الذكاء الاصطناعي (AI) هو الميدان للتكنولوجية الجديدة التي تتنافس عليها الشركات والبلدان من أجل السيطرة على التطورات التقنية الحديثة التي تحاكي عقول واعمال البشر. إن الحكومة الصينية تسعى وراء تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بقوة في محاولة للسيطرة على الابتكار في المستقبل. وبالنظر إلى أن بعض أكبر الكيانات في العالم تركز على تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، فمن المؤكد أن 2018 سوف تشهد تطورات هامة في الفضاء. فيما يلي نرد اهم اتجاهات الذكاء الاصطناعي للبحث عنها لهذا العام.
- سوف يصبح الذكاء الاصطناعي نقطة حوار سياسي ففي حين قد يساعد في خلق فرص عمل، إلا أنه سيؤدي أيضًا إلى فقدان بعض الأفراد للعمل.
- سوف تصبح اللوجستية كفاءة على نحو متزايد،حيث تستخدم شركات مثل Kiva Systems – الآن Amazon Robotics – مزيجًا من الذكاء الاصطناعي والروبوتات المتقدمة لتزويد تجار التجزئة في الصناديق الكبرى بحلول لوجستية لم يسبق لها مثيل.
- سيطلق مصنعو السيارات الرئيسيون سيارات ذاتية القيادة ، حيث تستعد شركات صناعة السيارات التقليدية مثل Audi لإطلاق سياراتها ذاتية القيادة في عام 2018.
- التعلم الآلي سيساعد عمال المعرفة: في حين يشعر البعض بالقلق من أن الذكاء الاصطناعي سيخرج الناس من العمل، فإن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي لديها أيضاً القدرة على مساعدة الموظفين، وخاصة العاملين في مجال المعرفة
- التعلم الآلي هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي، حيث تقوم شركات مثل Facebook باستخدام النماذج الإحصائية بالفعل لمساعدة الماكينات على اتخاذ قرارات مستنيرة حول المحتوى الذي سيعرض لك بعد ذلك. لكي تعمل النماذج بشكل صحيح، فإنها تتطلب كميات هائلة من البيانات وقدرة حوسبة كبيرة.سوف يتعود المستهلكون على التحدث مع التكنولوجيا. ففي عام 2018، سيصبح المستهلكون أكثر ارتياحًا للواجهات القائمة على الصوت، حيث يتم دمج المساعدين الأذكياء في أجهزة الكمبيوتر والهواتف الذكية وحتى التلفزيون.
- سيتزايد الطلب على علماء البيانات والطلب على المهندسين، فوفقا لشركة آي بي إم، فإن الطلب سيزيد إلى 2.7 مليون بحلول عام 2020. وبما أن الشركات من جميع الأحجام تسعى جاهدة لجمع البيانات وتحليلها بشكل فعال ، فسوف يكون هناك حتمًا حاجة متزايدة لعلماء بيانات موهوبين قادرين على التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة لمساعدة الذكاء الاصطناعي.
- إننا ندخل في وقت تستطيع فيه شبكة من أجهزة الكمبيوتر القدرة على حل بعض المشكلات الصحية الأكثر تحديًا في العالم من خلال جمع وتحليل البيانات الجزيئية البشرية.