未来人工智能发展有哪些新趋势？

近年来，人工智能再次刷新了我们的三观，ai许多人的饭碗在未来变得岌岌可危AI人工智能将进一步发展，这将极大地解放生产力和劳动力。更不用说未来了，让我们来看看未来人工智能发展的新趋势？

趋势1：许多应用程序实现了一些自动化的新技术。

自动化的实现将分阶段进行。虽然实现完全自动化还有很长的路要走，但有许多工作流程和任务可以实现部分自动化。事实上，大约60%的职业里的30%或更多的工作是可以实现自动化的。我们已经看到了一些基于计算机视觉和语音技术的产品和服务，语言模型和机器人技术的进一步改进将为文本和物理世界的任务带来解决方案。

趋势2：人工智能将基于现有的分析应用。

在过去的几年里，许多公司都在构建过程和基础设施来解锁异构数据源，以提高主要关键分析任务的性能。这些任务包括业务分析、推荐和个性化服务、预测、异常检测和监控。

除了使用计算机视觉和语音技术的新系统外，我们还预测，深度学习和强化学习的早期尝试将出现在使用数据和机器学习的地方。

趋势3：用户体验和用户界面设计将非常重要。

目前，许多人工智能解决方案需要与消费者、人类工人和专家合作。在许多情况下，这些系统提高了用户的工作效率，使他们能够以不可思议的规模和准确性完成任务。适当的用户体验和用户界面设计不仅可以简化这些任务，还可以让用户长期信任人工智能解决方案并使用它们。

趋势4：有专门用于感知、模型训练和模型推理的硬件。

2011年深度学习复兴，创造了记录的语音和计算机视觉模型。今天有足够大的规模来证明需要特殊硬件。Facebook在一天里就做出数万亿次预测。谷歌也有足够的规模来证明自己制造特殊硬件的合理性——自去年以来，谷歌一直在其云环境中使用自己的张处理单元(TPU)。特殊硬件将在2019年出现。在中国和美国，许多公司和创业企业一直致力于制造面向模型构建和推理的硬件来用于数据中心和边缘设备。

趋势五：人工智能解决方案将继续基于混合模型。

虽然深度学习将继续引领许多有趣的研究，但大多数端到端解决方案仍然是混合系统。2019年，我们将开始更多地了解贝叶斯推理、树木搜索、进化、知识地图、模拟平台等其他组件和方法的基本功能。

趋势六：人工智能的成功将刺激对新工具和流程的投资。

我们正处于高度经验主义的机器学习时代。机器学习开发的工具需要认识到数据、实验和模型搜索、模型部署和监控的重要性。只看这个过程中的一个步骤:模型构建，企业已经开始研究用于数据血缘、元数据管理与分析、计算资源高效利用、高效模型搜索和超参数调优的工具。预计2019年将会出现许多新工具，使人工智能和机器学习产品和服务的开发和实际部署更加容易。

趋势7：机器欺诈挑战才刚刚开始

虽然已经有很多了“人造”我们仍处于机器生成内容(人工图像、视频、语音和文本)的早期阶段。至少到目前为止，刑侦和取证技术已经能够找到伪造的视频和图像。然而，生成虚假内容的工具正在迅速发展，因此美国和其他地方的研究援助机构已经启动了一些项目，以确保检测技术能够跟上其发展。

机器欺骗不仅局限于机器欺骗人类，机器欺骗机器(机器人)和人类欺骗机器(水军和点击农场)也可能难以处理。随着新机器欺骗的出现，信息传播和点击农场将继续用于欺骗内容和电子商务平台上的排名系统，检测和对抗方法将不得不迅速发展。

趋势八:可靠性和安全性将成为中心问题

令人兴奋的是，研究人员和实践人员对隐私、公平和道德问题产生了浓厚的兴趣，并积极参与其中。然而，随着人工智能系统部署到关键任务应用程序中（甚至包括生死场景，如自动驾驶汽车或医疗保健等），自动化带来的效率提高必须伴随着安全性和可靠性的测量和保证。机器欺诈在线平台的兴起和最近涉及自动驾驶汽车的事故已经完全公开了这个问题。

趋势9：大量培训数据的民主化将带来更公平的竞争环境

由于我们依赖的许多模型（包括深度学习和强化学习）都需要大量的数据，人工智能开发领域可预见的赢家一直是大公司或国家，可以获得大量的数据。然而，用于生成标记数据集的服务提供商（特别是那些依赖人类标记的公司）正在使用机器学习工具来帮助他们的人类员工实现规模和准确性。在某些领域生成对抗网络(GAN)新工具，如模拟平台，可以为训练机器学习模型提供真实的合成数据。