人工智能未来十大趋势

   近几年来，在数字经济不断发展的背景下，人工智能与各种应用场景的深度融合得到了迅速发展。许多人也开始从“白”到“大牛”，深入了解人工智能产业。逐步成为推动经济发展创新的重要技术。接下来小编就为大家讲解一下人工智能未来十大趋势，一起来看看吧。

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人工智能未来十大趋势

   普通机器人是指不具备智能、仅具备一般编程能力和操作功能的机器人，中国通信巨头华为发布了自己的人工智能芯片，并将之应用到其智能手机产品中，而三星最新推出的语音助手Bixby也已从软件层升级为语音助手，长时间处于“你问我答”模式，人工智能通过智能手机更加贴近人们的生活。

   从应用层面上看：随着第五代移动通信技术的发展，设备之间的互联将具有更高的带宽和更低的延迟，从而带来更多的人工智能应用，比如自动驾驶、VR等。这就扫清了这些技术落地应用的障碍。

   因特网公司将成为AI投入的最大企业。据艾瑞数据分析，2019年中国科技企业在技术研发上的投入约为4005亿元，其中人工智能算法占9.3%，人工智能算法占370亿元，而且大部分都来自互联网科技企业。计算机视觉算法应用领域主要有计算机视觉、语音识别/语音合成、自然语言处理三个，分别占22.5%、2.3%和7.1%，这三个领域中，计算机视觉相关算法的研发投入占最大，这三个领域与视觉相关的创业公司数量、产业需求和政策导向呈正相关关系，而且计算机视觉仍然是中国最具代表性的人工智能应用技术。

1.引入支持AI的芯片

   AI依靠专用处理器来补充CPU。先进的CPU模型也不能加快AI训练模型。
为了提高面部识别、目标探测等任务的执行速度，AI模型需要增加硬件来解决复杂的数学问题。

   芯片制造商，包括NVIDIA,ARM，英特尔和高通，将提供专门的芯片来提高基于AI应用程序的速度。该芯片将为与自然语言处理、语音识别和计算机视觉相关的特定用例和场景设计。工业级别的应用很快就会依靠这些芯片来为消费者和终端用户提供信息。

2.面部识别

   近来，脸部识别在许多负面新闻中流行开来，不管是中国的SenseTime还是谷歌赢得了诉讼。
但该技术将在2019年持续增长。脸部识别是一种以人工智能为基础的技术，用来识别人们对脸部特征和数字图像的使用方式。

   在2019年，面部识别技术的应用将增加，其可靠性和精确度更高。比如，Facebook的Deepface程序用来在照片上标记好友和家人。另外，现在几乎所有的智能手机都可以使用面锁了。

   脸部识别将继续被用于从广告到交通体验的生物识别。因为识别无创且易于部署，这一AI技术趋势将继续上升。脸部识别的其他用例还包括通过安全检查和付费执法。未来面部识别技术还可以应用于医疗行业，用于临床试验和医学诊断。便携式医学成像技术之一，Openwater正在打破能够从大脑读取图像的界限。

3.AI和IoT的融合

   2019年AI将在边缘层遇到物联网。在物联网中，我们将会看到更多的人工智能和用例。
举例来说，没有人工智能和物联网的结合，自动驾驶汽车的概念是不可能实现的。传感器支持物联网，可以收集实时数据，并通过AI模型进行电源决策。

   深层次的学习算法可以帮助你根据物联网传感器收集的数据行动和作出决定。其中包括通过视觉追踪来加强对司机的监控、路线规划、在汽车燃料或汽油不足时自动直接移至加油站，以及通过语音指令进行自然语言处理。

   在企业中，物联网正成为人工智能的一个重要推动力。这款Edge设备将配备支持AI的芯片，基于ASIC和FPGA。

4.社会经济模型

   随着人工智能越来越受到人们的关注，几乎每个人都会问这样一个问题：“AI会很快带走工作吗？”答案是，“取决于”。

   尽管AI能夺去资源稀缺的工作，但它也能带来一份拥有多种技能的工作。
不管答案是什么，各国政府和世界经济论坛都在讨论这个问题。原因在于，人工智能应用的兴起会有扩大技能差距的风险，并可能导致社会两极分化。

   尽管自动化可以消除对工作的需求，但是对于像老师、护士、客服主管这样的工作总是有需求的。重新分配计划将是立法人员2019年的重点工作。

5.神经网络之间的互操作性

构建神经网络模型的最大挑战之一取决于选择正确的框架。开发人员和数据科学家必须从众多选项中选择合适的平台，包括TensorFlow，Caffe2，Apache MXNet，Microsoft Cognitive Toolkit和PyTorch。

在特定框架中训练和评估模型之后，很难将训练的模型移植到另一个框架。这是因为神经网络工具包之间缺乏互操作性。为了克服这一挑战，Facebook，微软和AWS合作开发了开放式神经网络交换，允许在各种框架中重用经过训练的神经网络模型。它将成为2019年该行业的关键技术。

6.通过AIOps自动化DevOps

   现代化的基础设施和应用程序产生日志数据以进行搜索、索引和分析。由操作系统、应用软件、服务器软件和硬件所获得的大量数据集可以用于搜索模式和洞察。

   通过对这样的数据集采用机器学习模型，IT操作就可以从被动转变为预测。随着人工智能的潜力被运用到运营中，它将重建处理基础设施的方式。将AI和ML应用于开发环境和IT操作，将为企业提供智慧。这将有助于运营团队对根本原因进行精确的分析。因此，AIOps将在2019年成为焦点.AI和DevOps的融合将有利于企业和公共云供应商。。

7.自动机器学习模型

   AutoML将改变基于ML的模型的AI趋势。这样，开发者和业务分析师就可以开发出能够解决复杂情况的机器学习模型，而无需经过ML模型的训练。

   在AutoML平台上，业务分析人员可以继续关注业务问题，而不会迷失在工作流程和进程中。
这个平台能够适应自定义ML平台和认知API，并且不需要开发人员完成整个工作流程就能提供适当程度的个性化。

8.深度学习

   随着数据维度的增加，机器学习变得更加复杂。假设你试图将你的声音转录到文本中。情况不断恶化。

   但深度学习是自动驾驶汽车、图像识别和语音控制技术的基础。有了GoogleHome和Amazon的Alexa，你就可以找到各种使用自然语言处理的语音应用了，这种应用属于深度学习领域。
这样，我们就可以看到对下一代深度学习算法的兴趣在增长，这些算法能够克服技术基础结构问题等复杂问题。

9. AI和区块链的融合

    我们都知道区块链可以处理诸如可扩展性这样的挑战，而人工智能具有信任和隐私，这两项技术可以结合起来解决这些挑战。

   块链为分散的市场提供了动力，这使得AI算法更加可靠和透明。举例来说，Enigma是一个提供安全数据市场的初创公司，用户可以通过智能合同进行订阅和访问。

10.政策和隐私

   在2018年，引入GDPR是一个热门话题。在2019年和2020年，我们预期会有更多关于政策和隐私的讨论。

   大部分人都不知道数字信息是如何在因特网上使用的。脸谱隐私危机让人们意识到数字数据隐私。

   正因为如此，立法者和政府将继续把隐私政策作为2019年的主要议题。同意AI在数字生态系统中的应用将是非常重要的，而AI相关法律还需要进一步理解。全球范围内制定人工智能法规的倡议将继续下去。

   在2019年以及今后的岁月里，与AI相关的技术和ML将持续增长。像IBM、Facebook和Google这样的机构正在投入大量的资金和时间来研发能够给用户带来利益的人工智能技术。
大部分人都想知道2019年人工智能会带来什么样的变化。以上就是小编为大家带来的人工智能未来十大趋势，希望对您有帮助。