每个人都在谈论“人工智能 ” 的最新趋势 – 新常态,几乎是每个行业每个工作流程的一部分。在整个2018年,您已经观察到在人工智能和机器学习技术上组装的应用程序,工具和平台的指数上推。这些技术不仅给人们留下了软件或互联网贸易的印象,还给人们留下了医疗保健,农业,制造业等其他方面的印象。

那么,你们大多数人可能都在想“2019年到2020年人工智能的未来是什么?”而有些人可能会坚持人工智能的“独特性”。其他人仍在思考“人工智能是全部积聚而不是工作”。

所有无法回答的问题都需要思考。

随着新技术的出现,人工智能在2018年取得了重大突破。如果您不相信我,请亲眼看看自己并亲眼目睹AI为您提供的微妙便利。Gmail中的响应发起人,中心桌上的Alexa,自动语音通话,为“Me Time”安排您的沙龙预约,以及如何在路上忘记自动驾驶汽车。

除了上述情景之外,还有很多其他行业利用应用AI的兴起。根据Statista的最新报告,预计人工智能最新趋势的收入将在未来几年出现大幅增长。因此,明确表示“早期接受者正在推动他们的人工智能投资,推出更多企业,并获得积极的回报”。

通过对人工智能新兴技术的投资,这种增长进一步加速,特别是21%的比例,并且预计在未来几年会有更多的增长。可以说,2019年也将出现向上的轨迹。

是时候看看2019年人工智能的最新趋势了:

1. AI中的约定

人工智能的道德规范是技术伦理的重要组成部分。相反,这是一个广泛的主题,同时也是对某些人的个人追求。

正如叔叔Ben在蜘蛛侠中说的那样,“伟大的力量伴随着巨大的责任”,这个公理适用于最新的人工智能应用。在人工智能取代人类的辩论和讨论中,要回答的底线是

自我统治和智能系统是否以包含个人和社会道德价值观的方式发展”?

2018年是见证大量演讲,视频,白皮书以及您可以为此主题计算的其他内容的一年。即使在2019年,这一主题也日益增长。

可能,您必须考虑为确保基于AI的应用程序的道德设计所做的一些事情是什么?

遵循IEEE全球自治和智能系统伦理倡议,必须制定政策和指导方针,并牢记以下几个方面:

透明度:这不仅是为了强制执行数据使用策略,而且是为了验证对除审计跟踪之外的系统中灌输的规则的访问。

合法责任:相反,它是AI应用程序造成的任何损害的财产法或任何法律授权。

为人工智能应用赋予价值:这可以通过在义务和禁止方面表达价值来实现,这可以通过算术来执行。

行政框架:不违反基本人权的准则,程序和程序。

政策:有关此应用程序的影响和关联的政策应位于适当的位置。

2.基于AI的芯片出现

与其他软件不同,人工智能领域的最新发展包括专门设计的补充CPU的处理器。此外,最快和最新的CPU可能无法提高基于AI的模型的培训速度。虽然假设,该模型需要额外的硬件来处理复杂的数学计算,以加速面部识别或物体检测等任务。

2019年,英特尔,NVIDIA,AMD,高通,ARM等大型芯片制造商将发布定制芯片,加快基于AI的应用程序的执行速度。这些芯片将针对与计算机视觉,自然语言处理和语音识别相关的特定情况和场景进行专门优化。

此外,他们将看到在医疗保健和汽车领域的下一代应用中巩固足迹。一些芯片将协助下一代数据库加速查询处理和预测分析。

3.物联网,区块链和人工智能在边缘的融合

2019年将是见证区块链与人工智能和物联网(物联网)与人工智能融合的例子。

事实上,如果没有物联网与人工智能合作,自驾车不是一种理性思考。IoT启用并访问车内建立的用于收集实时数据的传感器,而人工智能模型的最新创新使用车辆用于决策的程序。

为了更好地理解,深度学习AI算法采取必要的行动并根据这些数据做出决策。一些包括路径规划,具有眼睛跟踪功能的驾驶员监控,用于理解语音命令的自然语言处理,或者您可以假设在燃料不足时开始加油站的自我直接控制。

这不是全部; 这些自动驾驶汽车的另一个​​附加功能是通信能力,因此整个交通流程都得到了简化。

等待!还有另一个巨大的整合 – 区块链和AI。众所周知,区块链技术在安全性和可扩展性方面存在一些争议,而AI则受到隐私和信任问题的影响。但是,当两者结合起来解决这些问题时,区块链会使分散的数据市场变得适应,而人工智能则更加值得信赖和纯粹。

4.自动机器学习将成为下一个要点:“强化学习”

强化学习是人工智能领域最新发展的下一个重点。是的,它与监督和无监督方法不同。监督学习涉及使用描述性数据集进行学习,并提供对该特定数据集通用的输出(在给定一个特定位置的土地价值的情况下查找特定地块的价格)。然而,无监督学习包括找到未标记数据之间的关联或排列该数据。(想象一组没有标记但具有颜色,大小,阴影等参数的照片。而且,无论图像是花还是动物,程序都会产生输出。

强化学习是上述方法的一种独特方法。这是一种机器学习的方法,受到行为主义心理学家的启发,类似于孩子学习如何完成任务。在技​​术语言中,它是一个不使用数据识别技术的框架。相反,它使用经验驱动的决策制定。

在人工智能趋势的背景下,它是一种动态学习编程,它基于奖励和惩罚系统准备算法。

正在考虑使用强化学习,但行业正在探索应用,并将在未来几年继续对其进行试验。

留意正在考虑的一些工业案例的使用:

  • 高等教育  – 强化学习对于定制学习和教学体验的有用目的
  • 健康维护 - 糖尿病,妄想等许多慢性病的治疗政策做出健康的决定。

5.人工智能量子计算的曙光

人工智能和量子计算机是两个令人着迷的边界。每天,它似乎都是最先进的量子计算机的创新。因此,在你对新的人工智能技术中的任何神话进行消除之前,这些技术将使量子计算在2019年变得更好,对于创造更好的量子计算设备的正确方向而言,有点好处。然而,这将是一个小增量,但仍然是人工智能领域的一个巨大焦点。

量子计算机专门用于量子物理学,计算计算速度比超级计算机快得多。您必须使用位和字节配备计算机系统。与传统系统不同,量子计算机使用Qubits来存储信息。

然而,在处理量子计算的延迟方面,在保持量子比特的一致性或驱逐嘈杂和不需要的计算方面,还有很长的路要走。

然而,最期待的解决方案将是解决几乎无法解决的问题,如追踪星系中的地球,气候变化或我们的身体能够摧毁癌细胞等其他行星。

6.社会经济模型

在参加任何人工智能事件时,每个人的嘴唇上最突出的问题是“人工智能将来的趋势会带走工作吗?”。单个大纲中的答案是“它取决于”。

虽然人工智能正在接管资源稀缺的日常任务,但它会立即提供具有独特技能的新工作。主要原因是存在扩大技能差距和保持创造两极化社会的潜力的风险。

如您所知,人工智能的当前趋势正在吸引新的技能和工作; 它必须与价值创造相辅相成。例如,自动化可能会消除对特定内容的需求,但在同一个音符上会有对高触摸作业的追求。

7.神经网络的数字漂移

“人工智能中的神经网络”的一个自然假设是复制大脑的能力和功能,包括智能化。它们以数字形式存储所有数据 – 文本,时间或感官,进一步用于对信息进行分类。

神经网络的不断增长的需求不再是一个惊喜,即兴即时预测股票市场,诊断特定的健康问题,甚至组成音乐。而且,它们是“深度学习”中必不可少的垫脚石。神经网络创建用于处理自然语言,语音识别的强大算法。它可以为自动驾驶汽车提供帮助,检测癌症痕迹或欺诈检测。

毫无疑问,2019年将被证明可以增加深入研究的一年,以便您可以利用最新人工智能应用程序的强大功能来实现实时更改解决方案。

8.面部识别:创新

面孔是个人的独特身份。它在与社会中的其他人沟通方面发挥着重要作用。考虑到这些事实,面部识别是在现实世界中建立的,并且展现了人工智能未来趋势的好处。

面部识别被定义为一种技术,有助于使用他们的数字图像或面部特征模式识别人。2019年正在见证这种应用的精确性和可靠性。

您必须熟悉Facebook的Deepface程序,这使得在照片中标记您的朋友和家人的工作变得更加轻松。

尽管如此,个性化的一切都在蓬勃发展 – 从更新衣橱到营销,这项技术正在巩固每个生物识别标识的足迹。

9.有偏见的数据

随着机器学习模型被用于决策制定,如社会有益规范,抵押贷款,招聘等等,人工智能主题中这种有偏见的数据趋势变得越来越迫切。

为了更好地理解,请考虑一个虚构的促进妇女决策案例。传统的就业数据显示,女性获得的晋升程度低于男性,从而产生了歧视性的基于人工智能的应用程序。

因此,随着最新人工智能应用程序的使用越来越多,学习如何处理有偏见的数据将会逐渐增加。这种痛苦在于企业要考虑采取积极主动的措施来接受非歧视性数据的原则。

防止这种方法的一些方法是检查潜在风险,从多元化投入中积极包容,以及速度和性能之间的完美平衡。

10.隐私和政策

GDPR的引入是2018年该镇的话题。而且,2019年还在人工智能领域的最新发展中遇到隐私和政策对话问题。这是为了保护隐私并确保组织认真对待数据隐私问题。

许多人可能不知道如何使用您的数字信息。有时它会在打印件中丢失,有时甚至不知道它的用法。Facebook关于隐私问题的最新危机是冰山一角。

人工智能的法律仍然是新的,还需要进一步了解。然而,全球各国也在继续致力于制定人工智能监管的战略和倡议。

总结

人工智能趋势正在塑造着今天和明天。这项技术使现代社会受益,展现了一个更美好的世界,不仅可以窥探当前的帷幕,而且可以为改善和快乐的世界提供重要而清晰的画面。

因此,如果您想为您的下一个人工智能项目聘请最好的人工智能应用程序开发人员,您应该依赖于外包高技能和合格的专家的公司,他们了解您的梦想的价值并预示着技术的更好。

本文转自hackernoon,原文地址

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