2016年人工智能、机器学习的六大趋势

2015是大数据分析发展强劲的一年，这种趋势在2016年将继续，但也会伴随一些曲折。 比如人才争夺、更多的硬件和软件创新，以及企业利用数据方式方面要寻求改变。

在硬件方面，我们将会看到更多的物联网(IoT)设备，提高各行业的智能化水平；在软件方面，我们会看到更加成熟且易用的分析平台和解决方案，激发企业的竞争力。

今天我们所说的“高级分析”在未来可能就是基本标准。 我们仍然处于大数据分析的早期阶段，这些计算情报仅可以辅助日常活动，包括还是缺乏有针对性的营销活动、产品推荐。这意味着仍然有很大的创新空间。 风险投资家也很清楚这一点，正在大举投资初创企业，包括人工智能、机器学习、大数据 。

随着企业发展变得更加数据驱动化，他们将需要小心平衡人才的选拔、流程的改进和技术的选型。所以，来看看下面的2016年主要看点。

1大家都在学人工智能和机器学习

人工智能(AI)和机器学习能力将在更多类型的平台和软件中使用。

当然，你可以借助开发人员和数据科学家的帮助，包括沃森api , 微软Azure机器学习api , 亚马逊机器学习服务 ，以及一些开放源码项目， 比如由谷歌提供的TensorFlow 机器学习库。

未来也会有投资机构更多地资助这类创业公司，比如为数据科学家和开发人员提供人工智能开源平台的H2o.ai，刚收到 B轮2000万美元融资。还有一家被称为风险扫描仪的基金组织，帮助企业了解创业生态系统，目前正在跟投66个国家的超过 897人工智能公司 ，共计39.8亿美元资金。

Gartner 建议企业，有必要考虑如何使用先进的机器学习，以在2016年保持竞争优势。

2数据分析思维突然流行起来

那些对数字有更好的理解的人，比那些还在秉承“数据相关的不确定性 ”的同行更有优势。误差允许决策者从几个可能性中做出合理的决策，因此，你不能倾向于依赖一个数字作为绝对的、无可争辩的事实，而是需要锻炼你的批判性思维。

当然，企业中并不是每个人都需要成为分析师。但是目前的趋势是，大学中已经对研究生、本科生开设实际应用数据研究课程。他们被教导批判性地思考数据背后的问题，而不是接受的数据显示的。

3数据管理得到更多关注

许多企业继续挣扎在数据管理上，因为找到准备的数据并不容易。

根据全球咨询公司Proviti最近的一项调查显示，三分之一的公司仍然缺少信息安全政策、数据加密和数据分类管理。然而，如果企业考虑到数据涉及到企业战和相关的安全和隐私风险，那么必须重视数据管理。

4物联网在获取数据中被寄予厚望

物联网设备触角涉及各行各业，可以获取众多数据，包括从收集影响天气因素、到影响工业生产、再到如何指导个人消费者购物上。

CSC称2016年是“数据走进实际生活的一年”。然而，正确的获取物联网设备上的数据并不容易。当物联网感知设备成为新常态那天到来，在零售业、汽车行业，甚至在网上和其他日常生活中，消费者将开始期待获得别人的相关设备情况和经验。这是2016年将要面对的巨大挑战。

5物联网同样涉及隐私漏洞

更多的物联网设备上必然也会存在更多的个人信息。在过去一年的创新竞赛中可以看到，一些物联网设备制造商未能构建安全系统，无法达到消费者期望的水平。 FTC已经开始要求设备制造商，生产连接物联网的安全系统和产品。

但是，由于法律法规还不完善，一些高调违反隐私的事件可能成为2016年的一些头条新闻。也因此，物联网设备安全可能作为制造商主要宣传的亮点，成为品牌区别的标志。

6.数据的价值将继续扩大

越来越多的软件产品包括某种形式的分析功能。

这些产品彼此互连通过api,这样他们就可以根据需要共享数据。例如,应用程序性能监控(APM)解决方案帮助DevOps团队，确保他们的软件可以提供了一个良好的用户体验。然而,连接到社交网络和企业软件的一些APM的解决方案，也能更好地理解他们的软件的商业价值和商业影响。简而言之,以前用于特定的基于角色的目的的不同数据集，将继续以新的方式组合在一起,从而产生新的见解。比如我们的目标在于更好的理解阿尔茨海默病或其他方面更有效率 。

注：文章翻译自informationweek.com，作者Lisa Morgan

翻译：许冬琦

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