2019年人工智能的发展趋势，你准备好迎接了吗？

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI。对于人工智能的基础研究者来说，它是一门新的技术科学，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的应用系统。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一种智能机器，这种机器能以人类智能相似的方式作出反应。

一，什么是人工智能

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI。对于人工智能的基础研究者来说，它是一门新的技术科学，是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的应用系统。人工智能是计算机科学的一个分支，它试图了解智能的实质，并生产出一种智能机器，这种机器能以人类智能相似的方式作出反应。

人工智能领域风起云涌：AlphaGo 击败李世石，百度推出无人车，IBM、微软、Facebook 都推出了人工智能平台。种种迹象都在向公众传达一个信息，人工智能时代确实到来了。

但是不管舆论怎样推波，我们都必须面对一个事实“AI真的让我们生活的很好!”，并且它还会持续的“好”。未来的一年，人工智能还会继续发力。

以下是2019年人工智能的发展趋势，你准备好迎接了吗?

1.新技术实现部分任务自动化

2019年，自动化将分阶段进行。虽然距离全面自动化还需一段路程，但许多工作流程和任务都实现了部分自动化。据麦肯锡(McKinsey)统计，基于现有技术， 5%的职业有希望实现完全自动化，60%的职业可以实现30%自动化。

我们已经看到了很多依赖计算机视觉和语音技术的产品和服务，2019年我们会看到更多。语言模型和机器人技术的持续发展，将实现更全面的文本和物理解决方案。竞争将推动企业实施部分自动化解决方案，而自动化项目的成功会推动全面自动化的发展。

2.企业中的人工智能将建立在现有的分析应用程序之上

过去几年，公司致力于构建流程和基础架构来解锁不同的数据源，以便改进关键型任务的分析，包括业务分析、推荐、个性化、预测、异常检测和监控等。

除了使用视觉和语音技术，我们期望深化深度学习，深入到公司拥有的数据和机器学习领域。例如，通过深度学习为时间和地理空间数据注入系统，从而产生可可扩展且更准确的混合系统(即，将深度学习与其他机器学习方法相结合的系统)

3. UX / UI设计将变得至关重要

当前的AI解决方案是消费者、人类工作者和领域内专家携手合作的。这些系统提高了用户的生产力，使他们能够以难以置信的规模和准确度执行任务。丰富的用户体验或用户界面设计不但能简化任务操作，而且能直接提升用户对一项产品的忠实度。

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4.硬件将变得更加专业化，用于传感、模型训练和模型推理

深度学习于2011年开始流行，在语音和计算机视觉方面塑造了创世纪的模式。如今，已经有足够的论证证明专业硬件的合理性——仅Facebook每天的预测就达到万亿次。谷歌也有足够的规模证明自己生产的专用硬件的合理性。自去年开始，谷歌一直使用的是张量处理单元(TPU)。因此，2019年，更多的专有硬件将开始出现。中国和美国将有更多的公司基于数据中心和边缘设备开发针对模型构建和推理的硬件。

5.混合模型仍然很重要

虽然深度学习一直在持续发力，但大多数实现端到端解决方案的都是混合系统。2019年，其他组件和方法将会不断浮出水面，包括基于模型的方法，例如贝叶斯推理，树搜索、进化、知识图谱、模拟平台等等。我们可能会看到更多不基于神经网络的机器学习。

6.投资将用于新的工具和流程

我们处于一个高度经验主义的机器学习时代。ML开发工具需要考虑数据、实验和模型搜索以及模型部署和监视的重要性。只需要完成一个步骤：模型创建，公司就可以开始研发数据沿袭、元数据管理和分析、计算资源高效利用、高效模型搜索和超参数调优等工具。2019年，我们期待有新的工具来简化AI和ML在产品和服务上的开发和实际部署。

7.关于机器欺骗的挑战将会增加

目前，我们还处于机器生成内容(图像、视频、音频和文本等)的早期阶段，一些关于“机器欺骗”的新闻层出不穷。就目前而言，检测和取证技术已经能够检索到虚假的视频和图像。但用于生成虚假内容的工具仍在迅速改进，因此我们必须确保检测技术能够跟上步伐。

机器欺骗不单单是欺骗人类的机器，还包括机器欺骗机器(机器人)和人类欺骗机器(巨魔军队和点击农场)。信息传播和点击农场会继续作用在欺骗内容和零售平台的排名系统上，我们必须在新形式的机器欺骗研发出来之前尽快解决这一问题。

8.自动化需要安全性的保证

令人振奋的是，研究人员和从业人员都对隐私、公平和道德问题产生了浓厚的兴趣。随着人工智能开始逐渐深入到关键型应用中，自动化的效率提高更需要安全性和可靠性的保证。在线平台的机器欺骗行为的增加，以及最近涉及的自动驾驶汽车的事故，彻底打破了这个问题。2019年，我们期待更深入的讨论安全问题。

9.访问更多的数据有助于利用未产生的数据

由于我们很多的依赖模型(包括深度学习和强化学习)都缺乏数据，因此更容易在人工智能领域取胜的是那些拥有大量数据的大公司和国家。但是，由于生成标记数据集的服务都开始使用机器学习，在一些领域，生成对抗网络(GAN)和仿真平台等新工具能够提供真实的综合数据，用于训练机器学习模型。借助新的安全隐私保护技术，企业可以利用他们自己创建的数据。因此较小的公司可以利用机器学习和人工智能赢得竞争力。

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