別再說AI雞肋了，這七大趨勢還不夠證明？
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趨勢一：半監督式AI
AI領域的領先實踐者們認為，監督式學習是AI領域的圣杯。什么是非監督式學習呢？舉例來說，機器不必先看很多帶有“垃圾郵件”或者“非垃圾郵件”標簽的電子郵件例子，就能“學習到”什么是垃圾郵件。
而半監督式學習是實現非監督式學習目標的一個過渡，介乎于非監督式學習和監督式學習之間，即對部分數據打上標簽，但讓機器自己依靠關聯分析來猜測其余數據的標簽。谷歌已經開發了一種采用這種半監督式學習模式的技術，它名為基于圖譜的學習。利用在詞語當中進行關聯分析的知識圖譜技術，谷歌能夠根據那些關聯來免去給所有的數據貼上標簽的繁復任務。該公司已經在將這種技術應用到旗下眾多的產品，如回答問題、提醒、視覺對象識別、對話理解黑智能電郵回復。半監督式學習預計將會被越來越多地應用于龐大的數據集，因為對于數據量龐大的情況，數據標簽化是一大難題，尤其是視覺和語言方面的數據。
趨勢二：家用語音助手快速普及
據VoiceLabs公司估計，到2017年年底，美國支持語音控制的設備安裝量將達到3300萬部。亞馬遜（Alexa）、微軟（Cortana）、谷歌（Google Assistant）和蘋果（Siri）正紛紛在該領域展開大力投資，創造各種方式來將消費者吸引到各自設備的生態系統當中。贏得消費者青睞的途徑之一將會是，提供獨一無二的功能特性，或者提供特定的折扣優惠（如包括特定時間內的內容頻道訂閱服務）。
趨勢三：社交聊天機器人
微信等中國流行社交媒體通訊服務已經在大舉推行聊天機器人來幫助用戶處理日常的任務。Facebook也剛開始發力將聊天機器人整合到旗下的社交網絡平臺，包括使用鏈接聊天機器人的廣告，以及在Facebook Messenger當中提供贊助廣告。這些虛擬助手將會變得越來越普及，越來越受歡迎。它們將會簡化各類電商活動，如預訂機票和酒店，支持在應用通過直接與聊天機器人通話訂購商品。
不過，聊天機器人也在快速地從消費級應用程序拓展到企業市場，為企業用戶提供幫助。針對企業高管的一項調查發現，32%稱語音識別聊天機器人是他們所在的工作場所中最常用的一類AI技術。市場研究公司Gartner預計，到2020年，聊天機器人將會驅動85%的客戶服務互動。Slack、Skype、甲骨文、Salesforce等企業通訊與寫作平臺以及大量的創業公司都在提供“軟件即服務”功能，幫助員工提高他們的工作效率。跟智能手機一樣，虛擬助手的企業用戶最終將希望這些人工智能技術能夠隨身攜帶，隨時可用——可能將催生自帶機器人（BYOR）運動。
趨勢四：AI作為企業IT的延伸
時下吸引投資最多的企業級使用案例包括：自動化客服助手，質量管理調查和推薦系統，診斷與治療系統，以及詐騙分析與調查。未來5年營收規模增長最快的企業級使用案例包括：公共安全與應急響應，藥學研究與發現，診斷與治療系統，供應與物流，質量管理調查與推薦系統，以及車隊管理。AI應用程序能夠利用算法和基于規則的邏輯推理來識別和響應數據流，因而能夠在各行各業中自動化各種各樣的職能，且能夠讓員工變得更加多產。
趨勢五：無人駕駛汽車的發展
據麥肯錫咨詢公司稱，由于能夠減少致命交通事故的發生，無人駕駛汽車估計每十年可拯救30萬人的生命。這預計也將可每年節省多達1900億美元的急救護理和驗傷分類支出。目前光是谷歌的無人駕駛汽車公路測試里程數將超過100萬英里，但未來的焦點將會從無人駕駛汽車的潛在好處轉向必不可少的監管規定。立法者和政策制定者將開啟設計與實施新法規的漫長進程。2020年可能會是無人駕駛汽車進入市場的第一年，社會各界必須要開始為這一天的到來做好準備。未來將會有更多的游說組織出現在華盛頓，有更多的供應商和用戶聯盟成立，這一切都是為了無人駕駛汽車的廣泛普及奠定基礎。
趨勢六：多種替代性硬件平臺
現場可編程門陣列（FPGAs）、專用集成電路（ASICs）、專用的處理器結構等替代性硬件平臺將會更多地與圖形處理器（GPUs）爭奪關注和投資。GPUs目前是AI應用程序的主流硬件平臺，尤其是深度學習系統。鑒于AI算法通過變化來支持像自動化駕駛或者帶有動態輸入的個性化醫療的應用，處理器本身有理由配有記憶儲存功能。算法和工作負荷的變化屬性，將會決定哪種架構最適合用于哪種應用。
趨勢七：AI服務市場的興起
正如大數據和數據科學近年的情況，AI相關的服務也出現商機，其中包括供應商選擇、實施、訓練、應用與算法開發和整合，咨詢等等。由于機器學習和AI相關的技能和經驗供不應求，預計由云供應商提供的按需型服務規模將會擴大。
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