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以下是企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和從業(yè)者應(yīng)該在提前幾個(gè)月關(guān)注的關(guān)鍵人工智能趨勢(shì)。

我們將開(kāi)始看到技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)大量任務(wù)的部分自動(dòng)化。

自動(dòng)化分階段進(jìn)行。 雖然全自動(dòng)化可能還有很長(zhǎng)的路要走，但是有許多工作流程和任務(wù)可以實(shí)現(xiàn)部分自動(dòng)化。 事實(shí)上， 麥肯錫估計(jì)“使用現(xiàn)有技術(shù)，只有不到5％的職業(yè)可以完全自動(dòng)化。 但是，大約60％的職業(yè)可能有30％或更多的工作活動(dòng)組分可以自動(dòng)化?！?/p>

我們已經(jīng)看到了一些依賴于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和語(yǔ)音技術(shù)的有趣產(chǎn)品和服務(wù)，我們期望在2019年看到更多。尋找語(yǔ)言模型和機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)一步改進(jìn)，將導(dǎo)致針對(duì)文本和物理世界任務(wù)的解決方案。 競(jìng)爭(zhēng)將驅(qū)動(dòng)企業(yè)實(shí)施部分自動(dòng)化解決方案，而非等待完整的自動(dòng)化模型出現(xiàn)，這些部分自動(dòng)化項(xiàng)目的成功將促進(jìn)進(jìn)一步的發(fā)展。

企業(yè)中的AI將基于現(xiàn)有的分析應(yīng)用程序搭建。

過(guò)去幾年，公司一直在構(gòu)建流程和基礎(chǔ)架構(gòu)來(lái)解鎖分散的數(shù)據(jù)源，以改進(jìn)對(duì)大多數(shù)關(guān)鍵任務(wù)的分析，比如業(yè)務(wù)分析，推薦系統(tǒng)和個(gè)性化定制服務(wù)，預(yù)測(cè)還是異常檢測(cè)和監(jiān)控。

除了使用視覺(jué)和語(yǔ)音技術(shù)的新系統(tǒng)之外，我們預(yù)期，早期進(jìn)行深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)的公司存在于那些已經(jīng)擁有數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域。 例如，公司正在把深度學(xué)習(xí)注入時(shí)間和地理空間數(shù)據(jù)系統(tǒng)，從而產(chǎn)生更加可擴(kuò)展、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)）。

在部分自動(dòng)化和“Human-In-The-Loop”（將人考慮進(jìn)數(shù)據(jù)閉環(huán)）的時(shí)代，UX / UI設(shè)計(jì)將至關(guān)重要。

許多當(dāng)前的AI解決方案與消費(fèi)者、人類工作者和領(lǐng)域?qū)＜冶晨勘澈献鳌?這些系統(tǒng)提高了用戶的生產(chǎn)力，并且在許多情況下使他們能夠以令人難以置信的規(guī)模和準(zhǔn)確性執(zhí)行任務(wù)。 正確的用戶體驗(yàn)/用戶界面設(shè)計(jì)不僅簡(jiǎn)化了這些任務(wù)，而且實(shí)際上，它在使用戶信任并使用人工智能解決方案方面走過(guò)了很長(zhǎng)的歷史。

我們將看到用于傳感器、模型訓(xùn)練和模型推理的專用硬件。

深度學(xué)習(xí)的復(fù)興始于2011年左右，在語(yǔ)音和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面創(chuàng)造了創(chuàng)紀(jì)錄的模式。 今天，確實(shí)有足夠的規(guī)模來(lái)證明專業(yè)硬件的合理性 – 僅Facebook每天就可以進(jìn)行數(shù)萬(wàn)億的預(yù)測(cè)。 谷歌也有足夠的規(guī)模來(lái)證明自己生產(chǎn)專用硬件的合理性：自去年以來(lái)，它一直在其云中使用其張量處理單元（TPU）。 2019應(yīng)該看到更廣泛的專用硬件選擇開(kāi)始出現(xiàn)。 中國(guó)和美國(guó)的許多公司和初創(chuàng)公司一直致力于在數(shù)據(jù)中心和邊緣設(shè)備上開(kāi)發(fā)針對(duì)模型構(gòu)建和推理的硬件。

AI解決方案將繼續(xù)依賴混合模型。

雖然深度學(xué)習(xí)繼續(xù)推動(dòng)許多有趣的研究，但大多數(shù)端到端解決方案都是混合系統(tǒng)。在2019年，我們將開(kāi)始更多地了解其他組件和方法的重要作用 – 包括基于模型的方法，如貝葉斯推斷，樹(shù)搜索，進(jìn)化算法，知識(shí)圖譜，模擬平臺(tái)等等。 我們可能會(huì)開(kāi)始看到不基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法的令人興奮的發(fā)展。

人工智能的成功將刺激對(duì)新工具和流程的投資。

我們處于一個(gè)高度經(jīng)驗(yàn)化的機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代。 ML開(kāi)發(fā)工具需要考慮數(shù)據(jù)重要性、實(shí)驗(yàn)、模型搜索、模型部署和監(jiān)控的重要性。 我們現(xiàn)在只做了一小步：模型構(gòu)建。 公司開(kāi)始研究數(shù)據(jù)血緣，元數(shù)據(jù)管理和分析，計(jì)算資源的有效利用，高效模型搜索和超參數(shù)調(diào)整等工具。 在2019年，期望許多新工具可以簡(jiǎn)化AI和ML在產(chǎn)品和服務(wù)上的開(kāi)發(fā)和實(shí)際部署。

機(jī)器欺騙仍然是一個(gè)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

盡管有一些“造假”的新聞，但我們?nèi)匀惶幱跈C(jī)器生成內(nèi)容（假圖像，視頻，音頻和文本）的早期階段。 至少就目前而言，檢測(cè)和取證技術(shù)已經(jīng)能夠發(fā)現(xiàn)虛假的視頻和圖像。 但是，用于生成虛假內(nèi)容的工具正在迅速改進(jìn)，因此美國(guó)和其他地方的融資機(jī)構(gòu)已經(jīng)啟動(dòng)了一些計(jì)劃，以確保檢測(cè)技術(shù)不斷發(fā)展。

機(jī)器欺騙不只是指欺騙人類的機(jī)器; 欺騙機(jī)器的機(jī)器（機(jī)器人）和欺騙機(jī)器的人類（釣魚部隊(duì)和點(diǎn)擊農(nóng)場(chǎng)）可能同樣難以處理。 信息傳播方法論和點(diǎn)擊農(nóng)場(chǎng)將繼續(xù)用于欺騙內(nèi)容和零售平臺(tái)上的排名系統(tǒng)，當(dāng)新形式的機(jī)器欺騙發(fā)生時(shí)，我們要以最快的速度開(kāi)發(fā)檢測(cè)和解決這些問(wèn)題的方法。

可靠性和安全性將成為焦點(diǎn)。

令人振奮的是，研究人員和從業(yè)人員對(duì)隱私，公平和道德問(wèn)題產(chǎn)生了濃厚的興趣并參與其中。 不過(guò)，隨著人工智能系統(tǒng)部署在關(guān)鍵任務(wù)應(yīng)用中 ，（甚至包括自動(dòng)駕駛汽車或醫(yī)療保健等應(yīng)用中存在的致命場(chǎng)景） 我們需要用自動(dòng)化提高效率的同時(shí)，一樣監(jiān)控并保障安全性和可靠性。 在線平臺(tái)上的機(jī)器欺騙行為的增加，以及最近涉及自動(dòng)駕駛汽車的事故，已經(jīng)讓這個(gè)問(wèn)題進(jìn)入公眾視野。 在2019年，我們期望更深入地討論安全問(wèn)題。

大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的訪問(wèn)權(quán)利民主化會(huì)讓競(jìng)爭(zhēng)更加公平

由于我們依賴的許多模型 – 包括深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí) – 都是需要使用大量的數(shù)據(jù)，因此，能夠預(yù)期到的人工智能領(lǐng)域的獲勝者是擁有大量數(shù)據(jù)的大公司或國(guó)家。 但是，用于生成標(biāo)記數(shù)據(jù)集（特別是依賴人類標(biāo)注者的公司）的服務(wù)開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具來(lái)幫助他們的人類工作者擴(kuò)展并提高其準(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)，可用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。 最后，一系列安全和隱私保護(hù)技術(shù)促進(jìn)了各組織之間的數(shù)據(jù)共享，這有助于公司善加利用他們產(chǎn)生不了的數(shù)據(jù)。 總之，這些發(fā)展將幫助小型公司利用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)。