新舊年份交接總讓人心緒萬千——感情中混合了樂觀和焦慮。同時這也是一個回顧、反思和對未來進行預測的契機。

2016年發生了許多關于人工智能(AI)的“***次”：特斯拉的自動駕駛系統***次實現車禍預測、Alexa作為兇殺案證人被傳喚、白宮發表人工智能白皮書以及谷歌的AlphaGo在圍棋比賽中戰勝人類冠軍。AI戰功赫赫的2016年已經過去，隨著AI技術進一步滲入到人們的日常生活的方方面面，AI在2017年有望迎來更大進步。

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以下是我們就此所做的一些展望：

更加個性化的AI

2016年見證了面向消費者推出的人工智能產品的增長。Alexa、Siri和小娜已經成了每個人手持設備的標配。亞馬遜甚至還將Alexa開放給第三方開發者免費使用。可以期望2017年AI會出現在更多app上，其他科技巨頭公司或將效仿亞馬遜的開放策略，對開發者開放自家的AI系統。

通過這種更為協作的途徑，我們終于可以期待看到人工智能的個性化發展。具有獨特個性、氣質乃至不同智力水平的AI程序將大量出現。

當下幫助機器思考的若干AI算法。

更好的對話交互

試圖同Siri或Alexa進行交談常常令人抓狂。首先，她們沒多少幽默感;其次這些機器人女士尚不能滿足我們對一個智能助理的所有期待。坦率地講她們很是乏味，絲毫不健談。

但在2017年，這一切或許將要改變。

NVIDIA副總裁兼總經理吉姆·麥克修(Jim McHugh)預測，2017年將會有一款聊天機器人能夠通過圖靈測試，具有與人類無異的反應模式，以至于一般人無法判斷它是人還是機器。機器學習、自然語言處理和模式識別技術的進展推動這種AI產生，并最終會推動產生更多人性化的AI程序。

“在未來，我們將看到系統在人性化過程上的進步，包括更自然、更流暢的談話——將可以根據上下文解決多個需求。機器可以更深刻地理解人類的價值觀和意圖，比如識別我們在郵件和短信中對他人所作的承諾。”微軟研究院總經理埃里克·霍維茨(Eric Horvitz)說。

不久的將來，你就可以同Alexa進行所期待的的深刻、有意義的交談。

機器認知

咨詢公司Ovum稱：“機器學習將是2017年大數據分析的***瓦解者。”深度學習和神經網絡的機制模擬了人類大腦的分層認知處理機制，已經顯示出了實現類人水平的機器智能的可行性。

由于并行處理能力的大規模升級使網絡能夠處理更大的數據塊，在2017年我們可以期待在機器學習方面取得更大進步。“生成式對抗網絡”(GAN)是機器學習中的下一個大進展。

GAN本質上是雙重網絡，一個從數據集中學習，另一個對數據真假進行鑒別。

機器學習能力將在2017年迎來大提升，開始接近認識成熟。

得力助手

微軟人工智能與研究部門的執行副總裁沈向洋(Harry Shum)對未來一年AI的發展進行了樂觀展望：

“在2017年，我們將看到AI面向個人和組織部署的加快。隨著技術的進步，計算機獲得更強的能力來感知和理解我們的世界——這在提升我們生產力的同時帶來更多樂趣。同時也將幫助應對疾病、蒙昧和貧窮等社會挑戰。”

這似乎是人們對人工智能在新一年里發展的共識。不是什么神秘的奇點，也不是突然的“機器覺醒”給人類帶來不幸。這些事不過是幻想，現實會平淡的多。

如果AI意味著人類工具的進化，只是被賦予有限的、近乎本能的意識，那么未來機器人將會是人類的得力助手。所以，不要期待2017年會出現“天網”或“哈爾9000”那樣的科幻機器人，現實不會那么戲劇性。人們小步向前邁向新時代，在那里我們的工具將具有與人類相同的感知和反應能力。

至于2018年，那又會是另一個故事了，現在探討還為時過早。