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如今人工智能（AI）已經正式成為主流。行業研究公司Gartner已經連續兩年將AI列為***大戰略技術，而各大巨頭例如谷歌、IBM、Salesforce和蘋果公司等收購AI初創公司的競賽可謂如火如荼，僅在2016年就有大約40宗和AI相關的收購案。相關研究預測，到2018年62%的大型企業都將會使用AI技術。

2017年的預測將重點放在我們將如何與計算機和其他設備進行交流、AI系統之間將如何進行交流以及我們之間如何進行交流。

1. 語音接口的發展將會加快

語音接口真的至關重要嗎？毫不夸張地說，它就是行業的顛覆者。自從計算機誕生以后，為了和計算機進行交流，我們可以說是“被迫”開始使用計算機語言；現在我們正在嘗試教育它們用我們的語言進行交流。

搜索引擎如谷歌和必應，在語音搜索查詢方面已經取得了長足的進步；而Facebook也推出了DeepText來理解和學習每一位用戶的對話模式和喜好。與此同時，隨著專注于聊天機器人、數字助理甚至致力于社交網絡即時通訊的公司呈爆炸式增長，語音接口的發展也是欣欣向榮。

設想一下，或許在2017年后的某一天，我們可以向我們的個人設備詢問任何問題，例如“查一查我有多少錢？”，“我上一次鍛煉是什么時候？”或者“幫我查一下附近10分鐘車程之內哪家餐館評價***？”

2. 設計將會朝著增加我們對AI的信任的方向發展

如果人們并不信任AI，那么他們就不會使用它。在接下來的一年，設計師將會開始把人類交際方面，尤其是我們如何贏得信任和尊重方面的知識應用到AI系統中。交流的一些要素，例如語氣、情緒、時間、視覺線索和詞語選擇等與AI技術（例如可以增加系統系統操作透明度的自然語言生成等）的結合，將在幫助用戶信任和依賴AI系統方面扮演非常重要的角色。

斯坦福最近的一項關于AI在接下來100年的影響的研究則闡釋地更加清晰。那些提高人類理解AI系統以及AI所做出的決定（例如明確解釋這些決定）、并且參與到它們的使用中的設計策略也許有助于建立人們對AI的信任，并且也可以避免一些重大的失誤。

對于工程師和設計人員來說，創建可以進行自由交流的系統是非常關鍵的。”換句話說，如果配備了AI的家庭監測系統在中午為一位不速之客打開了我的家門，那么它***能給出這么做的理由。

3．我們將會開始討論AI系統之間如何進行交流

在接下來的這一年，人們將會致力于建立AI和AI交互的通用標準。

如果沒有標準，當多個AI系統參與確定一個結果時，AI技術將會越來越糟、越來越孤立，彼此之間也會相互干擾。想象一下無人駕駛汽車之間沒有相互交流的工具時可能會發生相互碰撞，或者一個具有多個孤立AI系統的企業，其中一個系統具有預測能力，可用于調節生產水平的決策，而另一個具有不同數據源的AI系統則需要進行調整。

2017年將會是科技巨頭、相關行業協會和政府機構之間開始相互談判的開端，以便建立通用AI標準。

4. 由于固有的偏差，AI將會受到沖擊

2016年有諸多例子都表明AI系統中可能存在多種偏差源，其中的一些偏差源包括訓練系統中的數據、使用者與系統之間的交互、相似性偏差和相互沖突的目標偏差。目前大多數的偏差并沒有引起注意，但是隨著AI應用范圍的增加以及對人們生活的影響越來越大，一些關于解決系統偏差的議案需要建立起來，或者說AI將會受到沖擊，從而阻礙未來的發展。

5．企業將會從AI中要求投資回報率（ROI）

公司將會開始從AI技術中尋找可獲得的價值和投資回報率的證據。盡管和人工智能相關的創業公司的資金不斷增加（在過去的五年中，AI領域的投資就已經從2011年的9400萬美元漲到了2016年的超過10億美元），然而我們并沒有看到真正的商業應用。通常情況下這些技術都是由創新團隊或研發部門在進行嘗試。2017年將會是這些公司開始質疑其投資的開始，因此AI必須成長起來。

僅僅在兩年前，我們還在討論AI和機器人將會殺死我們；科技名人還曾宣布AI將會為我們帶來新的啟示；而今天其中的一些人正在建立機構來推動AI發展，這一切看起來都很奇妙。也正因如此，在很短的時間之內人類就獲得了很多的成就，我們也開始意識到相比于害怕AI，使用AI帶來的益處更多。

希望以上的這些預測在2017年都能得到應驗。或者智能系統可以告訴我哪些預測是成功的，哪些是失敗的。