为什么AI、机器学习将在2017年成为主流

　　人工智能将在2017年达到主流，因为机器学习和分析的价值已经变得愈发明显。这里是一些企业高管的预测。

　　AI将通货膨胀

　　“AI对于许多投资者来说是一个大的主题，包括我自己，虽然我们正处在技术变革周期AI的开端，但是创业公司和投资者需要保持耐心，专注于未来的挑战。”- Rick Yang，NEA合作伙伴。

　　机器学习是潮流趋势

　　“现在有很多关于机器学习的炒作，但在大多数情况下，它并没有非常有效地被使用。 在我们前进的过程中，组织机构正在学习如何将机器学习所需的所有成分汇集到一起，我认为这将是2017年的故事。我们将看到机器学习从一个神秘的，过度模仿的时代移动到更多的现实世界中，并拥有成功的应用。 那些认为这是骗人的人最终会明白这是真的;那些不信任它的人也会看到它的潜力; 而一些公司将会利用它的能力来获得膨胀。几年前机器学习曾被认为只是一个潮流，但在2017年，它将是明确的。” - Jeff Everham，北美咨询总监。

　　智能网络导致数据云兴起

　　“随着通过任何互联网 （IoAT）和机器到机器的连接不断发展，数据孤岛将被数据云替代。 现代分布式数据应用中的实时机器学习算法将成为能够实时判断“对等”决策的算法。 我们将开始看到从事后和实时到预发性分析的转变，这可以驱动交易，而不仅仅是修改或优化它们。 这将对以数据为中心的业务识别新的收入流，节省成本和提高客户亲密度的能力产生变革性影响。” - HortonWorks首席技术官Scott Gnau

　　机器学习和人工智能将被民主化

　　“在2017年，我期望看到更加强调机器学习和人工智能的民主化。 我们已经看到机器学习从几年前的IBM Watson发展到最近的Salesforce和Oracle。 虽然许多人认为机器学习已经成为主流，但还有更多的潜力，如性能监控和智能警报。 虽然公司在试图破解代码时可能会面临错误的启动和初始错误，但是越来越多的组织转向AI和机器学习将致使明年更多的成功。 这种增加的采用将有助于将创新更快地推向市场。” - Mike Kelly，Blue Medora首席技术官。

　　预测分析工具将成为2017必备品

　　预测分析不仅仅是品牌的附加物，它将成为必须了解和保留用户的必备条件。 在TInder，捕获丰富的数据和预测未来的行为是一个良好的用户体验的关键。 Leanplum使我们能够永远了解用户的喜好。 在不久的将来，预测分析将进一步提高我们对趋势和模式的理解，帮助我们为TInder上的每个人带来更多的价值。” - Jeffrey Morris，TInder产品管理和收入总监。

　　AI将被视为解决劳动力危机

　　“随着退休，企业正处在失去重要核心人员和知识的边缘。失去了这些价值员工的企业正在转向知识管理和机器学习，以培训人工智能来捕获机构想要的东西，并为我们服务。 在未来一年及以后，我们将看到人工智能的采用不仅是来自于它本身的技术需求，人工智能还将会捕获员工的洞察力和专业知识。” - Infosys大数据和分析平台高级副总裁兼平台主管Abdul Razack

　　AI-as-a-Service将起飞

　　“在2016年人工智能更多的是应用于解决已知问题。 在未来，我们将开始使用AI来获取未知领域的探索。 使用AI来发现这些“未知”将使我们赢得更多地合作，有趣的创新以及改变生活的挑战。”- Infosys大数据和分析平台高级副总裁兼平台主管Abdul Razack。