行區(qū)分開來。

——Jennifer Esposito， 健康及生命科學(xué)總經(jīng)理， Intel

“人工智能在許多行業(yè)發(fā)揮著越來越重要的作用，從翻譯文本、為工業(yè)無人機(jī)提供動(dòng)力到病人診斷。到2019年，我們預(yù)計(jì)人工智能，以及更精確的圖像識(shí)別，將被集成到日常生活任務(wù)中，如幫助殘疾人和自動(dòng)化汽車。人工智能還將成為日常購物體驗(yàn)的一部分，因?yàn)楝F(xiàn)有商店將實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，推動(dòng)供應(yīng)鏈流程，提供無縫結(jié)賬和增強(qiáng)客戶參與度等。”

—Michael Gabay，CEO，Trigo Vision

“人工智能將加速擁有權(quán)的終結(jié)。如今，我們不再擁有電影或音樂——我們訂閱Netflix或Spotify。明天，我們將不再擁有產(chǎn)品——我們將訂閱它們。人工智能平臺(tái)正在把地球上的每一件人造產(chǎn)品都變成一個(gè)互聯(lián)的智能產(chǎn)品。今天，你可以看到這種趨勢(shì)發(fā)生在交通和消費(fèi)電子產(chǎn)品上——汽車、小型摩托車、洗衣機(jī)、咖啡機(jī)、恒溫器等等。但很快你就會(huì)看到這種趨勢(shì)在任何地方出現(xiàn)——桌子、椅子、地板、墻壁、衣服。因此，我們不需要擁有任何東西。我們只需要訂閱服務(wù):住房服務(wù)、食品服務(wù)、交通服務(wù)、家具服務(wù)、服裝服務(wù)。我們將生活在一個(gè)真正的訂閱經(jīng)濟(jì)中。”

—— Tien Tzuo，創(chuàng)始人兼CEO，Zuora

“若自動(dòng)化落入網(wǎng)絡(luò)攻擊者之手，使其能夠使用更簡(jiǎn)單的工具來訪問和滲透網(wǎng)絡(luò)。然而，用于防御的自動(dòng)化并沒有產(chǎn)生類似的影響。這可以歸結(jié)為兩個(gè)核心因素，一個(gè)是非常有限的人才庫，另一個(gè)是技術(shù)的作用以及數(shù)據(jù)的可靠性。在這些問題得到解決之前，自動(dòng)化并不是完全可靠的。相反，自動(dòng)化應(yīng)用應(yīng)該主要是在入侵前，作為一種主動(dòng)防御機(jī)制，幫助組織在最初階段智取攻擊者，并將潛在的損害降到最低。”

——Nadav Zafrir, CEO, Team8

機(jī)器人技術(shù)和AI將更多地用于檢查和確保我們的社會(huì)建立在關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施上的正常運(yùn)行 - 電力線路，鐵路軌道，工廠等。明年，這兩種技術(shù)的融合將加速，2019將作為分布式人工智能突破的一年,智力將分散和嵌入接近資產(chǎn)和設(shè)備以進(jìn)行檢查。今天，距離檢查點(diǎn)很遠(yuǎn)的遠(yuǎn)程控制工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的云系統(tǒng)將開始向更接近檢查源頭的分布式和自治系統(tǒng)過渡，使檢查數(shù)據(jù)收集更加高效和安全。”

——Ashish Jain， 數(shù)據(jù)科學(xué)管理總監(jiān)， GE Ventures

“人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)曾一度是熱門話題，但到2019年其熱度將開始下降。隨著許多企業(yè)曾經(jīng)建立了人工智能戰(zhàn)略，如今我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，更多的企業(yè)正在遠(yuǎn)離炒作，轉(zhuǎn)而解決現(xiàn)實(shí)世界中的問題。隨著企業(yè)從人工智能工具中尋找真正的商業(yè)影響，我們將看到焦點(diǎn)將從人工智能轉(zhuǎn)向人工智能驅(qū)動(dòng)的結(jié)果。技術(shù)本身將不如它所提供的業(yè)務(wù)見解重要。”

——Sean Byrnes, CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人， Outlier

“消費(fèi)者對(duì)人工智能的理解將發(fā)生巨大變化。我們將不再把人工智能與未來的機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車聯(lián)系在一起，而是將其與幫助完成日常瑣事的生產(chǎn)力和預(yù)測(cè)工具聯(lián)系在一起。”

——Josh Poduska，首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，Domino Data Lab

“2019年將是數(shù)據(jù)科學(xué)家終結(jié)的一年。2019年，每個(gè)人都將開始學(xué)習(xí)人工智能，數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域?qū)⒉辉僦皇羌兇獾臄?shù)據(jù)科學(xué)家。只有大約5000人是真正的數(shù)據(jù)科學(xué)家，但我們不能依靠他們來領(lǐng)導(dǎo)一場(chǎng)工業(yè)革命。組織中的每個(gè)人都需要擁有AI技能，從產(chǎn)品經(jīng)理到業(yè)務(wù)分析師。數(shù)據(jù)科學(xué)家的終結(jié)會(huì)是這場(chǎng)革命的頂峰”。

——Aman Naimat，CTO，Demandbase

“我們的一些AI皇帝沒有衣服。多年來，熱門的人工智能創(chuàng)業(yè)公司在幾乎所有的垂直領(lǐng)域——法律、醫(yī)學(xué)、金融技術(shù)——都有所開拓，并都進(jìn)行了融資、規(guī)模擴(kuò)張和競(jìng)爭(zhēng)，還建立了強(qiáng)大的算法。這些人工智能解決方案被框定為最低端任務(wù)的替代品。其實(shí)這些初創(chuàng)公司會(huì)利用我們所謂的培訓(xùn)網(wǎng)絡(luò)，它們的算法永遠(yuǎn)在改進(jìn)，因?yàn)樗鼈兪怯蓴?shù)百萬員工的創(chuàng)造性投入和成功所推動(dòng)的。對(duì)于那些利用靜態(tài)數(shù)據(jù)集和商品API與之競(jìng)爭(zhēng)的公司來說，這些集中的網(wǎng)絡(luò)將非常困難。”

——Gordon Ritter，一般合伙人， Emergence

“人工智能在許多特定領(lǐng)域的任務(wù)中已經(jīng)超越了人類；現(xiàn)在是實(shí)際應(yīng)用程序的時(shí)代。2019年，人工智能將從根本上影響糖尿病的管理，從而改善數(shù)百萬人的生活。此外，人工智能將把從可穿戴設(shè)備收集到的大量信息變成現(xiàn)實(shí)，將其轉(zhuǎn)化為可操作的見解，幫助人們過上更健康的生活。而且，在不久的將來，無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)有一個(gè)大的飛躍。最后，我們將看到公司使用人工智能來培訓(xùn)人工智能。公司將讓人工智能代替數(shù)據(jù)科學(xué)家來試驗(yàn)?zāi)姆N人工智能模型能更好地解決現(xiàn)實(shí)世界中的問題。這將幫助人工智能在許多新任務(wù)上超越人類。”

——Yaron Hadad, 首席科學(xué)家兼聯(lián)合創(chuàng)始人, Nutrino

“如果我們想創(chuàng)造真正能被人類應(yīng)用的人工智能，它必須具有更少的‘人工’，并更加‘智能’，這意味著它必須具有人類的特征。為了讓人們感受到與人工智能服務(wù)的聯(lián)系，并愿意將其應(yīng)用到生活的各個(gè)方面，這些服務(wù)必須變得越來越人性化。就像人體能夠自我修復(fù)一樣，我們也希望這些系統(tǒng)能夠自我診斷代碼中的問題，自我修復(fù)，自行修正軟件問題。”

——Zohar Fox, CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人, Aurora Labs

“我們相信作為一種流行語，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的熱度將在2019年慢慢消失。隨著醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化的成熟，用無所不知的機(jī)器取代醫(yī)生的不實(shí)言論正在被揭穿。例如，IBM Watson的醫(yī)療工作所面臨的挑戰(zhàn)表明，面對(duì)非結(jié)構(gòu)化的醫(yī)療數(shù)據(jù)和復(fù)雜的患者護(hù)理現(xiàn)實(shí)，僅憑強(qiáng)大的計(jì)算工具是無效的。2019年，我們對(duì)人工智能廣泛的、基于系統(tǒng)的應(yīng)用以及人工智能有望帶來未指明的洞見表示懷疑。”

——Yonatan Adiri, 創(chuàng)始人兼CEO, Healthy.io

“到2019年，不僅更強(qiáng)大、更復(fù)雜的人工智能算法將占據(jù)中心地位，而且隨著這些人工智能算法變得更加獨(dú)特和有效，它們的價(jià)值也將增長(zhǎng)，所有者將不得不保護(hù)他們的投資。企業(yè)花費(fèi)數(shù)了百萬美元用于開發(fā)人工智能，而它們往往處于業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的核心，然而，圍繞保護(hù)這些人工智能模型出現(xiàn)了新的安全挑戰(zhàn)，我們需要保護(hù)它們的知識(shí)產(chǎn)權(quán)不被竊取，同時(shí)確保沒有人篡改模型。2019年，我們必須在保護(hù)人工智能方面高度智能化。”

——Alon Kaufman, 聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO, Duality Technologies

“到目前為止，人工智能的使用一直致力于讓我們的生活更加自動(dòng)化，讓我們的行業(yè)更加智能化。2019年，我們將看到人工智能用于社會(huì)公益的轉(zhuǎn)變，使我們的生活更加可持續(xù)。人工智能將被用來讓我們的城市和工業(yè)更加環(huán)保，讓我們的世界變得更美好。從農(nóng)業(yè)科技和作物優(yōu)化到公用事業(yè)和替代能源，人工智能背后的大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)將被用來徹底改變消費(fèi)者與周圍環(huán)境互動(dòng)的方式。”

——Natan Barak, CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人, mPrest

“2019年，全球貸款行業(yè)將出現(xiàn)人工智能用例的增長(zhǎng)，這種技術(shù)可以預(yù)測(cè)金融資格和融資機(jī)會(huì)。有了人工智能，貸款機(jī)構(gòu)就可以預(yù)測(cè)哪些今天無法生存的申請(qǐng)者將來會(huì)變得有信譽(yù)，從而為以前被困在低技術(shù)評(píng)估流程后面的企業(yè)提供融資機(jī)會(huì)。人工智能的動(dòng)態(tài)和實(shí)時(shí)特性將提供持續(xù)和自動(dòng)的訪問和更新的新融資機(jī)會(huì)，出現(xiàn)在整個(gè)企業(yè)的生命周期中，因?yàn)樗霈F(xiàn)了增長(zhǎng)和改善。同樣的人工智能應(yīng)用最終也會(huì)改變抵押貸款和學(xué)生貸款行業(yè)。”

——Eden Amirav, CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人，Lending Express

“支持自動(dòng)駕駛汽車預(yù)測(cè)的人工智能將被‘重塑’，以不同方式訪問和分析預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。無人駕駛汽車行業(yè)將從目標(biāo)融合轉(zhuǎn)向原始數(shù)據(jù)融合，這將使這些汽車能夠更好地解釋運(yùn)動(dòng)、速度、角度和軌跡，并提供豐富的數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)目標(biāo)、行人或車輛的方向和未來的運(yùn)動(dòng)。”

——Ronny Cohen, CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人, VAYAVISION

“數(shù)萬億美元的商業(yè)地產(chǎn)等市場(chǎng)是由錯(cuò)綜復(fù)雜的交互網(wǎng)絡(luò)組成的，它影響著每個(gè)決策過程，而人工智能技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)成熟到足以應(yīng)對(duì)這些高度復(fù)雜的交易。隨著行業(yè)領(lǐng)袖們開始挖掘?qū)⑾冗M(jìn)技術(shù)整合到核心業(yè)務(wù)中的潛力，人工智能正在讓以前被禁止的新行業(yè)感受到它的影響。我們看到，資產(chǎn)管理公司正尋求開發(fā)人工智能定義的新投資工具，以提高在不確定經(jīng)濟(jì)條件下的業(yè)績(jī)，并在整個(gè)投資生命周期中增值。”

——Guy Zipori, CEO, Skyline AI

“盡管4級(jí)和5級(jí)無人駕駛汽車(AVs)還沒有商業(yè)化，2019年將是他們?nèi)〉镁薮箫w躍的一年。由于數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟的出現(xiàn)，人工智能所依賴的數(shù)據(jù)將變得更容易獲取。為了讓汽車人工智能提高到適合所有道路條件的水平，數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟必須成為現(xiàn)實(shí)。同時(shí)，為AI收集的數(shù)據(jù)類型將被擴(kuò)大到包括非可視化數(shù)據(jù)。更好的數(shù)據(jù)意味著更好的AI和更安全的AVs。”

——Boaz Mizrachi, 創(chuàng)始人兼CTO, Tactile Mobility

“隨著越來越多的企業(yè)依賴人工智能來推動(dòng)自己的產(chǎn)品、服務(wù)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的營(yíng)銷創(chuàng)新，數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中的壞人將利用類似的能力加大努力，實(shí)施大規(guī)模欺詐計(jì)劃，給品牌和營(yíng)銷人員造成數(shù)億美元的損失。”這樣，那些聰明地投資于人工智能和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的欺詐保護(hù)工具的公司將能夠清楚地‘看到’整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)，并保護(hù)自己免受欺詐和影響商業(yè)決策的污染數(shù)據(jù)的影響——從而獲得顯著的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

——Ran Avrahamy, 全球營(yíng)銷VP, AppsFlyer

“事實(shí)證明，人工智能研究和應(yīng)用在醫(yī)療保健方面越來越重要，通過更個(gè)性化、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法改善病人的結(jié)果。如大數(shù)據(jù)可用于創(chuàng)造更令人滿意的用戶體驗(yàn)一樣,更細(xì)顆粒度的小型數(shù)據(jù)信息會(huì)生成具體分析工具,將智能手機(jī)轉(zhuǎn)化為強(qiáng)大的家庭診斷和治療工具。這將被用來驅(qū)動(dòng)數(shù)字衛(wèi)生用戶基于他們的現(xiàn)實(shí)世界的行為,能力和需求,促進(jìn)人口健康的疾病預(yù)測(cè)和預(yù)防彈性。到2019年，人工智能將成為應(yīng)用于疾病預(yù)防和治療的數(shù)據(jù)健康的關(guān)鍵，尤其是慢性病，它將優(yōu)化個(gè)人個(gè)人護(hù)理的小數(shù)據(jù)與能夠發(fā)現(xiàn)具有全球影響的解決方案的大數(shù)據(jù)之間的點(diǎn)連接起來。”

——Dana Chanan, CEO兼創(chuàng)始人, Sweetch

“2019年將是城市理解城市移動(dòng)生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵一年，以便在整個(gè)城市地區(qū)建立更高效的交通系統(tǒng)。”如果今天的城市主要關(guān)注交通、污染和缺乏停車位等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，到2019年，它們將更清楚地看到城市地區(qū)交通效率低下的根本原因。理解人們?cè)诔鞘械貐^(qū)是如何移動(dòng)的，從哪里移動(dòng)到哪里，何時(shí)移動(dòng)，使用哪種交通工具，并理解為什么——這是讓城市建立更有效的移動(dòng)的核心，減少我們移動(dòng)的需要，鼓勵(lì)人們一起移動(dòng)，并創(chuàng)造多模式。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，城市將需要對(duì)這些數(shù)據(jù)的可見性，而人工智能正是實(shí)現(xiàn)這種可見性的工具，它將培養(yǎng)預(yù)測(cè)能力和行動(dòng)點(diǎn)，從而顯著改善我們的行動(dòng)方式。”

——Liad Itzhak, SVP, HERE Mobility

“談到人工智能對(duì)就業(yè)的影響，尤其是在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，人們總是很擔(dān)憂。然而，精確農(nóng)業(yè)的未來以及種植更好作物的關(guān)鍵，將依賴于人工智能、圖像和傳感器，這些傳感器將能夠從1000英畝農(nóng)場(chǎng)的種植信息收集中學(xué)習(xí)。農(nóng)學(xué)家和農(nóng)民面臨嚴(yán)重的勞動(dòng)力短缺和專業(yè)知識(shí)的缺乏，對(duì)糧食的需求正在增加，但農(nóng)業(yè)并沒有被視為一種有吸引力或有利可圖的職業(yè)，尤其是在商品作物方面。由于農(nóng)業(yè)經(jīng)營(yíng)需求的規(guī)模和多樣性，農(nóng)民需要密切關(guān)注勞動(dòng)積極性和員工管理。所以世界各地的農(nóng)場(chǎng)正在用人工智能技術(shù)填補(bǔ)勞動(dòng)力缺口，而不是取代工作崗位。”

——Ofir Schlam， CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人， Taranis

“實(shí)體零售企業(yè)正將注意力轉(zhuǎn)向人工智能，以顯著改善客戶體驗(yàn)、盈利能力，并保持競(jìng)爭(zhēng)力。2019年，我們將看到新的數(shù)據(jù)源(監(jiān)控?cái)z像頭、架子上的攝像頭、機(jī)器人)和人工智能模型的出現(xiàn)，用于庫存管理、更好的客戶零售體驗(yàn)、有針對(duì)性的營(yíng)銷，以及添加新的功能，比如自助結(jié)賬。然而，關(guān)鍵的挑戰(zhàn)在于，如何將人工智能業(yè)務(wù)發(fā)展并擴(kuò)大到數(shù)千家在設(shè)計(jì)布局不同和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施能力方面各不相同的零售店。 ”

——Atif Kureishy, 全球新興實(shí)踐VP, Teradata

“我預(yù)計(jì)，到2019年，我們將看到基于人工智能的歸因工具出現(xiàn)踏步前進(jìn)。在今天的數(shù)字環(huán)境中，歸屬仍然是一個(gè)挑戰(zhàn)——企業(yè)仍在從不同平臺(tái)拼湊數(shù)據(jù)點(diǎn)，許多企業(yè)仍在努力理解購買的完整路徑——哪些營(yíng)銷渠道在推動(dòng)收入?什么樣的內(nèi)容有助于留住客戶?在客戶旅程的哪個(gè)階段?客戶從哪里掉出了漏斗?人工智能可以將客戶的旅程進(jìn)行排序，并識(shí)別客戶何時(shí)來到公司網(wǎng)站，何時(shí)離開，而無需進(jìn)行轉(zhuǎn)換。采用人工智能功能歸因工具的企業(yè)將在競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)。”

——Carl Schmidt, CTO兼聯(lián)合創(chuàng)始人, Unbounce

“第三方數(shù)據(jù)的未來對(duì)于營(yíng)銷人員在快速變化的技術(shù)環(huán)境中保持可操作性和競(jìng)爭(zhēng)力至關(guān)重要。備受矚目的企業(yè)隱私丑聞和新的全面數(shù)據(jù)立法達(dá)到高潮，迫使消費(fèi)者正視自己的數(shù)字足跡，并使他們對(duì)自己的目標(biāo)更加挑剔。展望未來，第三方數(shù)據(jù)將幫助營(yíng)銷人員收集更多關(guān)于消費(fèi)者如何使用語音、基于位置的搜索和人工智能等新興技術(shù)的見解，以便他們能夠以一種兼容并驅(qū)動(dòng)ROI的方式鎖定目標(biāo)。這些數(shù)據(jù)在未來幾年里仍將是指導(dǎo)大部分營(yíng)銷戰(zhàn)略的關(guān)鍵。”

——Chase Buckle, 高級(jí)趨勢(shì)分析師, GlobalWebIndex

“人工智能技術(shù)以某種抽象形式與人類智能相匹配，這種炒作掩蓋了這樣一個(gè)事實(shí)，即如今，收集、組織和可操作的人類集體經(jīng)驗(yàn)的人工智能工具才具有真正的價(jià)值。人工智能不是《太空漫游》中的哈爾9000。2019年，人工智能將使人們變得更聰明、更有效、更高效。它也會(huì)讓人們?cè)诠ぷ髦懈鞓?mdash;—尤其是IT專業(yè)人士。對(duì)于企業(yè)IT來說，2019年將是AI讓團(tuán)隊(duì)超越簡(jiǎn)單任務(wù)自動(dòng)化，實(shí)現(xiàn)整個(gè)流程自動(dòng)化的一年。通過利用人工智能成千上萬用戶的應(yīng)用集體知識(shí)和數(shù)以百萬計(jì)的流程執(zhí)行，IT團(tuán)隊(duì)將能夠先發(fā)制人地簡(jiǎn)化應(yīng)用程序開發(fā)、故障排除甚至一次性的日常請(qǐng)求。人工智能將給他們帶來非常需要的幫助，它將提供比任何一個(gè)人所能提供的更多的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。”

——Neil Kinson, 首席員工，Redwood Software

“我們離真正的‘智能家居’還有很長(zhǎng)的路要走，主要的障礙是缺乏感知和行動(dòng)之間的必要聯(lián)系。目前，我們有各種各樣的技術(shù)，能夠提供令人信服的未來愿景，但這一愿景受到了一個(gè)事實(shí)的阻礙:這些設(shè)備是孤立的，缺乏前后聯(lián)系，因此無法自主行動(dòng)，消費(fèi)者仍必須為‘智能家居’提供智能。射頻傳感技術(shù)與網(wǎng)格和其他網(wǎng)絡(luò)方案的結(jié)合將放大網(wǎng)絡(luò)硬件的價(jià)值，使其能夠提供強(qiáng)大的通信基礎(chǔ)設(shè)施和感官反饋——這是創(chuàng)建認(rèn)知系統(tǒng)所需的控制和通信的必要融合。我們將看到這種融合在2019年進(jìn)入市場(chǎng)，由有遠(yuǎn)見的科技公司引領(lǐng)，他們將建立這種有遠(yuǎn)見的生態(tài)系統(tǒng)，以滿足消費(fèi)者的需求。”

——Nebu Mathai, 產(chǎn)品工程EVP , Cognitive Systems Corp

“隨著人工智能在工作場(chǎng)所扮演越來越多的角色，人們不僅會(huì)根據(jù)它的智商，還會(huì)根據(jù)它的情商——以及感知和理解人類所有事物的能力——來判斷它。理解人類情感和認(rèn)知狀態(tài)的能力將成為評(píng)估人工智能的標(biāo)準(zhǔn)之一，因?yàn)楣緯?huì)決定為他們的工作場(chǎng)所選擇哪種人工智能解決方案，甚至就像消費(fèi)者會(huì)在虛擬助理或智能揚(yáng)聲器等系統(tǒng)之間做出選擇一樣。”

——Rana el Kaliouby，博士、CEO 兼聯(lián)合創(chuàng)始人， Affectiva

“人工智能的焦點(diǎn)將從智能轉(zhuǎn)向移情——我們正在超越能夠滿足面向消費(fèi)者的人工智能的基本階段，因?yàn)榭蛻粝Ｍ溃麄儽灰暈閭€(gè)體，而不僅僅是客戶數(shù)據(jù)記錄。到2019年，供應(yīng)商將更加關(guān)注人工智能的人性化和移情——包括獲取關(guān)于客戶動(dòng)機(jī)的線索，他們此刻的感受，他們?cè)谔囟ㄇ闆r下的行為，甚至他們周圍正在發(fā)生的事情。”

——Dr. Rob Walker，決策管理與分析VP, Pegasystems

“隨著企業(yè)使用更多人工智能并從數(shù)字資產(chǎn)中獲取更大價(jià)值，元數(shù)據(jù)標(biāo)簽將成為企業(yè)存儲(chǔ)中更為關(guān)鍵的元素。這將給以元數(shù)據(jù)為中心的對(duì)象存儲(chǔ)帶來更多的關(guān)注，其核心是與AI工具的良好集成。”

——Jon Toor, CMO, Cloudian

“集中式的數(shù)據(jù)將被單一視圖式的數(shù)據(jù)所取代。數(shù)據(jù)將以不同的方向、不同的速度、不同的格式向我們襲來，如何控制這場(chǎng)海嘯是信息時(shí)代賦權(quán)和成功的關(guān)鍵標(biāo)志之一。兩大趨勢(shì)正在改變這一格局。首先，不同的供應(yīng)商正在聯(lián)合起來標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)模型。其次，也是更重要的一點(diǎn)，是企業(yè)數(shù)據(jù)目錄的出現(xiàn)。這些目錄在是可訪問的，并具有整個(gè)聯(lián)合數(shù)據(jù)屬性的單一視圖，并提供了‘按數(shù)據(jù)購買’的市場(chǎng)體驗(yàn)。你共享、協(xié)作和使用中心越多，它對(duì)業(yè)務(wù)的價(jià)值就越大。此外，它將你的分析策略與你的企業(yè)數(shù)據(jù)管理策略聯(lián)系在一起，因?yàn)閿?shù)據(jù)已經(jīng)為分析做好了準(zhǔn)備。”

——Dan Sommer, 高級(jí)主管, Qlik

“現(xiàn)代企業(yè)將繼續(xù)淘汰Hadoop等技術(shù)。Hortonworks和Cloudera的合并是對(duì)Hadoop 2019年預(yù)期價(jià)值的首先期預(yù)示。20年前在‘小型’數(shù)據(jù)時(shí)代設(shè)計(jì)的技術(shù)將不再支持現(xiàn)代、全球化和動(dòng)態(tài)的企業(yè)。數(shù)據(jù)仍然需要管理工具，但隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的興起，復(fù)雜性將被消除。”

——Roman Stanek, CEO, GoodData

“過去一年發(fā)生的引人注意的入侵事件，將應(yīng)用層推到了安全聚光燈下。隨著應(yīng)用程序變得越來越復(fù)雜，它們的開發(fā)也會(huì)帶來更多的漏洞。雖然DevOps正在努力跟上應(yīng)用程序開發(fā)的提速，但是手動(dòng)地跟上(更不用說預(yù)測(cè))威脅變得越來越不可能。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能將繼續(xù)被用于更有效、更準(zhǔn)確地減少漏洞。”

——Ivan Novikov, CEO, Wallarm

“2019年將是開源人工智能之年。我們已經(jīng)看到一些公司開始開源他們的內(nèi)部AI項(xiàng)目和堆棧，我希望在未來的一年看到這一趨勢(shì)加速。這一趨勢(shì)與其他行業(yè)(如云計(jì)算)的發(fā)展趨勢(shì)是一致的，這些行業(yè)已經(jīng)大力轉(zhuǎn)向開源——增加了創(chuàng)新，加快了上市時(shí)間，降低了成本。構(gòu)建平臺(tái)的成本很高，而組織正在認(rèn)識(shí)到真正的價(jià)值在于模型、培訓(xùn)數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序。我們將看到圍繞一組關(guān)鍵項(xiàng)目的協(xié)調(diào)，為人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)創(chuàng)建一個(gè)全面的開源堆棧。”

——Ibrahim Haddad, 研究總監(jiān), The Linux Foundation

“人工智能將幫助提升店內(nèi)顧客體驗(yàn)。人工智能將被用來幫助商店提升顧客體驗(yàn)，并以以前不可能的方式建立顧客忠誠度。當(dāng)顧客在網(wǎng)上購物時(shí)，他們通常會(huì)收到個(gè)性化的推薦和優(yōu)惠。零售商過去曾嘗試使用信標(biāo)技術(shù)來實(shí)現(xiàn)同樣程度的個(gè)性化，但信標(biāo)在很大程度上被認(rèn)為是失敗的，因?yàn)樗鼈冃枰囟ǖ膽?yīng)用程序下載、藍(lán)牙連接或其他大大限制其可用性的因素。該問題將通過人工智能訓(xùn)練的人臉識(shí)別算法來解決。2019年，選擇人臉識(shí)別程序的顧客將獲得許多店內(nèi)優(yōu)惠，包括個(gè)性化折扣、白手套服務(wù)和更短的等待時(shí)間。零售商最終將能夠在商店中為顧客提供與在線商店相同水平的個(gè)性化服務(wù)。”

——Peter Trepp, CEO, FaceFirst

“人工智能將開始嵌入更多的企業(yè)應(yīng)用程序，尤其是面向知識(shí)工作者的應(yīng)用程序，在這些應(yīng)用程序中，人工智能和數(shù)據(jù)分析將在支持甚至決策方面發(fā)揮越來越大的作用。與此同時(shí)，目前關(guān)于所有數(shù)據(jù)分析都是人工智能的誤解將會(huì)得到更廣泛的討論，尤其是關(guān)于是否有足夠的、相關(guān)的和特定的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法并保持它們的學(xué)習(xí)。這將使人們更加關(guān)注能夠基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和調(diào)整的更先進(jìn)方法。”

——Mikael Johnsson，聯(lián)合創(chuàng)始人, Oxx

“由于企業(yè)意識(shí)到，沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，人工智能就無法構(gòu)建，它們將越來越多地求助于擁有關(guān)鍵數(shù)據(jù)資源的專業(yè)供應(yīng)商，以幫助它們理解自己的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。例如，彭博社(Bloomberg)正在建設(shè)針對(duì)財(cái)務(wù)領(lǐng)域的NLP圖書館。”

——Gideon Mann, 數(shù)據(jù)科學(xué)辦公室主任兼CTO, Bloomberg

“我們預(yù)計(jì)，到2019年，我們?cè)诤饬亢蜏y(cè)試人工智能偏差的框架和標(biāo)準(zhǔn)方面，將取得重大進(jìn)展。我們將看到對(duì)人類判斷的需求增加，因此，這類工作、標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)程的需求也會(huì)增加。我的預(yù)測(cè)是，這背后的動(dòng)力將會(huì)增強(qiáng)，因?yàn)槠髽I(yè)會(huì)在出現(xiàn)重大問題的情況下尋求降低風(fēng)險(xiǎn)。”

——Jake Tyler, CEO, Finn AI

“維持網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量(QoS)的傳統(tǒng)‘突破修復(fù)’方法已不再足夠。終端客戶現(xiàn)在非常依賴于連接的連貫，而且對(duì)服務(wù)中斷非常敏感，以至于即使是短暫的服務(wù)中斷也會(huì)導(dǎo)致交易中斷。展望未來，我們將看到人工智能作為修復(fù)程序和優(yōu)化器的角色出現(xiàn)，以增強(qiáng)IT操作。初始應(yīng)用程序?qū)A向于關(guān)注安全功能，如DDoS攻擊緩解和實(shí)時(shí)自動(dòng)路徑選擇。最終，它的用途將包括人工智能定義的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜突静僮鳎@將幫助我們打造一個(gè)自動(dòng)駕駛的網(wǎng)絡(luò)。”

——Kailem Anderson, 軟件及服務(wù)VP，Ciena

“人工智能(AI)在IT領(lǐng)域的爆炸式發(fā)展有望在2019年帶來許多好處和節(jié)省時(shí)間的機(jī)會(huì)，但這將要求IT決策者(ITDM)轉(zhuǎn)變?yōu)閼?zhàn)略顧問，而不是扮演被動(dòng)角色。人工智能不會(huì)在一夜之間取代整個(gè)IT團(tuán)隊(duì)，公司也不會(huì)因?yàn)槟壳凹夹g(shù)的應(yīng)用而在短時(shí)間內(nèi)被迫關(guān)閉。然而，隨著人工智能開始侵蝕IT幫助臺(tái)對(duì)人類的需求，我們將看到那些希望生存下來的IT管理公司做它們應(yīng)該做的事情——增長(zhǎng)、向更高價(jià)值領(lǐng)域擴(kuò)張，并與企業(yè)保持密切關(guān)系。如果不能發(fā)展到這種戰(zhàn)略領(lǐng)導(dǎo)地位，ITDM本身會(huì)消失。”

——Ian Pitt, CIO, LogMeIn

“銀行中的的人工智能‘出納員’將成為常態(tài)。銀行分支機(jī)構(gòu)的合并將讓位給下一個(gè)大的趨勢(shì)：互動(dòng)亭(interactive kiosks)。通過人工智能和數(shù)據(jù)分析，這些‘出納員’將根據(jù)客戶的生活階段、交易歷史等，為用戶提供個(gè)性化的體驗(yàn)，匹配合適的出納員。許多銀行已經(jīng)在他們的移動(dòng)應(yīng)用程序中看到了虛擬助理的成功。我們預(yù)計(jì)，到2019年，人工智能技術(shù)將超越移動(dòng)應(yīng)用，15%的銀行將推出交互式信息亭。”

——Mike Diamond, 支付GM, Mitek

“除了炒作和頭條新聞，人工智能將會(huì)真正認(rèn)真工作。實(shí)用的人工智能將主導(dǎo)并專注于讓購物變得更容易、讓病人更好地參與、讓律師更聰明、讓網(wǎng)絡(luò)安全更強(qiáng)大。自動(dòng)駕駛汽車不再出現(xiàn)事故可能不會(huì)這么快實(shí)現(xiàn)，但人工智能將在2019年以新的、有趣的方式提高工作效率。”

——Ram Menon, 創(chuàng)始人兼CEO，Avaamo

“2018年是機(jī)器人之年，在接下來的一年里，我們將看到普適性分析和基于意圖的人工智能將進(jìn)一步推進(jìn)飛躍，以突顯專業(yè)服務(wù)臺(tái)的重要性，這些服務(wù)臺(tái)將簡(jiǎn)化IT支持管理，并允許即時(shí)知識(shí)交付。”

——Phani Nagarjuna, 首席分析官, Sutherland

“過去幾年，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)一直是安全行業(yè)的‘銀彈’。但惡意行為者也正在注意到這一點(diǎn)。例如，就像安全供應(yīng)商可以在惡意軟件樣本上訓(xùn)練他們的ML模型來檢測(cè)它們一樣，惡意軟件作者也可以‘訓(xùn)練’或優(yōu)化他們的惡意軟件，以避免使用相同的精確算法進(jìn)行檢測(cè)。攻擊者還可能毒害ML模型在培訓(xùn)中使用的數(shù)據(jù)。因?yàn)樗惴ㄐ枰罅康臄?shù)據(jù)來工作，所以很難排除用錯(cuò)誤信息毒害你在學(xué)習(xí)設(shè)置的努力。我們相信，在2019年，一場(chǎng)重大的攻擊或惡意軟件將利用人工智能。”

——Nir Gaist, CTO, Nyotron

“人工智能有可能在許多方面影響零售行業(yè)，但最值得注意的是，到2019年，我們預(yù)計(jì)供應(yīng)鏈中的產(chǎn)品創(chuàng)新將增加。”隨著供應(yīng)鏈中的人工智能產(chǎn)品創(chuàng)新通過風(fēng)險(xiǎn)緩解、改進(jìn)預(yù)測(cè)、加快交付和客戶服務(wù)能力來降低整體成本，我們預(yù)計(jì)將有越來越多的公司實(shí)施此類解決方案，在2019年改變零售面貌。”

——Brad Taylor, 工程及設(shè)備高級(jí)主管，Radial

“深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)被證明很容易受到數(shù)據(jù)中難以察覺的擾動(dòng)，這些擾動(dòng)會(huì)欺騙模型做出錯(cuò)誤的預(yù)測(cè)或分類。隨著人們對(duì)大型數(shù)據(jù)集的依賴日益加深，人工智能系統(tǒng)將需要防范此類攻擊數(shù)據(jù)，而最精明的廣告商將開始研究對(duì)抗的ML技術(shù)，以訓(xùn)練模型抵御此類攻擊。”

——Prasad Chalasani, 首席科學(xué)家， MediaMath

“人工智能將增加額外一層可預(yù)測(cè)性，使組織能夠看到模式，并從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和過去的客戶行為中獲得洞見——最終使供應(yīng)鏈更智能，從而促進(jìn)更快、更高效的生產(chǎn)和實(shí)施，并讓客戶更快樂。到2019年及以后，我們可以預(yù)計(jì)人工智能將把供應(yīng)鏈從反應(yīng)性變?yōu)橐?guī)范性，幫助企業(yè)領(lǐng)先于消費(fèi)者不斷上升的預(yù)期。”

——Hala Zeine，數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈總裁，SAP

“2019年，人工智能將在醫(yī)療領(lǐng)域‘跨越鴻溝’，主流的非開創(chuàng)性機(jī)構(gòu)將使用人工智能支持臨床決策的工具，用于日常工作，包括美國的放射學(xué)分析以及非洲和南美的腫瘤藥物選擇。此外，隨著分子生物學(xué)的進(jìn)步表明，許多‘常見’疾病實(shí)際上是由罕見亞型組成的集群，人工智能將在海量的大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏在小數(shù)據(jù)中的高價(jià)值數(shù)據(jù)。”

——Frank Ingari, 董事會(huì)成員, Quest Analytics

“人工智能的客戶自助服務(wù)并不像宣傳的那樣成功。2019年，許多組織將采取一種裂變的方法——更積極地使用人工智能來自動(dòng)化重復(fù)的代理電話后的工作，以及更有針對(duì)性的方法，其使用了簡(jiǎn)單和大量的自助用例。”

——Chris Bauserman, 產(chǎn)品細(xì)分及營(yíng)銷VP，NICE inContac

“關(guān)鍵字是認(rèn)知負(fù)荷，以及企業(yè)如何通過提供更好的指導(dǎo)和全面自動(dòng)化來降低認(rèn)知負(fù)荷，這有助于更容易地使用RPA(機(jī)器人過程自動(dòng)化)，就是一個(gè)很好的例子，而且還在不斷升溫。隨著我們進(jìn)入2019年，RPA將在零售、制造、供應(yīng)鏈甚至金融等行業(yè)的運(yùn)作方式上產(chǎn)生更大的顛覆性。到2019年，我們將看到軟件機(jī)器人和人工智能(AI)工人得到更廣泛的應(yīng)用，因?yàn)槠髽I(yè)希望利用自動(dòng)化來增強(qiáng)其整體商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。”

——Rob Maille，戰(zhàn)略與客戶體驗(yàn)主管，CommerceCX

“隨著人工智能應(yīng)用日益普及，一項(xiàng)關(guān)鍵的應(yīng)用技術(shù)將是處理不斷更新的操作數(shù)據(jù)具有更大數(shù)據(jù)集的能力。快速訪問歷史數(shù)據(jù)以及當(dāng)前事務(wù)和實(shí)時(shí)輸入對(duì)于為企業(yè)提供更多價(jià)值至關(guān)重要。有了合適的數(shù)據(jù)貨幣和質(zhì)量，AI將從特殊項(xiàng)目轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)中。”

——Raghu Chakravarthi，研發(fā)和支持服務(wù)SVP，Actian

“客戶體驗(yàn)領(lǐng)域的一個(gè)主要障礙是，用戶仍然對(duì)品牌如何收集、存儲(chǔ)、保護(hù)和使用他們的信息持謹(jǐn)慎態(tài)度。到2019年，企業(yè)應(yīng)該在人工智能領(lǐng)域?qū)で蟀踩眯屡d技術(shù)保護(hù)客戶——無論是從購買角度還是從潛在的數(shù)字威脅角度(試圖竊取客戶與品牌共享的信息)”。

——Dan Kiely, CEO, Voxpro

“智能機(jī)器人過程自動(dòng)化將成為關(guān)鍵業(yè)務(wù)，因?yàn)槠髽I(yè)將需要在2019年為智能企業(yè)提供所需的高自動(dòng)化水平。此外，會(huì)話人工智能將更進(jìn)一步，以支持自動(dòng)化企業(yè)的運(yùn)營(yíng)與更智能的聊天機(jī)器人。這兩種技術(shù)的結(jié)合將是下一個(gè)重要的里程碑，我們將實(shí)現(xiàn)更快、更有效和更智能的人工智能。”

——Markus Noga, 機(jī)器學(xué)習(xí)SVP , SAP

“人工智能(AI)將使健康的遠(yuǎn)程監(jiān)控成為可能，并自動(dòng)建議人們改變生活方式，從而幫助預(yù)防疾病，或在疾病尚易治愈時(shí)發(fā)現(xiàn)它們。我們已經(jīng)在FitBit上看到了這一點(diǎn)，F(xiàn)itBit提醒我們要堅(jiān)持每天的步伐，或者糖尿病技術(shù)監(jiān)測(cè)我們的血糖，但這僅僅是個(gè)開始。到2019年，我們將看到越來越多的可穿戴健康設(shè)備進(jìn)入市場(chǎng)，這些設(shè)備利用人工智能跟蹤血壓等大量狀況，描繪出一幅更全面的個(gè)人健康圖景，因?yàn)樗菍?shí)時(shí)變化的。”

——Kevin Hrusovsky, CEO, 總裁兼主席, Quanterix

“許多人工智能自動(dòng)化項(xiàng)目在2018年失敗了，因?yàn)樗鼈兠闇?zhǔn)了錯(cuò)誤的自動(dòng)化流程。2019年，公司必須評(píng)估應(yīng)該考慮哪些參數(shù)——比如任何給定流程的用戶數(shù)量、處理時(shí)間和復(fù)雜性(即涉及的應(yīng)用程序數(shù)量、采取的行動(dòng)類型等)。如果將這些元素考慮在內(nèi)，這將有助于確保自動(dòng)化的流程將為公司帶來顯著的ROI。將錯(cuò)誤的過程自動(dòng)化只會(huì)導(dǎo)致障礙，并阻止組織成功實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的過程。”

——Oded Karev, 機(jī)器人過程自動(dòng)化主管兼VP，NICE

“隨著我們進(jìn)入2019年，美國的每一家電信運(yùn)營(yíng)商都將制定戰(zhàn)略，分配預(yù)算，將運(yùn)營(yíng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)貨幣化。然而，人才短缺將影響所有人，并影響企業(yè)的交付能力，除非它們擁有強(qiáng)大的可伸縮戰(zhàn)略。有大量的初級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家將成為解決這些短缺的關(guān)鍵，并將在未來幾年做到這一點(diǎn)，但學(xué)習(xí)曲線將在2019年顯現(xiàn)出來。由于目前的知識(shí)差距，將人工智能和ML大眾化的應(yīng)用程序?qū)?huì)看到需求的大幅增長(zhǎng)，但由于對(duì)數(shù)據(jù)的誤讀，它們的ROI很可能會(huì)出現(xiàn)不足。”

——Johnny Ghibril, 數(shù)據(jù)科學(xué)及方案架構(gòu)VP，B.Yond

“機(jī)器學(xué)習(xí)將繼續(xù)很好地工作，但隨著許多學(xué)習(xí)算法的統(tǒng)計(jì)本質(zhì)變得清晰起來，它偶爾會(huì)遭遇荒謬的失敗。圍繞表示法、傳感器篡改、狀態(tài)操縱、啟動(dòng)和災(zāi)難性遺忘的一系列風(fēng)險(xiǎn)將再次曝光。相關(guān)的安全問題將是有趣的探索。在社會(huì)方面，AI/ML暴露出的一些固有的社會(huì)規(guī)范將繼續(xù)使人深思。當(dāng)機(jī)器向人類學(xué)習(xí)時(shí)，它們會(huì)養(yǎng)成一些壞習(xí)慣和一些道德上可疑的習(xí)慣。誰知道我們作為一個(gè)物種是如此可怕?”

——Gary McGraw, 安全科技VP，Synopsys

“請(qǐng)注意尋找那些基于知識(shí)本體的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目，以補(bǔ)充現(xiàn)有的機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)劃，從而在2019年完善數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能的業(yè)務(wù)方法，并為這些工具如何提高工作績(jī)效方面設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)和有效性。 知識(shí)本體可為公司現(xiàn)在部署的方案中添加一個(gè)額外的工具，知識(shí)本體具有將各種數(shù)據(jù)集鏈接在一起并從中得出結(jié)論的能力，使基于本體的系統(tǒng)在2019年成為企業(yè)和企業(yè)組織的一個(gè)簡(jiǎn)單的嘗試”。

——David Keane, 聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO，Bigtincan

“企業(yè)一直非常關(guān)注人工智能的潛在好處，以至于它已成為一種流行風(fēng)尚，而非現(xiàn)實(shí)。企業(yè)必須專注于人工智能具體的應(yīng)用程序和項(xiàng)目，而不是關(guān)注2019年的熱潮，這些應(yīng)用程序和項(xiàng)目將為企業(yè)帶來短期價(jià)值。為了確保成功，他們將需要制定一個(gè)計(jì)劃，包括確定能夠?qū)嶋H試驗(yàn)或孵化新人工智能技術(shù)的團(tuán)隊(duì)和工具，以便在企業(yè)范圍內(nèi)采用這些技術(shù)。而測(cè)試的逐步推出將有助于減輕對(duì)日常業(yè)務(wù)的任何重大干擾，同時(shí)增強(qiáng)組織的未來技術(shù)足跡。”

——John Samuel, SVP兼全球CIO，CGS

“我們將看到ML/AI工具的探索和應(yīng)用將出現(xiàn)一個(gè)巨大的高峰，這些工具可以幫助企業(yè)開發(fā)不需要編碼(無代碼測(cè)試)的移動(dòng)和web測(cè)試場(chǎng)景，從而加快代碼驗(yàn)證過程，并為測(cè)試代碼提供更大的穩(wěn)定性。這些工具支持具有高度穩(wěn)定性的智能測(cè)試記錄，極大地提高了組織的生產(chǎn)力和敏捷性。在智能決策和質(zhì)量分析的前沿，我們將看到更多ML/AI解決方案，它們可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)切片和切割，并快速為DevOps管道測(cè)試活動(dòng)中檢測(cè)到的問題提供根源分析。”

——Eran Kinsbruner, 線索軟件傳播總監(jiān)，Perfecto

“2019年，研究項(xiàng)目和公司的數(shù)量將呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，它們將利用人工智能提高開發(fā)人員的生產(chǎn)率。我們預(yù)計(jì)，到2020年，所有的開發(fā)都將得到AI合作開發(fā)者的幫助，他們理解開發(fā)者的意圖，提公共未來最佳模式，并在應(yīng)用程序投入生產(chǎn)之前發(fā)現(xiàn)問題。這將使公司能夠持續(xù)改進(jìn)他們的數(shù)字體驗(yàn)，并以以前不可能的速度響應(yīng)市場(chǎng)需求。”

——Antonio Alegria, AI主管, OutSystems

“人工智能將越來越多地用于檢測(cè)針對(duì)員工和消費(fèi)者收件箱的惡意行為(如垃圾郵件、釣魚等)。隨著技術(shù)在未來一年的進(jìn)步，它將在很大程度上工作良好。然而，它偶爾的失誤仍會(huì)給企業(yè)帶來重大問題，比如財(cái)務(wù)和聲譽(yù)損失。大多數(shù)用戶會(huì)發(fā)現(xiàn)安全漏洞完全無法理解，而安全公司又很難向客戶提供明確解釋。”

——Nathaniel Borenstein，首席科學(xué)家，Mimecast

“企業(yè)將在2019年認(rèn)真關(guān)注數(shù)據(jù)隱私倡議，以遵守歐盟法律(GDPR)或國家法律(如CCPA)，但原因可能不那么明顯。罰款金額本身并沒有達(dá)到全球銷售額的4%，因?yàn)槿藗儾淮_定是否現(xiàn)在就需要規(guī)定高額罰款;相反，最高管理層和董事會(huì)擔(dān)心的是他們的受托責(zé)任，即確保采取適當(dāng)措施，防止此類可能造成重大財(cái)務(wù)困境或聲譽(yù)損害的嚴(yán)重罰款。另外，我們應(yīng)該注意到，在大多數(shù)國家還沒有針對(duì)罰款的保險(xiǎn)時(shí)，企業(yè)需要一般風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移方法”。

——Kon Leong, CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人, ZL Technologies

“到2019年，每一個(gè)構(gòu)建人工智能系統(tǒng)的供應(yīng)商的價(jià)值聲明都應(yīng)該關(guān)注他們希望創(chuàng)造的價(jià)值，以及他們服務(wù)的潛在道德基礎(chǔ)。他們?nèi)绾问占瘮?shù)據(jù)，與誰分享這些數(shù)據(jù)，以及他們最終用這些數(shù)據(jù)做什么，將越來越需要一個(gè)檢驗(yàn)方法來表明什么是可接受的，什么是不可接受的。這種檢驗(yàn)將成為供應(yīng)商文化的一部分——需要從內(nèi)到外。雖然這對(duì)某些供應(yīng)商來說太過“煽情”和受限制，但是對(duì)于長(zhǎng)期的業(yè)務(wù)生存來說，跨用戶社區(qū)建立可信的信任是絕對(duì)必要的。沒有透明度，就沒有信任。沒有信任，就沒有數(shù)據(jù)。沒有數(shù)據(jù)，就沒有人工智能。”

——Ojas Rege, 首席戰(zhàn)略官，MobileIron

“2019年，人工智能將開啟工業(yè)世界生產(chǎn)力的巨大價(jià)值。越來越多的公司帶著垂直解決方案進(jìn)入市場(chǎng)，而這些解決方案幾乎不需要培訓(xùn)模式或解釋方面的專門知識(shí)。任何人都可以使用這種集中的方法，并帶來非常快速的大規(guī)模時(shí)間價(jià)值。這種轉(zhuǎn)變將提高生產(chǎn)率和安全性，并將為整個(gè)行業(yè)的新商業(yè)模式打開大門，比如“成果及服務(wù)”(outcome -as-a- service)。”

——Saar Yoskovitz, 聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO，Augury

“人工智能最大的好處將被證明是我們認(rèn)為最典型的人類特質(zhì):成為‘優(yōu)秀的團(tuán)隊(duì)成員’。2019年是一系列算法開始在復(fù)雜任務(wù)上進(jìn)行協(xié)作的一年。憑借他們的速度、缺乏自我和內(nèi)在的利他主義傾向，早期跡象表明，人工智能團(tuán)隊(duì)的表現(xiàn)將很快超越人類同行。”

——Timo Elliott, 創(chuàng)新傳教官, SAP

“人工智能為醫(yī)療保健提供了一個(gè)真正的轉(zhuǎn)型機(jī)會(huì)，尤其是在虛擬醫(yī)療領(lǐng)域。我們所熟知的遠(yuǎn)程醫(yī)療正在迅速成為過去，而虛擬醫(yī)療是數(shù)字的未來——這是行業(yè)的下一個(gè)迭代方向，而人工智能將在這一轉(zhuǎn)變中扮演重要角色。例如，復(fù)雜的算法可以解析病人信息，幫助將他們引導(dǎo)到最適當(dāng)?shù)淖o(hù)理水平;自然語言處理正在以一種使在線交互更簡(jiǎn)單和更有效的方式前進(jìn);智能系統(tǒng)可以收集患者過敏史、處方史和健康信息，以支持更安全、更有效的處方。最重要的是，有了這些人工智能工具在供應(yīng)商和醫(yī)療機(jī)構(gòu)手中，數(shù)字化體驗(yàn)可以增強(qiáng)而不是取代患者與供應(yīng)商的關(guān)系。”

——Jon Pearce, CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人, Zipnosis

“2019年是我們掌握使用數(shù)字技術(shù)一切的一年;這將是區(qū)分落伍者和領(lǐng)導(dǎo)者的一年，為有遠(yuǎn)見的組織提供競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。落后者仍然相信還有時(shí)間，并將繼續(xù)在豎井中開發(fā)解決方案，僅取得微小進(jìn)展，卻沒有意識(shí)到變化的步伐比過去20都要了。領(lǐng)導(dǎo)者將是跨組織進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的，他們將利用大數(shù)據(jù)和人工智能部署從根本上影響整個(gè)藥物開發(fā)生命周期的解決方案;他們將扭轉(zhuǎn)目前的趨勢(shì)——藥物研發(fā)時(shí)間線同比增長(zhǎng)25%，平均時(shí)長(zhǎng)高達(dá)12年——并更快地將急需的療法推向市場(chǎng)。”

——Isabelle deZegher, 集成方案VP，PAREXEL

“到2019年，社會(huì)將推動(dòng)人工智能的非神秘化，并要求更好地了解正在開發(fā)的技術(shù)，以及技術(shù)使用的更高透明度。隨著透明度的提高，人們會(huì)更好地理解人工智能并不是一個(gè)包羅萬象的術(shù)語，它指的并不是能夠復(fù)制并表現(xiàn)得像一個(gè)完整的人類的機(jī)器，而是一組更明確的功能，能夠更好地自動(dòng)化簡(jiǎn)單的任務(wù)，并對(duì)執(zhí)行更復(fù)雜操作的人進(jìn)行強(qiáng)化。這將減少人們對(duì)被機(jī)器取代的恐懼，并讓人們更容易接受新的創(chuàng)新。 ”

——Josh Feast, CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人, Cogito

“到2019年，人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)將在全球分布的邊緣計(jì)算平臺(tái)上更快地連接和處理數(shù)據(jù)，從而接近充分發(fā)揮其潛力。人工智能和ML洞察一直是可用的，但在云平臺(tái)或傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心上，它們的利用速度可能比需要的要慢一些。我們已經(jīng)從航空公司制造和服務(wù)飛機(jī)的方式、政府防務(wù)機(jī)構(gòu)應(yīng)對(duì)黑客的方式以及個(gè)人助理為未來網(wǎng)上購物提供建議的方式中看到了這一點(diǎn)。今年，多虧了AI和ML，終于有人知道那個(gè)特別的人是否真的想要水果蛋糕或電動(dòng)洗衣機(jī)了。”

——Alan Conboy，CTO，Scale Computing

“2019年似乎將是分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能之年。雖然這些工具已經(jīng)可用，但是由于無法將這些新功能與適當(dāng)?shù)男鹿ぷ髁骱蚐OC實(shí)踐相匹配，它們的使用常常會(huì)延遲。在明年應(yīng)該會(huì)看到出現(xiàn)一些競(jìng)爭(zhēng)者，即那些聲稱使用這些技術(shù)，但實(shí)際上使用了上一代的技術(shù)的公司消失，讓這個(gè)領(lǐng)域的真正創(chuàng)新者開始占據(jù)主導(dǎo)地位。這可能會(huì)導(dǎo)致一些收購，因?yàn)橐恢痹谂﹂_發(fā)這一技術(shù)的大型現(xiàn)有企業(yè)正尋求收購。2019年也將是投資機(jī)器學(xué)習(xí)安全創(chuàng)業(yè)企業(yè)的一年”。

——Stephen Gailey, 方案架構(gòu)師, Exabeam

“到2019年，我們可能會(huì)看到更多的聊天機(jī)器人和無人駕駛汽車。聊天機(jī)器人AI能力的提升，將為創(chuàng)新客戶服務(wù)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造機(jī)會(huì)，從而讓他們超越競(jìng)爭(zhēng)者。2019年也是無人駕駛計(jì)劃的重要一年，將利用經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，不斷改進(jìn)算法和硬件處理能力。”

——Scott Parker, 產(chǎn)品營(yíng)銷總監(jiān)，Sineque

“隨著人工智能和ML成為主流，一種新的安全數(shù)據(jù)科學(xué)家將在2019年出現(xiàn)。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、處理和解釋要求數(shù)據(jù)科學(xué)家是博學(xué)的。他們需要了解計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)，最重要的是，他們需要有專業(yè)知識(shí)，能夠區(qū)分好數(shù)據(jù)和壞數(shù)據(jù)，以及好結(jié)果和壞結(jié)果。我們已經(jīng)開始看到，理解數(shù)據(jù)科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的安全專家需要能夠首先理解我們今天可以得到的安全數(shù)據(jù)。一旦這些數(shù)據(jù)完成準(zhǔn)備、處理和解釋，它就可以被AI和ML技術(shù)用于實(shí)時(shí)自動(dòng)化安全。”

——Setu Kulkarni, 公司戰(zhàn)略VP，WhiteHat Security

“2019年的一個(gè)頂級(jí)技術(shù)趨勢(shì)將是機(jī)器學(xué)習(xí)/人工智能對(duì)軟件質(zhì)量的影響。在過去，我們?cè)O(shè)計(jì)的交付過程是精益的，減少或消除浪費(fèi)，但對(duì)我來說，這是一種過時(shí)的、半空的方式來看待過程。在2019年，如果我們想充分利用ML/AI，我們需要明白浪費(fèi)的反面是價(jià)值，并從樂觀的角度看，變得更有效率意味著增加價(jià)值，而不是減少浪費(fèi)。”

——Bob Davis, CMO, Plutora

“企業(yè)將意識(shí)到，人工智能是對(duì)其內(nèi)部流程轉(zhuǎn)型的一項(xiàng)投資，而不僅僅是一項(xiàng)能夠神奇地解決低效問題的功能。在供應(yīng)商方面，技術(shù)供應(yīng)商將使人工智能工具和平臺(tái)更容易部署和實(shí)施，而真正能夠在組織內(nèi)創(chuàng)造這種變化的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者與那些試圖利用這種炒作的人之間的區(qū)別將變得越來越明顯。”

——Connie Schiefer, 產(chǎn)品管理VP, Mya Systems

“在過去20年里，隨著科技驅(qū)動(dòng)的企業(yè)接管了整個(gè)市場(chǎng)，世界經(jīng)濟(jì)的中心已經(jīng)轉(zhuǎn)移。但這僅僅是個(gè)開始。大型科技公司已經(jīng)開始利用它們?cè)谌斯ぶ悄芎蛿?shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)，將觸角從傳統(tǒng)市場(chǎng)拓展到全新的市場(chǎng)。比如亞馬遜將目光投向了娛樂和醫(yī)療領(lǐng)域。谷歌著眼于交通運(yùn)輸?shù)奈磥怼]有一家公司能夠免受人工智能帶來的影響，我們將看到這種趨勢(shì)在明年繼續(xù)加速。如果企業(yè)愚蠢到猝不及防的地步，它們將無法適應(yīng)人工智能和ML主宰的新數(shù)字世界并很快消亡。關(guān)于人工智能自動(dòng)化一切的炒作將會(huì)平息，盡管創(chuàng)建更高效流程的緊迫性只增不減。”

——Sudheesh Nair, CEO, ThoughtSpot

“2019年，人工智能公司將開始減少對(duì)修改損壞硬件和流程的努力。相反，他們將把目光投向整體生態(tài)系統(tǒng)，這些生態(tài)系統(tǒng)將重塑我們?cè)O(shè)計(jì)過程的方式。雖然這種流程改革的技術(shù)方面將推動(dòng)必要的重大變革，但我們將認(rèn)識(shí)到，更大的機(jī)遇在于使用先進(jìn)技術(shù)，以及如何在與業(yè)務(wù)流程流相交的任何地方優(yōu)化人類行為。”

——Alan O’Herliy, CEO, Everseen

“到2019年，我們將不再懷疑人類在第四次工業(yè)革命中扮演的角色——也不再擔(dān)心人類是否會(huì)沒有這樣的角色。很明顯，機(jī)器和人類之間的關(guān)系不是非此即彼的，而是高度共生的。我們會(huì)意識(shí)到將人類的洞察力與人工智能結(jié)合起來是多么重要，這樣才能同時(shí)發(fā)揮人工智能和人類的潛能。我們已經(jīng)看到，人工智能解決方案在部門和企業(yè)層面上都取得了成功，這些解決方案利用人類提出更大的戰(zhàn)略愿景，并推動(dòng)任何復(fù)雜過程中的本能和直覺元素。利用人與機(jī)器之間的這種互諒互讓而建立的解決方案將產(chǎn)生最好的結(jié)果，并迅速得到應(yīng)用。”

——Or Shani, CEO, Albert Technologies

“大多數(shù)早期的商業(yè)人工智能應(yīng)用都圍繞著預(yù)測(cè)性和規(guī)范性分析，利用人工智能增強(qiáng)人類的決策能力。2018年中，人工智能開始向更深層次發(fā)展，不僅僅是預(yù)測(cè)，而是實(shí)際采取商業(yè)行動(dòng)。2019年將會(huì)有更多的垂直深度人工智能得以應(yīng)用，這種人工智能將會(huì)在供應(yīng)鏈上自動(dòng)采取高價(jià)值的商業(yè)行動(dòng)——從采購和倉儲(chǔ)到信息傳遞和客戶服務(wù)管理。”

——Fayez Mohamood, CEO, Bluecore

“幾乎所有的軟件公司都知道用戶在應(yīng)用程序中的每一次點(diǎn)擊意味著什么。但我們?nèi)鄙俚氖菍?duì)用戶想要完成什么的真正理解。2019年，人工智能驅(qū)動(dòng)技術(shù)將開始理解用戶意圖和基本軟件功能之間的區(qū)別。有了這些信息，公司可以針對(duì)個(gè)人、團(tuán)隊(duì)和功能改進(jìn)工作。軟件公司可以主動(dòng)地干預(yù)那些處于次優(yōu)結(jié)果路徑上的客戶。此外，這將告知軟件公司和他們的客戶應(yīng)用程序或業(yè)務(wù)流程優(yōu)化的潛在需求。”

——Michael Graham, CEO, Epilogue Systems

“在2019年的招聘時(shí)，人才獲取團(tuán)隊(duì)將謹(jǐn)慎樂觀地應(yīng)用人工智能。雖然在招聘過程中較早使用人工智能的企業(yè)已經(jīng)看到了有希望的結(jié)果，但很明顯，該技術(shù)仍處于早期應(yīng)用階段，人工智能正被用于更好、更快和更智能的招聘決策，而不是制定決策。然而，我們?nèi)钥赡軙?huì)看到更廣泛地人工智能應(yīng)用，從而減少招聘人員花在日常工作上的時(shí)間，這樣他們就可以把時(shí)間用在更有意義的求職者互動(dòng)上。”

——Kurt Heikkinen, CEO, Montage

“我們預(yù)計(jì)到2019年，隨著各院校繼續(xù)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，并尋求迎合學(xué)生對(duì)適應(yīng)性、參與性學(xué)習(xí)體驗(yàn)的偏好，人工智能將更多地應(yīng)用于高等教育。尤其必要的是，Z世代的大學(xué)和教授需要在網(wǎng)上與學(xué)生見面。隨著Z一代與數(shù)字時(shí)代的全面融合，他們的學(xué)習(xí)偏好將與之前幾代人有所不同。使用帶有人工智能組件的資源，如人工智能助教、在線課程和寫作中心，將開始在整個(gè)校園得以頻繁地使用。”

——Kanuj Malhotra, 公司發(fā)展EVP兼數(shù)字化方案總裁, Barnes & Noble Education

“隨著自動(dòng)化技術(shù)在2019年塑造工作場(chǎng)所，企業(yè)有必要考慮技術(shù)沖擊將如何在短期和長(zhǎng)期內(nèi)影響企業(yè)文化。許多組織已經(jīng)開始使用人工智能來尋找人才，但是當(dāng)涉及到員工每天都會(huì)遇到人工智能的工作場(chǎng)所的其他領(lǐng)域時(shí)，公司需要從一開始就了解員工的看法。在推出任何新技術(shù)平臺(tái)之前，企業(yè)需要做好準(zhǔn)備，傳達(dá)產(chǎn)品將給企業(yè)帶來的價(jià)值，它將如何更好地影響員工，以及它將對(duì)生產(chǎn)力和敬業(yè)度產(chǎn)生的積極影響。這樣做，公司在實(shí)施新技術(shù)時(shí)就會(huì)成功。”

——Andee Harris, 總裁, HighGround/YouEarnedIt

“我們預(yù)計(jì)，隨著越來越多的保險(xiǎn)技術(shù)公司和運(yùn)營(yíng)商在客戶體驗(yàn)策略中使用人工智能，到2019年，人工智能將在保險(xiǎn)業(yè)中變得更加突出。同時(shí)，我們也不認(rèn)為人工智能會(huì)在新的一年或未來幾年里取代人類保險(xiǎn)代理人。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以幫助代理人成為更好的客戶顧問，但在保險(xiǎn)行業(yè)，人情味始終很重要。”

——Jeff Somers,總裁, Insureon

“隨著人工智能的繼續(xù)普及，不可否認(rèn)的是，自動(dòng)化決策將取代傳統(tǒng)白領(lǐng)。這意味著人工智能系統(tǒng)將代替人類來做任何決定，從批準(zhǔn)貸款或決定客戶是否登機(jī)，再到確認(rèn)腐敗和金融犯罪。這與機(jī)器人過程自動(dòng)化(RPA)不同，后者只是簡(jiǎn)單地模擬人類決策。相反，真正的人工智能系統(tǒng)將超越人類的能力。我們還可以預(yù)期，董事會(huì)將更加了解人工智能的真正含義——包括圍繞競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、降低運(yùn)營(yíng)成本和裁員等方面的硬數(shù)據(jù)。希望這種對(duì)企業(yè)高層的理解會(huì)在重大運(yùn)營(yíng)變革的結(jié)果下，引發(fā)圍繞工會(huì)和工作安全的問題。”

——Imam Hoque, COO 兼產(chǎn)品主管, Quantexa

“雖然智能虛擬助理和會(huì)話人工智能將在2019年獲得很大的發(fā)展，但機(jī)器學(xué)習(xí)及其超集人工智能的一大重點(diǎn)將是內(nèi)容理解。人工智能將被用來過濾什么是真實(shí)的，什么不是，什么是適當(dāng)?shù)模裁床皇恰１M管在更好地理解這種背景下的內(nèi)容方面將取得進(jìn)展，但更大的挑戰(zhàn)是在不出現(xiàn)偏見的情況下進(jìn)行數(shù)據(jù)培訓(xùn)，這在2019年將會(huì)引起廣泛關(guān)注。”

——Sameer Kamat, CEO, Filestack

“隨著企業(yè)對(duì)人工智能需求的增長(zhǎng)，我們會(huì)看到市場(chǎng)將持續(xù)缺乏受過訓(xùn)練的數(shù)據(jù)科學(xué)家。隨著人工智能應(yīng)用的增加,人工智能平臺(tái)需要賦予傳統(tǒng)的開發(fā)者工具,使他們更快地創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型,以及確保他們有一個(gè)集成的平臺(tái),允許開發(fā)者注釋和標(biāo)記數(shù)據(jù)以提高相應(yīng)的模型的準(zhǔn)確性。”

——Dale Brown, 商業(yè)開發(fā)VP, Figure Eight

“對(duì)美國和歐洲來說，最大的潛在競(jìng)爭(zhēng)來自中國在人工智能方面的快速進(jìn)步。毫無疑問，中國是人工智能的先驅(qū)者。為什么?因?yàn)槿斯ぶ悄艿某晒θQ于大量有組織數(shù)據(jù)的可用性。如果想要應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)，美國和歐洲公司需要解決數(shù)據(jù)問題，而且要快。”

——Hanns Wolfram Tappeiner, 聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁，Anki

“對(duì)人工智能搜索和分析解決方案的需求將在2019年變得更加普遍。傳統(tǒng)的搜索功能將讓位給認(rèn)知搜索，從而產(chǎn)生人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案，幫助企業(yè)解開數(shù)據(jù)的陷阱，獲得更有價(jià)值的知識(shí)和見解。到2020年，認(rèn)知搜索將簡(jiǎn)化信息，將被動(dòng)搜索減少20%——企業(yè)需要在未來一年做好準(zhǔn)備。”

——Kamran Khan, 搜索及內(nèi)容分析管理總監(jiān), Accenture Applied Intelligence

“到2019年，我們將看到更多的組織轉(zhuǎn)向玻璃盒AI(glass box AI)，這將暴露該技術(shù)在不同數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的連接。例如，玻璃盒AI不僅告訴你有一個(gè)新的零售機(jī)會(huì)，它還會(huì)揭示了這個(gè)機(jī)會(huì)是如何在數(shù)據(jù)中被識(shí)別出來的。此外，零售商還將獲得一個(gè)檢查數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)——以及任何他們輸入的公共或聚合數(shù)據(jù)——以確保人工智能不會(huì)在格言“垃圾輸入，垃圾輸出”的指導(dǎo)下做出錯(cuò)誤的假設(shè)。”

——Nikki Baird, 零售創(chuàng)新VP，Aptos

“隨著云計(jì)算驅(qū)動(dòng)的人工智能(AI)能力的日益普及，人工智能將在2019年進(jìn)入視頻會(huì)議領(lǐng)域，從會(huì)議室活動(dòng)分析和效率，到了解參與者對(duì)給定消息傳遞、自動(dòng)加入流程和平臺(tái)利用率的反應(yīng)。當(dāng)組織尋求優(yōu)化他們的服務(wù)和更有效地工作時(shí)，人工智能很自然地會(huì)改變我們所知道的會(huì)議和協(xié)作，因?yàn)楝F(xiàn)在人工智能可以很容易地幫助進(jìn)行預(yù)測(cè)分析并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的見解。”

——Jordan Owens, 架構(gòu)VP, Pexip

“我們將在不久的將來看到音頻內(nèi)容和書面內(nèi)容之間的界線消失。所有的音頻都可以像現(xiàn)在的基于文本的web一樣進(jìn)行搜索，所有的文本都可以作為音頻訪問，并以你最喜歡的聲音播放出來。隨著語音助手和搜索算法的不斷進(jìn)步，你很快就能和你的助手進(jìn)行類似于人的對(duì)話，而你的助手能立即獲取世界上所有的知識(shí)。”

——Johan Billgren, 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席產(chǎn)品官，Acast

“到2019年，我預(yù)計(jì)，處于創(chuàng)建和監(jiān)管真相(尤其是基于人工智能的技術(shù))前沿的信息和分析系統(tǒng)本身就是‘偏見’問題的一部分，這一點(diǎn)將變得清晰起來。這將導(dǎo)致根本性轉(zhuǎn)變我們?nèi)绾慰创M(jìn)制中的真實(shí), 以及基礎(chǔ)信息系統(tǒng)和分析系統(tǒng)因無法測(cè)量或完整執(zhí)行的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集和分析方法”。

——Kris Lovejoy, CEO, BluVector

“我預(yù)計(jì)2019年我們將看到利用人工智能的生產(chǎn)應(yīng)用程序的爆炸式增長(zhǎng)。市場(chǎng)上可用的工具和模型已經(jīng)準(zhǔn)備就緒，這意味著各種規(guī)模的公司將更容易部署智能應(yīng)用程序。除此之外，我們還將看到更多關(guān)于提供機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的公司在確保其產(chǎn)品的道德使用方面應(yīng)扮演何種角色的自我反省和宣傳。人工智能專家在這場(chǎng)對(duì)話中發(fā)揮了很大的影響力，因?yàn)槿绻麤]有他們的幫助，這些服務(wù)最終將無法運(yùn)轉(zhuǎn)。看看在這個(gè)過程中會(huì)出現(xiàn)什么樣的規(guī)范將是有趣的。”

——Blair Hanley Frank, 首席分析師, ISG

“對(duì)于企業(yè)來說，2019年是人工智能平臺(tái)戰(zhàn)略的早期應(yīng)用者將比缺乏創(chuàng)新的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手領(lǐng)先一步的一年。在市場(chǎng)份額和利潤(rùn)率增長(zhǎng)方面，會(huì)有明顯的贏家，也會(huì)有明顯的輸家。在自動(dòng)化數(shù)據(jù)抓取和構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法方面的投資將啟動(dòng)自我學(xué)習(xí)的高速齒輪。正是這個(gè)階段——數(shù)據(jù)中的持續(xù)模式促進(jìn)了自我學(xué)習(xí)——帶來的好處開始在整個(gè)組織中擴(kuò)展”。

——Dr. Anil Kaul, CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人, Absolutdata

“對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的模糊宣傳，企業(yè)將會(huì)經(jīng)歷進(jìn)一步的幻滅。他們會(huì)意識(shí)到，準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)不僅需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，還需要特定類型的行為元數(shù)據(jù)。對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析需要進(jìn)行挖掘，以便更好地突出哪些數(shù)據(jù)應(yīng)該使用，哪些數(shù)據(jù)有用。這與20年前推動(dòng)谷歌搜索排名的觀點(diǎn)是一樣的:一個(gè)網(wǎng)頁的內(nèi)容對(duì)其效用的預(yù)測(cè)不如其他頁面(由其他人創(chuàng)建)鏈接到它的頻率高。隨著ML/AI的熱潮持續(xù)減弱，我們將看到組織中出現(xiàn)對(duì)這種影響驅(qū)動(dòng)技術(shù)和行為元數(shù)據(jù)的強(qiáng)烈需求。”

——Aaron Kalb, 設(shè)計(jì)及戰(zhàn)略方案VP兼聯(lián)合創(chuàng)始人 , Alation

“去年是數(shù)據(jù)科學(xué)家的一年——企業(yè)非常注重雇傭和授權(quán)數(shù)據(jù)科學(xué)家來創(chuàng)建先進(jìn)的分析和機(jī)器學(xué)習(xí)模型。2019年是數(shù)據(jù)工程師年。數(shù)據(jù)工程師將會(huì)發(fā)現(xiàn)他們的需求非常大——他們擅長(zhǎng)于將數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)上的可靠的、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的軟件解決方案。這包括創(chuàng)建深入的人工智能開發(fā)、測(cè)試、DevOps和審計(jì)流程，使公司能夠在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)大規(guī)模合并人工智能和數(shù)據(jù)管道。”

——Nima Negahban, CTO兼聯(lián)合創(chuàng)始人, Kinetica

“人工智能將從根本上自動(dòng)化銷售的訂單接收環(huán)節(jié)，并賦予成功的銷售代表成為買家顧問的權(quán)力，幫助雙方發(fā)現(xiàn)所需的關(guān)鍵資源，以告知他們的購買和銷售決策。AI驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新將預(yù)測(cè)銷售挑戰(zhàn)和買方的反對(duì)意見，并提取見解，以更好地預(yù)測(cè)在買賣雙方參與過程中的成功。在售后階段，人工智能還可以找出最佳實(shí)踐，識(shí)別影響客戶體驗(yàn)的因素，以幫助增加向上銷售和口碑銷售。最后，人工智能將迅速培養(yǎng)出一個(gè)更可指導(dǎo)、更了解客戶、更聰明、更敏捷、更有準(zhǔn)備成功銷售的銷售代表。”

——Yuchun Lee, CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人, Allego

“在未來幾年里，人工智能將越來越多地被用于根據(jù)特定背景下、特定受眾的相關(guān)內(nèi)容，動(dòng)態(tài)修改和提供創(chuàng)意內(nèi)容。我們的目標(biāo)和機(jī)會(huì)是滿足受眾的需求——無論是在瀏覽器中提供內(nèi)容、與實(shí)體產(chǎn)品交互、通過掃描包裝發(fā)布數(shù)字體驗(yàn)，還是在家使用語音助手與品牌內(nèi)容交談。雖然創(chuàng)意團(tuán)隊(duì)和設(shè)計(jì)師仍將決定某一特定內(nèi)容的美學(xué)和基調(diào)，但作為生成框架的設(shè)計(jì)師，他們的角色變得更加重要，他們決定在體驗(yàn)中哪些元素可以變得靈活，同時(shí)仍然保持創(chuàng)意概念的核心。”

——Claire Mitchell, 總管, VaynerSmart

“雖然在2018年，許多零售商和品牌對(duì)人工智能及其潛在用例已經(jīng)有了更多的了解，但在2019年，這些應(yīng)用將得到落地。人工智能將從根本上改變消費(fèi)者與品牌互動(dòng)的方式，我預(yù)計(jì)到2019年，通過新的個(gè)性化水平，這一點(diǎn)將變得非常清楚。那些應(yīng)用人工智能優(yōu)化客戶體驗(yàn)的品牌，其實(shí)施將開始影響到他們的基線。”

——Adam Goldenberg, 聯(lián)合CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人, TechStyle Fashion Group

“到目前為止，人工智能的能力集中在解決我們知道的問題上——更有效地從我們一直熟悉的海量數(shù)據(jù)集中提取模式和見解。明年，人工智能的更大潛力將成為焦點(diǎn)，展示其將以前無法數(shù)字化的事物數(shù)字化的能力，并引入全新的數(shù)據(jù)集，改變現(xiàn)狀，解決我們不知道的問題。視頻人工智能將是一個(gè)很好的例子，幫助將物理環(huán)境轉(zhuǎn)化為可操作的數(shù)據(jù)，零售和其他行業(yè)的公司可以利用這些數(shù)據(jù)來增強(qiáng)客戶體驗(yàn)，這是前所未有的，并釋放出新的服務(wù)和客戶價(jià)值，而這些服務(wù)和價(jià)值可能是公司從未想過要推向市場(chǎng)。”

——Michael Adair, 總裁兼CEO, Deep North

“個(gè)性化一直是營(yíng)銷人員的圣杯，每個(gè)人都同意，通過了解客戶關(guān)心和參與的內(nèi)容，結(jié)果會(huì)有所改善。如今的營(yíng)銷人員擁有比以往任何時(shí)候都多的行為數(shù)據(jù)，但他們往往沒有時(shí)間、資源或知識(shí)來恰當(dāng)?shù)乩眠@些數(shù)據(jù)從而調(diào)整自己的方法。2019年，人工智能技術(shù)將解決這一問題，并最終使客戶和業(yè)務(wù)成果受益。隨著營(yíng)銷人員對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的嘗試，創(chuàng)新策略將需要進(jìn)化。”

——Cody Bender, 首席產(chǎn)品官, Campaign Monitor

“2019年將是人工智能在工作場(chǎng)所的關(guān)鍵一年——這將是我們從對(duì)話轉(zhuǎn)向影響的一年。我們將開始看到人工智能通過數(shù)字助理(無論是語音、短信還是其他渠道)更深入地融入員工的日常體驗(yàn)中。我認(rèn)為，基于人工智能的數(shù)字助理也將更多地出現(xiàn)在新員工的前臺(tái)和中心中，在新員工入職或技能培訓(xùn)等過程中發(fā)揮更大作用。”

——Gretchen Alarcon, HCM戰(zhàn)略GVP，Oracle

“將實(shí)驗(yàn)室表現(xiàn)轉(zhuǎn)化為臨床環(huán)境的最大挑戰(zhàn)之一是，隨著時(shí)間、地點(diǎn)和測(cè)試的推移，不斷復(fù)制結(jié)果的能力——因此，我們需要可靠的質(zhì)量體系和標(biāo)準(zhǔn)，為人群提供可量化的可靠性。隨著我們進(jìn)入2019年，我們開始看到如何將人工智能應(yīng)用于一個(gè)傳統(tǒng)上由人驅(qū)動(dòng)過程中的真正成果，這個(gè)過程過去需要數(shù)周時(shí)間，現(xiàn)在可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控。如果應(yīng)用得當(dāng)，簡(jiǎn)化和加快這一過程可以確保工作流程中的所有積極變化——從樣品收集、處理，到儀器的使用——被大大減少，從而使結(jié)果具有極高的可重復(fù)性，并在短短幾秒鐘內(nèi)獲得潛在的可操作的和臨床相關(guān)的信息。”

——Aldo Carrasco, CEO, InterVenn Biosciences

“我們對(duì)利用計(jì)算能力增強(qiáng)人類決策能力的迷戀，可能已經(jīng)超越了算法方法的巨大進(jìn)步。實(shí)際上，人工智能及其相關(guān)技術(shù)的成功應(yīng)用仍然局限于圖像識(shí)別和自然語言理解領(lǐng)域，在這些領(lǐng)域中，輸入/輸出場(chǎng)景可以合理構(gòu)建，并且在2019年不會(huì)有太大的變化。無論收集了多少數(shù)據(jù)，認(rèn)為任何企業(yè)都可以‘開啟人工智能’，從而獲得成功或更大成功的想法都是荒謬的。但支持人類和算法的數(shù)據(jù)收集工作仍在繼續(xù)，并引發(fā)了一些重要的倫理問題，我們需要在未來幾年密切關(guān)注這些問題。數(shù)據(jù)是人類產(chǎn)生的，因此它們和人類一樣混亂。數(shù)據(jù)不能創(chuàng)造客觀性。眾所周知，數(shù)據(jù)和算法使現(xiàn)有的偏見和自動(dòng)決策永久化——這是最難以解釋和證明的。當(dāng)我們陷入思考數(shù)據(jù)和算法結(jié)合以創(chuàng)造客觀真理的陷阱時(shí)，做出正確的決定就更難了。隨著更大的決策權(quán)產(chǎn)生了更大的責(zé)任，人們將越來越多地對(duì)他們的業(yè)務(wù)決策的影響負(fù)責(zé)。”

——Christian Beedgen, 聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO, Sumo Logic

“在2018年，我們看到了許多人工智能算法試圖愚弄人類的例子，比如Buzzfeed的視頻，視頻中美國前總統(tǒng)奧巴馬以令人信服的方式說出了假話。很快我們就會(huì)看到這一概念演變成一種新的網(wǎng)絡(luò)犯罪，其中惡意內(nèi)容是由人工智能算法自動(dòng)生成的——我們將其定義為‘深度攻擊’。深度攻擊可以通過在惡意軟件文件中生成代碼、在僵尸網(wǎng)絡(luò)中制造虛假網(wǎng)絡(luò)流量、或以虛假url或HTML網(wǎng)頁的形式來大規(guī)模展現(xiàn)自己。明年，我預(yù)計(jì)黑客會(huì)更頻繁地部署深度攻擊，以避開人眼和智能防御。”

——Rajarshi Gupta, AI主管, Avast Software

“確保數(shù)據(jù)隱私，進(jìn)而保護(hù)客戶隱私，是我們必須解決的挑戰(zhàn)，因?yàn)檫@樣才能實(shí)現(xiàn)人工智能的好處。到2019年，我們將看到更多的解決方案出現(xiàn)，以確保用于人工智能的數(shù)據(jù)加密是無懈可擊的。同態(tài)加密(homopous encryption, HE)是最令人興奮的新興加密技術(shù)之一，它是一種加密數(shù)據(jù)的特殊方式，使第三方可以對(duì)加密數(shù)據(jù)進(jìn)行操作，同時(shí)仍然使用保護(hù)隱私的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來收集有價(jià)值的見解。我們已經(jīng)看到這種技術(shù)出現(xiàn)在NeurIPS的討論中，也出現(xiàn)在一些公共解決方案中，預(yù)計(jì)圍繞人工智能隱私和加密的創(chuàng)新將在明年爆發(fā)。”

——Casimir Wierzynski, 人工智能產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)CTO兼高級(jí)總監(jiān)，Intel

“人工智能將對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全產(chǎn)生巨大影響，它將以指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)檢測(cè)惡意模式和違規(guī)行為的能力，并在一定時(shí)間內(nèi)顯著提高人類有效分析數(shù)據(jù)的能力，從而通過機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)更快的檢測(cè)和響應(yīng)能力。然而，現(xiàn)實(shí)地說，人工智能不可能完全消除安全漏洞。這是一個(gè)可以接受的假陽性率(合法活動(dòng)因?yàn)楸诲e(cuò)誤地評(píng)估為惡意而被阻止)和假陰性率(惡意活動(dòng)沒有被識(shí)別為惡意活動(dòng))之間進(jìn)行權(quán)衡的經(jīng)典案例。若要將假負(fù)利率推至接近零的水平，就必須阻止高得令人無法接受的合法活動(dòng)”。

——Richard Anton, 聯(lián)合創(chuàng)始人, Oxx

“在汽車行業(yè)，領(lǐng)先的汽車制造商和零部件供應(yīng)商一直在通過人工智能尋求差異化，因此，目前正在發(fā)生重大轉(zhuǎn)變，從啟動(dòng)人工智能革命的僵硬的硬件解決方案，轉(zhuǎn)向更靈活、更基于軟件的解決方案，這些解決方案可以很容易地滿足客戶的需求。在2019年及以后，隨著對(duì)隱私、安全和延遲的擔(dān)憂使邊緣AI優(yōu)先于集中型人工智能系統(tǒng)的傳統(tǒng)方法，人工智能將日益處于邊緣。不過，制造商們也需應(yīng)對(duì)在邊緣產(chǎn)品中添加人工智能的后果，這主要是因?yàn)檫\(yùn)行這些產(chǎn)品需要昂貴、笨重和耗電的硬件。他們正在尋求更薄、更省電、更劃算的嵌入式解決方案。所以我們還會(huì)看到企業(yè)對(duì)更實(shí)用的人工智能的需求不斷增長(zhǎng)，這些人工智能可以負(fù)擔(dān)得起主流化，不需要大量的硬件或云計(jì)算，也不影響質(zhì)量或性能”。

——Adi Pinhas, 聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO, Brodmann17

“基于數(shù)據(jù)和人工智能驅(qū)動(dòng)的洞見的零售模塊化可以直接推動(dòng)商店內(nèi)部的動(dòng)態(tài)重排。這在一定程度上已經(jīng)隨著季節(jié)的變化而發(fā)生，比如隨著夏季的臨近，把燒烤用具搬到顯眼的位置。但現(xiàn)在，更細(xì)微的變化將成為可能。例如，嬰兒食品和漢堡包會(huì)在星期天-星期二移動(dòng)到顯眼位置，但是薯?xiàng)l和啤酒會(huì)在星期四-星期六移到的前端。在周末時(shí)商店還會(huì)把一些平時(shí)固定的裝置搬走，以便安裝臨時(shí)酒吧。”

—Tony Rodriguez, CTO, Digimarc

“人工智能和增強(qiáng)智能將有助于解決人們的心理健康危機(jī)。根據(jù)美國國家衛(wèi)生研究院(National Institute of Health)的數(shù)據(jù)，近五分之一的美國成年人患有某種形式的精神疾病。但他們尋求治療有很大的障礙，包括恥辱感、負(fù)擔(dān)能力和可及性等。在2018年，美國新聞的周期被高調(diào)的名人自殺、新聞中不斷出現(xiàn)的情緒激動(dòng)的故事所主導(dǎo)。這為許多人帶來了關(guān)于精神健康和抑郁方面的巨大壓力。人工智能將能夠幫助擴(kuò)大獲得合格醫(yī)療服務(wù)的渠道，使人們能夠獲得負(fù)擔(dān)得起的適當(dāng)水平醫(yī)療服務(wù)。與遠(yuǎn)程治療和遠(yuǎn)程精神病學(xué)等技術(shù)相結(jié)合，它將在改善協(xié)作護(hù)理方面發(fā)揮越來越重要的作用。人工智能工具和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法將幫助臨床醫(yī)生追蹤病人的病史，識(shí)別危機(jī)時(shí)刻，并為個(gè)人提供個(gè)性化護(hù)理，以減少癥狀和改善結(jié)果。”

——Karan Singh, 聯(lián)合創(chuàng)始人, Ginger.io

“人工智能將為網(wǎng)絡(luò)攻擊提供越來越多的動(dòng)力。事實(shí)上，我們有理由認(rèn)為，隨著自動(dòng)化程度的提高，人工智能黑客大軍將擁有更強(qiáng)大、更快的滲透能力，從而使黑客在實(shí)施網(wǎng)絡(luò)攻擊方面取得更大的成功。網(wǎng)絡(luò)防御必須從人工智能那里獲得更快的分析，以便發(fā)現(xiàn)惡意活動(dòng)。通過機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能驅(qū)動(dòng)的響應(yīng)，安全團(tuán)隊(duì)可以自動(dòng)分類和排序，同時(shí)將誤報(bào)率降低91%。企業(yè)將尋求創(chuàng)新的解決方案，使它們能夠領(lǐng)先于下一個(gè)未知的威脅。”

——Gilad Peleg, CEO, SecBI

“到2019年，人工智能技術(shù)將最終不僅能夠幫助識(shí)別攻擊，還將為安全團(tuán)隊(duì)能夠和應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)威脅提供基于證據(jù)的指導(dǎo)。”在很多情況下，AI完全可以在沒有SOC團(tuán)隊(duì)干預(yù)的情況下做出反應(yīng)。因?yàn)槿斯ぶ悄苁遣粩鄬W(xué)習(xí)的，所以該技術(shù)隨時(shí)準(zhǔn)備與攻擊者不斷變化的工具和技術(shù)保持同步。總的來說，人工智能通過消除許多傳統(tǒng)上拖慢這一過程的挑戰(zhàn)和負(fù)擔(dān)，加快了從攻擊識(shí)別到修復(fù)的時(shí)間。這種人工智能驅(qū)動(dòng)技術(shù)的實(shí)施將大大降低各種規(guī)模企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。”

——Eyal Benishti, 創(chuàng)始人兼CEO, IRONSCALES

“機(jī)器將開始理解因果關(guān)系——今天，當(dāng)機(jī)器(比如聊天機(jī)器人和Siri、Alexa等虛擬助手)對(duì)我們做出回應(yīng)時(shí)，它完全是基于相關(guān)性。他們不了解因果關(guān)系。但隨著機(jī)器獲取的數(shù)據(jù)來源越來越不同，它們將開始更好地理解大量變量之間的因果關(guān)系。作為人類，我們通過純粹的常識(shí)逐漸了解因果關(guān)系。到2019年，我們將看到這些與機(jī)器結(jié)合起來，因?yàn)槲覀兪占吞峁┝烁嗖煌臄?shù)據(jù)源，使他們能夠建立條件概率分布，以了解因果關(guān)系的方向。“

——Michael Wu, 博士、首席AI戰(zhàn)略師, PROS