参考中国报告网《2017-2022年中国智能控制器行业市场发展现状及十三五投资方向分析报告》
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。发展至今，人工智能（AI）已经正式成为科技发展的主流。行业研究公司Gartner已经连续两年将AI列为第一大战略技术，而各大巨头例如谷歌、IBM、Salesforce和苹果公司等收购AI初创公司的竞赛可谓如火如荼，仅在2016年就有大约40宗和AI相关的收购案。更有研究预测，到2018年62%的大型企业都将会使用AI技术。
那么在如此令人兴奋的前景下，2016年人工智能技术取得了哪些炫酷的成就？2017年人工智能技术又将如何发展呢？
2016年最令人振奋的6大人工智能技术进步
1、AlphaGo击败世界围棋冠军
2016年1月，谷歌DeepMind的深度学习领域取得了重大胜利——该公司开发的AlphaGo掌握了围棋这种中国古老的棋类游戏。
DeepMind负责人戴密斯•哈萨比斯（Demis Hassabis）表示，这项成就比很多专家预计的早了10年。在2月举行的美国人工智能协会的年会上，哈萨比斯称围棋是“人类发明的最复杂的专业游戏，” 因为它的潜在走法数量巨大。
很多专家表示，围棋很大程度上依赖于人类的直觉。AlphaGo通过研究数百万盘真人对战棋局才最终掌握了这种游戏。AlphaGo今年3月还以4:1的比分击败了世界围棋冠军李世石。
2、特斯拉Autopilot将血栓病人送到医院
特斯拉的Autopilot是一款半自动驾驶功能，可以调节车速、切换车道、自动刹车。关于这项功能的很多媒体报道都把重点放在佛罗里达的致命车祸上——当时，约书亚•布朗（Joshua Brown）的特斯拉Model S在Autopilot模式下撞击了一辆半挂车。
尽管如此，特斯拉CEO伊隆•马斯克（Elon Musk）还是指出，拥有Autopilot的汽车比没有这项功能的汽车更加安全。统计数据也支撑了他的观点：根据美国国家安全委员会2015年发布的报告，全美汽车平均每行驶1亿英里便会死亡1.3人，而Autopilot用户总共行驶了1.3亿英里，目前只确认1人死亡。
事实上，Autopilot的确做了一件好事：他把一位血栓病人送到了医院。约书亚•尼利（Joshua Neally）开车回家时突然感到胸闷，于是在密苏里州的斯普林菲尔德下了高速公路。在开启了Autopilot功能后，他的汽车带着他一路来到医院。尼利认为，正是这项自动驾驶功能救了他一命。
3、Swarm人工智能预测肯塔基赛马结果
今年5月，人工智能平台UNU成功预测了肯塔基赛马的前四名。Swarm是一款实时在线工具，可以集合人们一起制定群体决策。
该平台是由Unanimous A.I.开发的，在此之前，人们都认为赛马比赛的结果几乎无法预测。但Swarm准确预测了前四名，之前从没有一位肯塔基赛马专家做到这一点。
4、微软人工智能的语言理解能力超过人类
语音识别技术在2016年实现了长足发展，Echo等虚拟助理广受欢迎。微软今年10月的一项研究显示，在执行会话型语音任务时，“自动识别首次能够与人类比肩。” 这套系统使用卷积神经网络和递归神经网络接受了2000个小时的数据训练，最终取得这场胜利。
5、人工智能预测美国大选
虽然美国总统大选的结果出乎很多人的意料，甚至连内部人士也例外，但有一套人工智能系统却提前预测了这一结果：孟买人工智能创业公司MoglA就预测特朗普会胜选。该公司通过2000万个社交媒体数据点分析了社交媒体上的情绪。通过这种方式便可真正了解传统民调无法了解的民意。
虽然有的人工智能专家警告称，不应该大肆渲染MoglA的这项成就，但它的确能够预测多数人类都无法预测的事件。
6、人工智能诊断癌症
“人工智能在医疗领域取得了重大进步。”路易斯维尔大学网络安全实验室主任罗曼•亚普尔斯基（Roman Yampolskiy）说。例如：IBM沃森就能判断医生无法判断的问题。
IBM沃森总经理大卫•肯尼（David Kenny）在Business Insider的Ignition大会上讲了一个故事：这台认知机器竟然在日本诊断了一位之前被漏诊的白血病女患者。“从统计学上看，这种情况出现的概率约为三分之一，沃森建议再次诊断。”肯尼说。
另外，德克萨斯州休斯顿卫理公会研究所的一个人工智能程序对数百万乳房X光片进行了评估——比人类速度快30倍——而癌症诊断的准确率则高达99%。“我母亲患有乳腺癌。”Sundown AI总裁法比奥•卡德纳斯（Fabio Cardenas）说，“所以很高兴看到人工智能可以改进鉴别诊断和病人护理流程。”
2017年关于人工智能的5大预测
1. 语音接口的发展将会加快
语音接口真的至关重要吗？毫不夸张地说，它就是行业的颠覆者。自从计算机诞生以后，为了和计算机进行交流，我们可以说是“被迫”开始使用计算机语言；现在我们正在尝试教育它们用我们的语言进行交流。
搜索引擎如谷歌和必应，在语音搜索查询方面已经取得了长足的进步；而Facebook也推出了DeepText来理解和学习每一位用户的对话模式和喜好。与此同时，随着专注于聊天机器人、数字助理甚至致力于社交网络即时通讯的公司呈爆炸式增长，语音接口的发展也是欣欣向荣。
设想一下，或许在2017年后的某一天，我们可以向我们的个人设备询问任何问题，例如“查一查我有多少钱？”，“我上一次锻炼是什么时候？”或者“帮我查一下附近10分钟车程之内哪家餐馆评价最高？”
2. 设计将会朝着增加我们对AI的信任的方向发展
如果人们并不信任AI，那么他们就不会使用它。在接下来的一年，设计师将会开始把人类交际方面，尤其是我们如何赢得信任和尊重方面的知识应用到AI系统中。交流的一些要素，例如语气、情绪、时间、视觉线索和词语选择等与AI技术（例如可以增加系统系统操作透明度的自然语言生成等）的结合，将在帮助用户信任和依赖AI系统方面扮演非常重要的角色。
斯坦福最近的一项关于AI在接下来100年的影响的研究则阐释地更加清晰。那些提高人类理解AI系统以及AI所做出的决定（例如明确解释这些决定）、并且参与到它们的使用中的设计策略也许有助于建立人们对AI的信任，并且也可以避免一些重大的失误。
对于工程师和设计人员来说，创建可以进行自由交流的系统是非常关键的。”换句话说，如果配备了AI的家庭监测系统在中午为一位不速之客打开了我的家门，那么它最好能给出这么做的理由。
3．我们将会开始讨论AI系统之间如何进行交流
在接下来的这一年，人们将会致力于建立AI和AI交互的通用标准。
如果没有标准，当多个AI系统参与确定一个结果时，AI技术将会越来越糟、越来越孤立，彼此之间也会相互干扰。想象一下无人驾驶汽车之间没有相互交流的工具时可能会发生相互碰撞，或者一个具有多个孤立AI系统的企业，其中一个系统具有预测能力，可用于调节生产水平的决策，而另一个具有不同数据源的AI系统则需要进行调整。
2017年将会是科技巨头、相关行业协会和政府机构之间开始相互谈判的开端，以便建立通用AI标准。
4. 由于固有的偏差，AI将会受到冲击
2016年有诸多例子都表明AI系统中可能存在多种偏差源，其中的一些偏差源包括训练系统中的数据、使用者与系统之间的交互、相似性偏差和相互冲突的目标偏差。目前大多数的偏差并没有引起注意，但是随着AI应用范围的增加以及对人们生活的影响越来越大，一些关于解决系统偏差的议案需要建立起来，或者说AI将会受到冲击，从而阻碍未来的发展。
5．企业将会从AI中要求投资回报率（ROI）
公司将会开始从AI技术中寻找可获得的价值和投资回报率的证据。尽管和人工智能相关的创业公司的资金不断增加（在过去的五年中，AI领域的投资就已经从2011年的9400万美元涨到了2016年的超过10亿美元），然而我们并没有看到真正的商业应用。通常情况下这些技术都是由创新团队或研发部门在进行尝试。2017年将会是这些公司开始质疑其投资的开始，因此AI必须成长起来。
仅仅在两年前，我们还在讨论AI和机器人将会杀死我们；科技名人还曾宣布AI将会为我们带来新的启示；而今天其中的一些人正在建立机构来推动AI发展，这一切看起来都很奇妙。也正因如此，在很短的时间之内人类就获得了很多的成就，我们也开始意识到相比于害怕AI，使用AI带来的益处更多。
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