人工智能到 2020 年，（人工智能）和相关技术将出现在许多行业中，出现在相当多的软件包中，并成为我们日常生活的一部分。加特纳有还预测，到 2020 年，人工智能将成为至少 30% 的首席信息官的前五项投资重点之一。全球软件供应商正在追赶这一新的淘金热。不幸的是，尽管新收入的承诺促使软件企业所有者投资于人工智能技术，但事实是大多数组织没有熟练的员工来拥抱人工智能。

许多关于人工智能及其对行业影响的行业调查中隐含的警告是，软件供应商应首先关注了解企业客户的需求和人工智能的潜在商业利益，然后再追逐被称为“人工智能”的淘金热。洗涤，”如建议企业软件提供商应该（也不应该）如何利用 AI 中断。

今天存在的对“技术支持的解决方案能力”的信任赤字将在未来 10 年内消失十年后：人工智能和机器学习的未来. 在接下来的十年里，我们将见证从部分不信任和怀疑到完全依赖人工智能和其他先进技术的根本转变。大多数 AI 驱动的应用程序都是面向消费者的，这是主流用户随着时间的推移克服信任障碍的另一个充分理由。随着他们日常业务的更多曝光和更多技术解决方案的访问，公民数据科学社区将为新技术秩序世界铺平道路。

利用人工智能和机器学习作为竞争性业务驱动力声称虽然云等技术为业务流程带来了敏捷性，但人工智能和机器学习有能力影响业务成果。

根据高德纳:

“人工智能和机器学习已经达到了一个关键的临界点，并将越来越多地增强和扩展几乎所有技术支持的服务、事物或应用程序。”

人工智能的未来

在后工业化时代，人们一直在努力创造一种行为类似于人类的机器。思考机器是人工智能给人类的最大礼物；这台自行式机器的盛大入场，一下子改变了商业的运作规则。近年来，自动驾驶汽车、数字助理、机器人工厂员工和智慧城市已经证明智能机器是可能的。人工智能已经改变了零售、制造、金融、医疗保健和媒体等大多数行业领域，并继续侵入新领域。

机器学习的未来

这里有一些关于的预测机器学习，基于当前的技术趋势和 ML 向成熟的系统性进展：

ML 将成为所有 AI 系统的组成部分，无论大小。
随着 ML 在业务应用程序中的重要性日益增加，这项技术很有可能作为基于云的服务提供，称为机器学习即服务 (MLaaS)。
连接的人工智能系统将使机器学习算法能够根据互联网上新出现的信息“持续学习”。
硬件供应商将急于增强 CPU 能力以适应 ML 数据处理。更准确地说，硬件供应商将被迫重新设计他们的机器，以充分发挥 ML 的力量。
机器学习将帮助机器更好地理解数据的上下文和含义。
博客文章，机器学习未来的 5 个预测来自 IBM Big Data Hub，提供了上述趋势的描述。

关于机器学习的一些预测                                                        

一位经验丰富的 ML 技术用户分享了他的见解进入 ML 世界，这表明这些趋势在 ML 领域迫在眉睫：

在 ML 中使用多种技术：物联网的出现在许多方面使机器学习受益。使用多种技术策略来实现更好的学习目前是 ML 的实践；未来可能会利用多种技术进行更多的“协作学习”。
个性化计算环境：开发人员将可以使用 API 工具包来设计和交付“更智能的应用程序”。在某种程度上，这种努力类似于“辅助编程”。通过这些 API 套件，开发人员可以轻松地将面部、语音或视觉识别功能嵌入到他们的系统中。
量子计算将大大提高机器学习算法在高维向量处理中的执行速度。这将是机器学习研究领域的下一个征服。
“无监督机器学习算法”的未来发展将带来更高的业务成果。
优化的推荐引擎：未来支持机器学习的服务将变得更加准确和相关。例如，未来的推荐引擎将更加相关，更接近个人用户的个人偏好和品味。
2018 年机器学习和人工智能趋势提供了 2018 年最突出的技术趋势的快速综述。Gartner 2017 年十大技术趋势将无处不在的数字热总结为人、机器和业务流程在一个统一系统中的存在。

高级 AI 和 ML 会影响网络安全吗？

按照当前 AI 和 ML 的研究趋势，网络安全的进步已将 ML 算法带到了下一个学习水平，这表明未来以安全为中心的 AI 和 ML 应用将以其速度和准确性而著称。完整的故事可在机器学习、人工智能和网络安全的未来. 这种增长趋势可能使数据科学家和网络安全专家更接近实现共同的软件开发目标。

造福人类：核心行业领域的人工智能和机器学习

很难忽视“AI 清洗”对当前商业市场的全球影响，以及 AI 和 ML 将如何改变未来的应用开发市场。

AI 和 ML 共同被赋予了与工业革命初期电力的发现同等重要的地位。这些前沿技术就像电力一样，开创了信息技术史上的新纪元。

今天，人工智能和机器学习驱动的系统正在彻底改变所有行业的业务方式。这些前沿技术正在逐渐带来跨行业的变革性变化，以下列举了其中的一些：

在医疗保健

逐渐地，人类从业者和机器将协同工作以提供更好的结果。先进的机器有望准确及时地诊断患者状况，而从业者可以更多地关注患者。

在金融
人工智能和机器学习是新的未来技术趋势讨论区块链等最新技术如何影响印度的资本市场。例如，资本市场运营商可以使用区块链来预测市场走势并检测欺诈行为。人工智能技术不仅为金融市场的新商业模式提供了机会，也巩固了人工智能技术专家在商业投资生态系统中的地位。

在房地产
Contactually.com是一种用于房地产业务的高级 CRM 系统，专为连接华盛顿特区的投资者和初创公司而设计。机器学习算法的额外功能将静态系统转换为实时的交互式机器，它可以响应、批准和推荐。  

在数据库管理
中，一般 DBA 系统中的重复性任务为 AI 技术提供了自动化流程和任务的机会。今天的 DBA 拥有先进的工具，因此他们可以为他们的组织做出增值贡献，而不仅仅是执行死记硬背的功能，正如在人工智能和机器学习对 DBA 意味着什么.

在个人设备市场
一些商业分析师声称人工智能是个人设备的游戏规则改变者市场。到 2020 年，大约 60% 的个人设备技术供应商将依赖支持人工智能的云平台来提供增强的功能和个性化服务。人工智能技术将提供“情感用户体验”。

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