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　　近年來(lái)，人工智能又再一次刷新我們的三觀，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)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。

　　趨勢(shì)三：用戶體驗(yàn)和用戶界面的設(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、人類工人和專家攜手工作。這些系統(tǒng)提升了用戶的工作效率，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)挠脩趔w驗(yàn)和用戶界面設(shè)計(jì)不僅能夠簡(jiǎn)化這些任務(wù)，而且長(zhǎng)期來(lái)看，這能讓用戶信任人工智能的解決方案，并使用它們。

　　趨勢(shì)四：有專門用于感知、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)證明自己制造專用硬件的合理性--從去年開始，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)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蕾嚨脑S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)，所以人工智能開發(fā)領(lǐng)域可預(yù)見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（特別是那些依賴于人類標(biāo)注的公司）正在開始使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具來(lái)幫助他們的人類員工實(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。