每個人都在談論「人工智能 」 的最新趨勢 – 新常態，幾乎是每個行業每個工作流程的一部分。在整個2018年，您已經觀察到在人工智能和機器學習技術上組裝的應用程序，工具和平台的指數上推。這些技術不僅給人們留下了軟件或互聯網貿易的印象，還給人們留下了醫療保健，農業，製造業等其他方面的印象。

那麼，你們大多數人可能都在想「2019年到2020年人工智能的未來是什麼？」而有些人可能會堅持人工智能的「獨特性」。其他人仍在思考「人工智能是全部積聚而不是工作」。

所有無法回答的問題都需要思考。

隨着新技術的出現，人工智能在2018年取得了重大突破。如果您不相信我，請親眼看看自己並親眼目睹AI為您提供的微妙便利。Gmail中的響應發起人，中心桌上的Alexa，自動語音通話，為「Me Time」安排您的沙龍預約，以及如何在路上忘記自動駕駛汽車。

除了上述情景之外，還有很多其他行業利用應用AI的興起。根據Statista的最新報告，預計人工智能最新趨勢的收入將在未來幾年出現大幅增長。因此，明確表示「早期接受者正在推動他們的人工智能投資，推出更多企業，並獲得積極的回報」。

通過對人工智能新興技術的投資，這種增長進一步加速，特別是21％的比例，並且預計在未來幾年會有更多的增長。可以說，2019年也將出現向上的軌跡。

是時候看看2019年人工智能的最新趨勢了：

1. AI中的約定

人工智能的道德規範是技術倫理的重要組成部分。相反，這是一個廣泛的主題，同時也是對某些人的個人追求。

正如叔叔Ben在蜘蛛俠中說的那樣，「偉大的力量伴隨着巨大的責任」，這個公理適用於最新的人工智能應用。在人工智能取代人類的辯論和討論中，要回答的底線是

「自我統治和智能系統是否以包含個人和社會道德價值觀的方式發展」？

2018年是見證大量演講，視頻，白皮書以及您可以為此主題計算的其他內容的一年。即使在2019年，這一主題也日益增長。

可能，您必須考慮為確保基於AI的應用程序的道德設計所做的一些事情是什麼？

遵循IEEE全球自治和智能系統倫理倡議，必須制定政策和指導方針，並牢記以下幾個方面：

透明度：這不僅是為了強制執行數據使用策略，而且是為了驗證對除審計跟蹤之外的系統中灌輸的規則的訪問。

合法責任：相反，它是AI應用程序造成的任何損害的財產法或任何法律授權。

為人工智能應用賦予價值：這可以通過在義務和禁止方面表達價值來實現，這可以通過算術來執行。

行政框架：不違反基本人權的準則，程序和程序。

政策：有關此應用程序的影響和關聯的政策應位於適當的位置。

2.基於AI的芯片出現

與其他軟件不同，人工智能領域的最新發展包括專門設計的補充CPU的處理器。此外，最快和最新的CPU可能無法提高基於AI的模型的培訓速度。雖然假設，該模型需要額外的硬件來處理複雜的數學計算，以加速面部識別或物體檢測等任務。

2019年，英特爾，NVIDIA，AMD，高通，ARM等大型芯片製造商將發佈定製芯片，加快基於AI的應用程序的執行速度。這些芯片將針對與計算機視覺，自然語言處理和語音識別相關的特定情況和場景進行專門優化。

此外，他們將看到在醫療保健和汽車領域的下一代應用中鞏固足跡。一些芯片將協助下一代數據庫加速查詢處理和預測分析。

3.物聯網，區塊鏈和人工智能在邊緣的融合

2019年將是見證區塊鏈與人工智能和物聯網（物聯網）與人工智能融合的例子。

事實上，如果沒有物聯網與人工智能合作，自駕車不是一種理性思考。IoT啟用並訪問車內建立的用於收集實時數據的傳感器，而人工智能模型的最新創新使用車輛用於決策的程序。

為了更好地理解，深度學習AI算法採取必要的行動並根據這些數據做出決策。一些包括路徑規劃，具有眼睛跟蹤功能的駕駛員監控，用於理解語音命令的自然語言處理，或者您可以假設在燃料不足時開始加油站的自我直接控制。

這不是全部; 這些自動駕駛汽車的另一個​​附加功能是通信能力，因此整個交通流程都得到了簡化。

等待！還有另一個巨大的整合 – 區塊鏈和AI。眾所周知，區塊鏈技術在安全性和可擴展性方面存在一些爭議，而AI則受到隱私和信任問題的影響。但是，當兩者結合起來解決這些問題時，區塊鏈會使分散的數據市場變得適應，而人工智能則更加值得信賴和純粹。

4.自動機器學習將成為下一個要點：「強化學習」

強化學習是人工智能領域最新發展的下一個重點。是的，它與監督和無監督方法不同。監督學習涉及使用描述性數據集進行學習，並提供對該特定數據集通用的輸出（在給定一個特定位置的土地價值的情況下查找特定地塊的價格）。然而，無監督學習包括找到未標記數據之間的關聯或排列該數據。（想像一組沒有標記但具有顏色，大小，陰影等參數的照片。而且，無論圖像是花還是動物，程序都會產生輸出。

強化學習是上述方法的一種獨特方法。這是一種機器學習的方法，受到行為主義心理學家的啟發，類似於孩子學習如何完成任務。在技​​術語言中，它是一個不使用數據識別技術的框架。相反，它使用經驗驅動的決策制定。

在人工智能趨勢的背景下，它是一種動態學習編程，它基於獎勵和懲罰系統準備算法。

正在考慮使用強化學習，但行業正在探索應用，並將在未來幾年繼續對其進行試驗。

留意正在考慮的一些工業案例的使用：

  • 高等教育  – 強化學習對於定製學習和教學體驗的有用目的。
  • 健康維護 - 為糖尿病，妄想等許多慢性病的治療政策做出健康的決定。

5.人工智能量子計算的曙光

人工智能和量子計算機是兩個令人着迷的邊界。每天，它似乎都是最先進的量子計算機的創新。因此，在你對新的人工智能技術中的任何神話進行消除之前，這些技術將使量子計算在2019年變得更好，對於創造更好的量子計算設備的正確方向而言，有點好處。然而，這將是一個小增量，但仍然是人工智能領域的一個巨大焦點。

量子計算機專門用於量子物理學，計算計算速度比超級計算機快得多。您必須使用位和位元組配備計算機系統。與傳統系統不同，量子計算機使用Qubits來存儲信息。

然而，在處理量子計算的延遲方面，在保持量子比特的一致性或驅逐嘈雜和不需要的計算方面，還有很長的路要走。

然而，最期待的解決方案將是解決幾乎無法解決的問題，如追蹤星系中的地球，氣候變化或我們的身體能夠摧毀癌細胞等其他行星。

6.社會經濟模型

在參加任何人工智能事件時，每個人的嘴唇上最突出的問題是「人工智能將來的趨勢會帶走工作嗎？」。單個大綱中的答案是「它取決於」。

雖然人工智能正在接管資源稀缺的日常任務，但它會立即提供具有獨特技能的新工作。主要原因是存在擴大技能差距和保持創造兩極化社會的潛力的風險。

如您所知，人工智能的當前趨勢正在吸引新的技能和工作; 它必須與價值創造相輔相成。例如，自動化可能會消除對特定內容的需求，但在同一個音符上會有對高觸摸作業的追求。

7.神經網絡的數字漂移

「人工智能中的神經網絡」的一個自然假設是複製大腦的能力和功能，包括智能化。它們以數字形式存儲所有數據 – 文本，時間或感官，進一步用於對信息進行分類。

神經網絡的不斷增長的需求不再是一個驚喜，即興即時預測股票市場，診斷特定的健康問題，甚至組成音樂。而且，它們是「深度學習」中必不可少的墊腳石。神經網絡創建用於處理自然語言，語音識別的強大算法。它可以為自動駕駛汽車提供幫助，檢測癌症痕迹或欺詐檢測。

毫無疑問，2019年將被證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應用程序的強大功能來實現實時更改解決方案。

8.面部識別：創新

面孔是個人的獨特身份。它在與社會中的其他人溝通方面發揮着重要作用。考慮到這些事實，面部識別是在現實世界中建立的，並且展現了人工智能未來趨勢的好處。

面部識別被定義為一種技術，有助於使用他們的數字圖像或面部特徵模式識別人。2019年正在見證這種應用的精確性和可靠性。

您必須熟悉Facebook的Deepface程序，這使得在照片中標記您的朋友和家人的工作變得更加輕鬆。

儘管如此，個性化的一切都在蓬勃發展 – 從更新衣櫥到營銷，這項技術正在鞏固每個生物識別標識的足跡。

9.有偏見的數據

隨着機器學習模型被用於決策制定，如社會有益規範，抵押貸款，招聘等等，人工智能主題中這種有偏見的數據趨勢變得越來越迫切。

為了更好地理解，請考慮一個虛構的促進婦女決策案例。傳統的就業數據顯示，女性獲得的晉陞程度低於男性，從而產生了歧視性的基於人工智能的應用程序。

因此，隨着最新人工智能應用程序的使用越來越多，學習如何處理有偏見的數據將會逐漸增加。這種痛苦在於企業要考慮採取積極主動的措施來接受非歧視性數據的原則。

防止這種方法的一些方法是檢查潛在風險，從多元化投入中積極包容，以及速度和性能之間的完美平衡。

10.隱私和政策

GDPR的引入是2018年該鎮的話題。而且，2019年還在人工智能領域的最新發展中遇到隱私和政策對話問題。這是為了保護隱私並確保組織認真對待數據隱私問題。

許多人可能不知道如何使用您的數字信息。有時它會在打印件中丟失，有時甚至不知道它的用法。Facebook關於隱私問題的最新危機是冰山一角。

人工智能的法律仍然是新的，還需要進一步了解。然而，全球各國也在繼續致力於制定人工智能監管的戰略和倡議。

總結

人工智能的趨勢正在塑造着今天和明天。這項技術使現代社會受益，展現了一個更美好的世界，不僅可以窺探當前的帷幕，而且可以為改善和快樂的世界提供重要而清晰的畫面。

因此，如果您想為您的下一個人工智能項目聘請最好的人工智能應用程序開發人員，您應該依賴於外包高技能和合格的專家的公司，他們了解您的夢想的價值並預示着技術的更好。

本文轉自hackernoon，原文地址