自人工智能開始成長以來，其風(fēng)波一直不斷，特別是近幾年，人工智能步入黃金發(fā)展期，輿論風(fēng)暴更是一波接著一波。“人工智能距離威脅人類還有多遠(yuǎn)？”“八大現(xiàn)象論證人工智能威脅論真的存在”“AI警告！科技大佬為何紛紛站隊(duì)AI威脅論”······
在寶雞等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供網(wǎng)站制作、網(wǎng)站設(shè)計(jì) 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作定制網(wǎng)站制作,公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),成都品牌網(wǎng)站建設(shè),全網(wǎng)整合營銷推廣,外貿(mào)營銷網(wǎng)站建設(shè),寶雞網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。
但是不管輿論怎樣推波，我們都必須面對一個事實(shí)“AI真的讓我們生活的很好！”，并且它還會持續(xù)的“好”。未來的一年，人工智能還會繼續(xù)發(fā)力。
以下是2019年人工智能的發(fā)展趨勢，你準(zhǔn)備好迎接了嗎？
1.新技術(shù)實(shí)現(xiàn)部分任務(wù)自動化
2019年，自動化將分階段進(jìn)行。雖然距離全面自動化還需一段路程，但許多工作流程和任務(wù)都實(shí)現(xiàn)了部分自動化。據(jù)麥肯錫（McKinsey）統(tǒng)計(jì)，基于現(xiàn)有技術(shù)， 5%的職業(yè)有希望實(shí)現(xiàn)完全自動化，60%的職業(yè)可以實(shí)現(xiàn)30%自動化。
我們已經(jīng)看到了很多依賴計(jì)算機(jī)視覺和語音技術(shù)的產(chǎn)品和服務(wù)，2019年我們會看到更多。語言模型和機(jī)器人技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，將實(shí)現(xiàn)更全面的文本和物理解決方案。競爭將推動企業(yè)實(shí)施部分自動化解決方案，而自動化項(xiàng)目的成功會推動全面自動化的發(fā)展。
2.企業(yè)中的人工智能將建立在現(xiàn)有的分析應(yīng)用程序之上
過去幾年，公司致力于構(gòu)建流程和基礎(chǔ)架構(gòu)來解鎖不同的數(shù)據(jù)源，以便改進(jìn)關(guān)鍵型任務(wù)的分析，包括業(yè)務(wù)分析、推薦、個性化、預(yù)測、異常檢測和監(jiān)控等。
除了使用視覺和語音技術(shù)，我們期望深化深度學(xué)習(xí)，深入到公司擁有的數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。例如，通過深度學(xué)習(xí)為時間和地理空間數(shù)據(jù)注入系統(tǒng)，從而產(chǎn)生可可擴(kuò)展且更準(zhǔn)確的混合系統(tǒng)（即，將深度學(xué)習(xí)與其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法相結(jié)合的系統(tǒng)）
3. UX / UI設(shè)計(jì)將變得至關(guān)重要
當(dāng)前的AI解決方案是消費(fèi)者、人類工作者和領(lǐng)域內(nèi)專家攜手合作的。這些系統(tǒng)提高了用戶的生產(chǎn)力，使他們能夠以難以置信的規(guī)模和準(zhǔn)確度執(zhí)行任務(wù)。豐富的用戶體驗(yàn)或用戶界面設(shè)計(jì)不但能簡化任務(wù)操作，而且能直接提升用戶對一項(xiàng)產(chǎn)品的忠實(shí)度。
4.硬件將變得更加專業(yè)化，用于傳感、模型訓(xùn)練和模型推理
深度學(xué)習(xí)于2011年開始流行，在語音和計(jì)算機(jī)視覺方面塑造了創(chuàng)世紀(jì)的模式。如今，已經(jīng)有足夠的論證證明專業(yè)硬件的合理性——僅Facebook每天的預(yù)測就達(dá)到萬億次。谷歌也有足夠的規(guī)模證明自己生產(chǎn)的專用硬件的合理性。自去年開始，谷歌一直使用的是張量處理單元（TPU）。因此，2019年，更多的專有硬件將開始出現(xiàn)。中國和美國將有更多的公司基于數(shù)據(jù)中心和邊緣設(shè)備開發(fā)針對模型構(gòu)建和推理的硬件。
5.混合模型仍然很重要
雖然深度學(xué)習(xí)一直在持續(xù)發(fā)力，但大多數(shù)實(shí)現(xiàn)端到端解決方案的都是混合系統(tǒng)。2019年，其他組件和方法將會不斷浮出水面，包括基于模型的方法，例如貝葉斯推理，樹搜索、進(jìn)化、知識圖譜、模擬平臺等等。我們可能會看到更多不基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)。
6.投資將用于新的工具和流程
我們處于一個高度經(jīng)驗(yàn)主義的機(jī)器學(xué)習(xí)時代。ML開發(fā)工具需要考慮數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)和模型搜索以及模型部署和監(jiān)視的重要性。只需要完成一個步驟：模型創(chuàng)建，公司就可以開始研發(fā)數(shù)據(jù)沿襲、元數(shù)據(jù)管理和分析、計(jì)算資源高效利用、高效模型搜索和超參數(shù)調(diào)優(yōu)等工具。2019年，我們期待有新的工具來簡化AI和ML在產(chǎn)品和服務(wù)上的開發(fā)和實(shí)際部署。
7.關(guān)于機(jī)器欺騙的挑戰(zhàn)將會增加
目前，我們還處于機(jī)器生成內(nèi)容（圖像、視頻、音頻和文本等）的早期階段，一些關(guān)于“機(jī)器欺騙”的新聞層出不窮。就目前而言，檢測和取證技術(shù)已經(jīng)能夠檢索到虛假的視頻和圖像。但用于生成虛假內(nèi)容的工具仍在迅速改進(jìn)，因此我們必須確保檢測技術(shù)能夠跟上步伐。
機(jī)器欺騙不單單是欺騙人類的機(jī)器，還包括機(jī)器欺騙機(jī)器（機(jī)器人）和人類欺騙機(jī)器（巨魔軍隊(duì)和點(diǎn)擊農(nóng)場）。信息傳播和點(diǎn)擊農(nóng)場會繼續(xù)作用在欺騙內(nèi)容和零售平臺的排名系統(tǒng)上，我們必須在新形式的機(jī)器欺騙研發(fā)出來之前盡快解決這一問題。
8.自動化需要安全性的保證
令人振奮的是，研究人員和從業(yè)人員都對隱私、公平和道德問題產(chǎn)生了濃厚的興趣。隨著人工智能開始逐漸深入到關(guān)鍵型應(yīng)用中，自動化的效率提高更需要安全性和可靠性的保證。在線平臺的機(jī)器欺騙行為的增加，以及最近涉及的自動駕駛汽車的事故，徹底打破了這個問題。2019年，我們期待更深入的討論安全問題。
9.訪問更多的數(shù)據(jù)有助于利用未產(chǎn)生的數(shù)據(jù)
由于我們很多的依賴模型（包括深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)）都缺乏數(shù)據(jù)，因此更容易在人工智能領(lǐng)域取勝的是那些擁有大量數(shù)據(jù)的大公司和國家。但是，由于生成標(biāo)記數(shù)據(jù)集的服務(wù)都開始使用機(jī)器學(xué)習(xí)，在一些領(lǐng)域，生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)和仿真平臺等新工具能夠提供真實(shí)的綜合數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。借助新的安全隱私保護(hù)技術(shù)，企業(yè)可以利用他們自己創(chuàng)建的數(shù)據(jù)。因此較小的公司可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能贏得競爭力。
重慶分公司
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