新旧年份交接总让人心绪万千——感情中混合了乐观和焦虑。同时这也是一个回顾、反思和对未来进行预测的契机。
2016年发生了许多关于人工智能(AI)的“第一次”：特斯拉的自动驾驶系统第一次实现车祸预测、Alexa作为凶杀案证人被传唤、白宫发表人工智能白皮书以及谷歌的AlphaGo在围棋比赛中战胜人类冠军。AI战功赫赫的2016年已经过去，随着AI技术进一步渗入到人们的日常生活的方方面面，AI在2017年有望迎来更大进步。
以下是我们就此所做的一些展望：
更加个性化的AI
2016年见证了面向消费者推出的人工智能产品的增长。Alexa、Siri和小娜已经成了每个人手持设备的标配。亚马逊甚至还将Alexa开放给第三方开发者免费使用。可以期望2017年AI会出现在更多app上，其他科技巨头公司或将效仿亚马逊的开放策略，对开发者开放自家的AI系统。
通过这种更为协作的途径，我们终于可以期待看到人工智能的个性化发展。具有独特个性、气质乃至不同智力水平的AI程序将大量出现。
图/CIO Journal/Narrative Science
当下帮助机器思考的若干AI算法。
更好的对话交互
试图同Siri或Alexa进行交谈常常令人抓狂。首先，她们没多少幽默感;其次这些机器人女士尚不能满足我们对一个智能助理的所有期待。坦率地讲她们很是乏味，丝毫不健谈。
但在2017年，这一切或许将要改变。
NVIDIA副总裁兼总经理吉姆·麦克修(Jim McHugh)预测，2017年将会有一款聊天机器人能够通过图灵测试，具有与人类无异的反应模式，以至于一般人无法判断它是人还是机器。机器学习、自然语言处理和模式识别技术的进展推动这种AI产生，并最终会推动产生更多人性化的AI程序。
“在未来，我们将看到系统在人性化过程上的进步，包括更自然、更流畅的谈话——将可以根据上下文解决多个需求。机器可以更深刻地理解人类的价值观和意图，比如识别我们在邮件和短信中对他人所作的承诺。”微软研究院总经理埃里克·霍维茨(Eric Horvitz)说。
不久的将来，你就可以同Alexa进行所期待的的深刻、有意义的交谈。
机器认知
咨询公司Ovum称：“机器学习将是2017年大数据分析的最大瓦解者。”深度学习和神经网络的机制模拟了人类大脑的分层认知处理机制，已经显示出了实现类人水平的机器智能的可行性。
由于并行处理能力的大规模升级使网络能够处理更大的数据块，在2017年我们可以期待在机器学习方面取得更大进步。“生成式对抗网络”(GAN)是机器学习中的下一个大进展。
GAN本质上是双重网络，一个从数据集中学习，另一个对数据真假进行鉴别。
机器学习能力将在2017年迎来大提升，开始接近认识成熟。
得力助手
微软人工智能与研究部门的执行副总裁沈向洋(Harry Shum)对未来一年AI的发展进行了乐观展望：
“在2017年，我们将看到AI面向个人和组织部署的加快。随着技术的进步，计算机获得更强的能力来感知和理解我们的世界——这在提升我们生产力的同时带来更多乐趣。同时也将帮助应对疾病、蒙昧和贫穷等社会挑战。”
这似乎是人们对人工智能在新一年里发展的共识。不是什么神秘的奇点，也不是突然的“机器觉醒”给人类带来不幸。这些事不过是幻想，现实会平淡的多。
如果AI意味着人类工具的进化，只是被赋予有限的、近乎本能的意识，那么未来机器人将会是人类的得力助手。所以，不要期待2017年会出现“天网”或“哈尔9000”那样的科幻机器人，现实不会那么戏剧性。人们小步向前迈向新时代，在那里我们的工具将具有与人类相同的感知和反应能力。
至于2018年，那又会是另一个故事了，现在探讨还为时过早。
本文作者：佚名
来源：51CTO