近年來(lái)，人工智能又再一次刷新我們的三觀(guān)，ai的出現(xiàn)使得很多人的飯碗變得岌岌可危，在未來(lái)aI人工智能會(huì)進(jìn)一步發(fā)展，將會(huì)極大的解放生產(chǎn)力，勞動(dòng)力，先不說(shuō)未來(lái)，我們先看在19年，人工智能都會(huì)有那些新趨勢(shì)

趨勢(shì)一：很多應(yīng)用實(shí)現(xiàn)部分自動(dòng)化的新技術(shù)。
自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)會(huì)是分階段的，雖然實(shí)現(xiàn)完全的自動(dòng)化還有很長(zhǎng)的路要走，但是有許多工作流程和任務(wù)是可以實(shí)現(xiàn)部分自動(dòng)化的。事實(shí)上，大約60％的職業(yè)里的30％或更多的工作是可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的。我們已經(jīng)看到了一些基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音技術(shù)的產(chǎn)品和服務(wù)，而語(yǔ)言模型和機(jī)器人技術(shù)方面的進(jìn)一步改進(jìn)將會(huì)帶來(lái)針對(duì)文本和物理世界任務(wù)的解決方案。

趨勢(shì)二：人工智能將會(huì)基于現(xiàn)有的分析應(yīng)用而構(gòu)建。

在過(guò)去幾年里，很多公司都在構(gòu)建流程和基礎(chǔ)架構(gòu)來(lái)解鎖異構(gòu)的數(shù)據(jù)源，以便提升主要的關(guān)鍵分析任務(wù)的表現(xiàn)。這些任務(wù)包括了商業(yè)分析、推薦器和個(gè)性化服務(wù)、預(yù)測(cè)、異常檢測(cè)和監(jiān)控任務(wù)等。

除了使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音技術(shù)的新系統(tǒng)，我們預(yù)見(jiàn)深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)在企業(yè)里的早期嘗試將出現(xiàn)在那些已經(jīng)使用數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的地方。

趨勢(shì)三：用戶(hù)體驗(yàn)和用戶(hù)界面的設(shè)計(jì)將會(huì)很重要。

當(dāng)前許多的人工智能解決方案需要和消費(fèi)者、人類(lèi)工人和專(zhuān)家攜手工作。這些系統(tǒng)提升了用戶(hù)的工作效率，在許多情況下使他們能夠以難以置信的規(guī)模和準(zhǔn)確度完成任務(wù)。恰當(dāng)?shù)挠脩?hù)體驗(yàn)和用戶(hù)界面設(shè)計(jì)不僅能夠簡(jiǎn)化這些任務(wù)，而且長(zhǎng)期來(lái)看，這能讓用戶(hù)信任人工智能的解決方案，并使用它們。

趨勢(shì)四：有專(zhuān)門(mén)用于感知、模型訓(xùn)練和模型推理的硬件。

憑借創(chuàng)造了記錄的語(yǔ)音和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的模型，深度學(xué)習(xí)在2011年復(fù)興。今天已經(jīng)有足夠大的規(guī)模來(lái)證明需要專(zhuān)用的硬件。Facebook在一天里就做出數(shù)萬(wàn)億次預(yù)測(cè)。谷歌也有足夠的規(guī)模來(lái)證明自己制造專(zhuān)用硬件的合理性--從去年開(kāi)始，谷歌一直在其云環(huán)境中使用自己的張量處理單元（TPU）。2019年將出現(xiàn)更多的專(zhuān)用硬件。在中國(guó)和美國(guó)，許多公司和創(chuàng)業(yè)企業(yè)一直致力于制造面向模型構(gòu)建和推理的硬件來(lái)用于數(shù)據(jù)中心和邊緣設(shè)備。

趨勢(shì)五：人工智能解決方案將會(huì)繼續(xù)基于混合模型。

雖然深度學(xué)習(xí)將繼續(xù)引領(lǐng)許多有趣的研究，但大多數(shù)端到端的解決方案依然是混合系統(tǒng)。2019年，我們將開(kāi)始更多地了解其他組件和方法的基本作用--包括基于模型的方法，如貝葉斯推理、樹(shù)搜索、進(jìn)化、知識(shí)圖譜、仿真平臺(tái)等。

趨勢(shì)六：人工智能的成功將會(huì)刺激對(duì)新工具和流程的投資。

我們處在一個(gè)高度經(jīng)驗(yàn)主義的機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代。機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)的工具需要認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)、實(shí)驗(yàn)和模型搜索、模型部署和監(jiān)控的重要性。只看這個(gè)過(guò)程中的一個(gè)步驟：模型構(gòu)建，企業(yè)就已經(jīng)開(kāi)始研究用于數(shù)據(jù)血緣、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)的工具。在2019年，我們預(yù)計(jì)將會(huì)出現(xiàn)許多新工具，它們能夠讓開(kāi)發(fā)和實(shí)際部署人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品和服務(wù)更加容易。

趨勢(shì)七：機(jī)器欺騙挑戰(zhàn)才剛剛開(kāi)始
盡管已經(jīng)存在了大量的“人造”新聞，我們?nèi)匀惶幱跈C(jī)器生成內(nèi)容（人造圖像、視頻、語(yǔ)音和文本）的早期階段。至少到目前為止，刑偵和取證技術(shù)已經(jīng)能夠找出偽造的視頻和圖像。但生成虛假內(nèi)容的工具正在迅速發(fā)展，因此美國(guó)和其他地方的研究資助機(jī)構(gòu)已經(jīng)啟動(dòng)了一些項(xiàng)目，以確保偵測(cè)技術(shù)能夠跟上它們的發(fā)展。
機(jī)器欺騙不僅局限于機(jī)器欺騙人類(lèi)，機(jī)器欺騙機(jī)器（機(jī)器人）和人欺騙機(jī)器（水軍和點(diǎn)擊農(nóng)場(chǎng)）可能同樣難以處理。信息散布和點(diǎn)擊農(nóng)場(chǎng)將繼續(xù)被用于欺騙內(nèi)容和電商平臺(tái)上的排名系統(tǒng)，而檢測(cè)和對(duì)抗方法將不得不隨著新形式的機(jī)器欺騙的出現(xiàn)而迅速發(fā)展。
趨勢(shì)八：可靠性和安全性將成為中心議題
令人振奮的是，研究人員和實(shí)踐人員對(duì)隱私、公平和道德問(wèn)題產(chǎn)生了濃厚的興趣，并積極參與其中。但隨著人工智能系統(tǒng)被部署到關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用中（甚至包括涉及生死的場(chǎng)景，比如自動(dòng)駕駛汽車(chē)或醫(yī)療保健等），自動(dòng)化帶來(lái)的效率提升必須伴隨著對(duì)安全性和可靠性的測(cè)量以及確保。在線(xiàn)平臺(tái)上機(jī)器欺騙的興起，以及最近涉及自動(dòng)駕駛汽車(chē)的事故，已經(jīng)徹底讓這個(gè)問(wèn)題公開(kāi)化。

趨勢(shì)九：大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的民主化將帶來(lái)比較公平的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境

因?yàn)槲覀兯蕾?lài)的許多模型（包括深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)）都需要大量的數(shù)據(jù)，所以人工智能開(kāi)發(fā)領(lǐng)域可預(yù)見(jiàn)的贏家一直是能夠獲得大量數(shù)據(jù)的大公司或國(guó)家。但是，用于生成標(biāo)注數(shù)據(jù)集的服務(wù)商（特別是那些依賴(lài)于人類(lèi)標(biāo)注的公司）正在開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具來(lái)幫助他們的人類(lèi)員工實(shí)現(xiàn)規(guī)模化和提高準(zhǔn)確性。在某些領(lǐng)域，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GaN）和仿真平臺(tái)等新工具能夠提供真實(shí)的合成數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

文章標(biāo)題：人工智能發(fā)展有那些新趨勢(shì)
轉(zhuǎn)載來(lái)于：http://vcdvsql.cn/news37/132187.html

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