工程師與創業者們說，“在未來的一年中我們將見到人工智能領域內的創新蓬勃發展，但那不意味著它們就不重要了。”這正是褲兜里有蘋果助手Siri和真正與她交流之間的區別。我們會看到包含了人工智能的技術進行調整，并且更重要的是，我們會見證技術交流的改革。以下即是關于人工智能的五個預言：

1.更聰明的機器人

IBM科研部的認知計算副主管Guru Banavar很期待看到人工智能技術能夠嵌入到更多的機器人與設備中。IBM正在利用機器學習算法訓練機器人更好地將合適的姿勢、音調與語句結合。該公司的人工智能技術已經被加載于其他公司生產的機器人上，例如軟銀的禮賓與銷售助理機器人佩珀。機器學習算法能夠幫助機器人學習更好地導航（自動駕駛），并且與諸如仿生眼睛等機器人設備結合。

2.更快的分析

機器學習算法的一個關鍵應用就在于數據分析。視覺數據分析的進步以及速度的加快將會跨越不同的領域帶來廣泛的影響。Banavar在郵件中寫道：人工智能在理解圖像方面的技術大大加強，這包括對于例如目標、人和地點等特殊元素的文本和意義等。而擴大視覺分析影響的一個關鍵領域便是醫療體系，Banavar特意指出，人類工作者需要處理海量的視覺信息，她同時也舉了這樣一個例子：一個放射科醫生每分鐘需要對16張放射相片做出診斷。根據Forrester的研究，加快數據處理的速度會大幅提升2016年人工智能在商業中的表現。分析師Brian Hopkins寫道：機器學習將會取代手動數據處理與數據監管等累活臟活，節省下的時間又可以促進數據策略的發展。

3.更自然的互動

用來處理語言的機器學習算法的提升會讓人們與計算機之間的交流更加容易。微軟雷德蒙德實驗室研究員兼管理主任Eric Horvitz說，虛擬助手（如Siri與Cortana）會變得非常有幫助。Andrew Arruda是人工智能律師初創公司ROSS的CEO，他說：“一直以來，我們都是基于計算機的語言跟它們進行交流，這正是我們需要跨越的一步”。他提出自然語言處理的進步會在明年開始顛覆這樣關系。

4.更微妙的恐懼

在聊到人工智能時，你可能會聽到有人提到《終結者》系列。特斯拉CEO 伊隆·馬斯克用這部電影表達了他關于AI技術走向失控的恐懼。“有電影就講過這個，你知道，像《終結者》。”——《衛報》在2014年引用的馬斯克原話。

“可能會帶來一些糟糕的結果。而我們應該確保結果是好的，而不是壞的。”12月，馬斯克加入了科技大亨們組成的團隊，投資了新創立的非盈利組織OpenAI。馬斯克與其他人的恐懼所帶來的風波逐漸消退，Arruda認為關于所謂“邪惡AI’的說法將會在2016年變得更微妙。

5.更熱火朝天的競爭

在11月，谷歌開源了它的開源機器學習框架Tensorflow。幾個星期后，Facebook也開源了Big Sur的設計 ，這是這家公司AI算法運行的計算機服務器。Arruda認為隨著2016年的到來，我們將看到與上述公司差不多的行為。

谷歌、Facebook、微軟與IBM（Arrufa的公司ROSS正在使用IBM開源的沃森工具）正在彼此競爭人工智能的領導地位。“這是一場天才間的戰爭。”Arruda評價道。為創業公司與研發者推出開源工具并不是競爭升溫的唯一區域。谷歌、Facebook與蘋果都在AI虛擬助手這片領域上宣布了自己的領土（如Facebook的M），想要從搜索引擎與電子商務市場中分得自己的一杯羹。

2016年，值得期待的5大機器人發展趨勢：

中國機器人、快遞無人機以及互相學習的機器會是2016年的發展大趨勢。這一年會不會成為無人機送包裹的第一年，或者說成為你在工作或家里擁有一個機器人的第一年呢？我們在2015年看到機器人和人工智能方面的巨大進展。而在2016年我們會看到以下這些。

1.中國的機器人變革

世界最大的經濟體中國已經開始著手嘗試在工廠中使用先進的制造型機器人了。中國政府希望在全球工人薪資上漲、制造業變得更有效率、技術更為先進的情況下，這一點能夠幫助維持其制造業的龍頭地位。這一項目要求更加先進、性價比更高的機器人，而世界各地的經濟和技術也會受到波及。

中國對于技術引起的劇變并不陌生，而且已經在機器人技術方面進行了大量投資。然而新一輪機器人變革的規模將會是史無前例的。中國制造業的核心產地廣東省已經決定投資1540億美元來安裝機器人。雇傭了大量工人來組裝蘋果手機一類產品的富士康創始人表示，在接下來幾年里，其公司將會安裝超過100萬臺的機器人。

我們期待看到這一大膽行為有效或者難以持續的跡象，也期待看到這在未來幾年對于其他國家來說意味著什么的線索。

2.更智能的學習

機器人已經非常擅長精確的重復性工作，但大部分仍然笨得像塊石頭。這也是為什么機器人通常只用于那些經過精確設計的情況。這也解釋了它們為何無法輕易地接受新任務，或者在不熟悉、不確定的情況下工作。然而，事情總是在變化，感謝新一代的技術與算法，能夠使機器人學的更快更好。

機器學習有很多種方法，有些已經在研究室里表現出了非常明顯的效果。尤其是有一種方法對工業機器人產生了重大影響，即深度學習，這種方法采用大型仿真神經網絡，在訓練機器人理解圖片、視頻和聲頻內容的方面不可或缺。而部分公司意圖使用這一方法來訓練機器人觀看、抓取和推理。

3.知識共享

今年值得期待的另一趨勢就是機器人彼此分享它們獲取的知識。一旦機器人能夠從其他機器人的工作中獲取利益，就會加速學習過程。另外，感謝那些能夠將信息上傳至不同系統的有效方法，即使兩個完全不同的機器人也能夠教會彼此如何識別一個特定物體或執行一項新任務。

目前幾個正在實施的項目旨在提供簡單有效的方法來使機器人通過互聯網獲取知識。不難想象將這一切應用于工業環境下（比如那些識別或抓取不同物體的任務）會有怎樣的結果。

4.機器人會有更多個性

今年也會有一些個性化的機器人首次亮相，看到它們如何被人類接受也會是件有趣的事。隨著硬件越來越便宜，軟件功能越來越強大，不難想象為什么有人認為此時正是機器人家庭伴侶和助手出臺的最佳時機。

然而，讓機器人有真正的個人觸感并不容易。一些原型機讓人感到失望，而那些所謂的成功原型機也不過只有一些有限的角色，像是會議模式或者問候模式。即使是非常有限的場景，這些機器人也需要非常仔細的設計和編程，以便能夠表現正確的社交和情感。

5.無人機時代

2016年似乎很可能成為無人機終于能夠上天的一年。美國聯邦航空管理局在2015年年底發布了注冊無人機的規章制度，同時正在測試無人駕駛自動化空中交通管制的技術。

雖然你可能不會立馬看到天空滿是無人機，但盡可以期待在很多行業里將會有更加智能、更加自動化的無人機得到測試，特別是自動監控和偵測能夠得到有效應用的行業。而如果像是亞馬遜、谷歌類的公司找到了自己的方法，可能下一年的節日禮物就是由這些在空中飛來飛去的無人機來送貨了。