近日，CBInsights發(fā)布報告《2018人工智能趨勢展望》（TopAITrendsToWatchIn2018），提出了13項2018年人工智能值得關(guān)注的發(fā)展趨勢。本文將基于這份報告的內(nèi)容，根據(jù)部分具有前瞻性的洞察和觀點進(jìn)行解讀，并配合實際案例以便更好地理解。

一、新型制造業(yè)崗位“機(jī)器人保姆”

眾所周知，發(fā)達(dá)國家從勞動密集型產(chǎn)業(yè)向技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型過程中，會將低端和中端制造業(yè)外包給勞動力成本較低的發(fā)展中國家。中國正在經(jīng)歷這一過程，例如服裝市場中已經(jīng)出現(xiàn)了“MadeinVietnam”或“MadeinThailand”。然而，隨著工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步和使用，外包不再是唯一選擇，發(fā)達(dá)國家本地生產(chǎn)的成本變得更低，美國制造業(yè)雇員人數(shù)正在上升。

（美國制造業(yè)雇員人數(shù)年際變化）

中國服裝制造商天元服裝公司在美國阿肯色州小石頭城設(shè)立工廠，使用由格魯吉亞的創(chuàng)業(yè)企業(yè)SoftWearAutomation開發(fā)的縫紉機(jī)機(jī)器人，來為Adidas生產(chǎn)服裝。2017年，天元服裝公司與阿肯色州簽署合作協(xié)議，在其工廠雇傭400名員工，負(fù)責(zé)機(jī)器人的操作和維護(hù)，每人時薪14美元。當(dāng)越來越多繁重的生產(chǎn)工作將由機(jī)器人來完成時，人類將從事更高檔的工作——機(jī)器人保姆。

然而，不斷變化的消費者偏好阻礙了全自動化的發(fā)展，在亞馬遜高度自動化的倉庫能夠反映這一點。亞馬遜的協(xié)作型倉庫機(jī)器人執(zhí)行大量繁重的工作，而一些微妙的任務(wù)仍需要工人完成，比如從貨架上挑選物品，并將它們分成單獨的訂單。

此外，在“非結(jié)構(gòu)化”環(huán)境中，機(jī)器人在抓取、拾取和處理項目方面仍然不夠完美。亞馬遜已經(jīng)在各種倉庫中使用了10萬多臺機(jī)器人，但同時也創(chuàng)造了數(shù)千個新的工作崗位。

二、國防的未來取決于AI

世界的戰(zhàn)場正在向數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移。早在2014年，亞馬遜就為美國中央情報局建立了定制云計算服務(wù)，滿足其對敏感數(shù)據(jù)的嚴(yán)格監(jiān)管要求。在2017年第四季度，亞馬遜云計算服務(wù)平臺AWS向情報機(jī)構(gòu)以外的其他政府機(jī)構(gòu)開放了工具和服務(wù)。亞馬遜還收購了兩家網(wǎng)絡(luò)安全公司，Harvest.ai和Sqrrl，用于保護(hù)云中的敏感數(shù)據(jù)。不管是亞馬遜，還是為政府客戶提供服務(wù)的新公司，人工智能將成為政府支持下的網(wǎng)絡(luò)安全支柱。

在冷戰(zhàn)時期，各國政府都在談?wù)撍麄兊摹皩?dǎo)彈差距”，或者他們在核彈頭方面相對于對手的劣勢?，F(xiàn)在，各國政府在網(wǎng)絡(luò)能力方面的差距越來越大。因此，網(wǎng)絡(luò)安全與傳統(tǒng)防御的世界正在融合。

在過去5年里，共有134家初創(chuàng)AI網(wǎng)絡(luò)安全公司在獲得36.5億美元的私募股權(quán)融資。去年，約有34家公司首次融資，在Cybereason、CrowdStrike、Cylance和Tanium等大公司主導(dǎo)的市場中競爭，每家公司的估值約為9億美元。

（AI網(wǎng)絡(luò)安全創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)入由獨角獸控制市場的階段）

甚至像埃森哲這樣的傳統(tǒng)咨詢公司，也一直在擴(kuò)大其在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的技術(shù)，以更好地服務(wù)于政府客戶。一個值得注意的交易是初創(chuàng)公司Endgame，它有像美國空軍這樣的客戶。Endgame將其政府服務(wù)部門出售給了埃森哲。

2016年，美國情報界的風(fēng)投公司In-Q-Tel資助了Anomali、Interset和Cylance。英國的Darktrace公司聲稱其網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)在全球超過3000個區(qū)域進(jìn)行了部署，其中包含政府?？偛课挥诿绹屏_拉多州的Logrhythm公司與美國空軍、美國航空航天局和國防承包商雷神公司合作。

其他國防承包商也在進(jìn)行投資。洛克希德·馬丁公司是Cybereason（目前公司估值超過9億美元）的早期投資者。在2017年，波音公司投資了德克薩斯的網(wǎng)絡(luò)安全初創(chuàng)公司SparkCognition。

三、白領(lǐng)崗位自動化加速

AI專業(yè)自動化和增強軟件平臺，正在提升著生產(chǎn)效率，并威脅著越來越多的白領(lǐng)階層。下面的企業(yè)圖譜，突出展示了一些初創(chuàng)公司的專業(yè)自動化和增強軟件，這些領(lǐng)域包括律師、記者、財富管理人員、交易員和咨詢師等多個行業(yè)。

（EAAS企業(yè)圖譜）

例如，人工智能有巨大的潛力來減少時間和提高法律工作的效率。在訴訟方面，自然語言處理可以在幾分鐘內(nèi)整理出數(shù)千頁的法律文件，而這項任務(wù)可能需要一名人類工作人員耗費幾天時間才能完成。同時，機(jī)器也降低了出錯的概率。隨著人工智能平臺變得更加高效和商業(yè)化，這將影響到按小時收費的外部律師事務(wù)所的收費結(jié)構(gòu)。

程序員的工作也不能幸免。一些初創(chuàng)公司專注于開發(fā)AI系統(tǒng)，用于軟件測試、調(diào)試和基礎(chǔ)前端開發(fā)。去年最熱門的一款產(chǎn)品是英國的DiffBlue公司，該公司正在開發(fā)AI系統(tǒng)完成自動編碼任務(wù)，包括bug修復(fù)、自定義代碼開發(fā)以及將代碼從一種編程語言轉(zhuǎn)換到另一種編程語言等等。

四、膠囊網(wǎng)絡(luò)：CNNs的“接班人”？

近年，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）是深度學(xué)習(xí)中很流行的一項技術(shù)。然而，一項新算法“膠囊網(wǎng)絡(luò)”出現(xiàn)，并有望在多個方面勝過CNNs。CNNs盡管取得了一定的成功，但其缺陷可能導(dǎo)致性能不足甚至安全漏洞。研究人員正在尋找改進(jìn)人工智能算法和克服這些缺陷的方法。下圖展示了一個典型的案例，一個CNNs網(wǎng)絡(luò)雖然能夠識別出人臉特征，但卻將第二幅圖像誤認(rèn)為也是一張人臉。

（CNNs缺陷）

GeoffreyHinton于2017年發(fā)表了一篇研究論文，介紹了“膠囊網(wǎng)絡(luò)”的概念，也稱為CapsNet。論文正在審查階段，還需要在實際場景下進(jìn)行測試，但這一消息已經(jīng)在媒體和科技界引起了很大反響。膠囊網(wǎng)絡(luò)能夠更容易地識別出當(dāng)人臉的特征（如位置）被重新排列時，則不再是一張人臉。

（capsulenetworks優(yōu)勢）

此外，CNNs無法處理不同的輸入數(shù)據(jù)變化。例如，研究者必須從不同角度或視角對同一對象的圖像進(jìn)行訓(xùn)練，以確定所有的變化。因此，它需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來涵蓋所有可能的變化。Hinton聲稱，膠囊網(wǎng)絡(luò)在這方面的表現(xiàn)優(yōu)于CNNs，它們僅需要較少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且在不需要對各種變化情況進(jìn)行詳盡訓(xùn)練的情況下，考慮對象的相對位置和方向。