人工智能
在2018年，我們都經歷了基于人工智能和機器學習的工具，平臺和應用程序的迅速興起。這些技術工具不僅改變了互聯網和軟件行業，而且還對包括制造業，健康，農業和汽車在內的各種垂直行業產生了巨大影響。
AI時代
AI相關和ML技術將在2019年和未來幾年繼續增長。 IBM，Facebook和Google等組織正在投入大量資金和時間來開發和研究人工智能技術，以便為用戶帶來好處。
我們大多數人都想知道人工智能將在2019年帶來哪些轉變。從Gmail電子郵件響應提示到轉錄語音郵件，自動預約電話，Alexa用于智能家居和自駕車在路上，我們在2018年目睹了很多。但是問題是我們將在2019年和2020年經歷哪些變化..
我們將討論一些值得關注的人工智能趨勢。以下是2019年值得關注的人工智能趨勢：
人工智能依賴于專用處理器，補充了CPU。高級CPU模型也無法提高AI培訓模型的速度。
AI模型需要額外的硬件來解決復雜的數學問題，以提高任務的速度，如面部識別和物體檢測。
包括NVIDIA，ARM，英特爾和高通在內的芯片制造商將提供專用芯片，以提高基于AI的應用程序的速度。
支持AI的芯片將針對與自然語言處理，語音識別和計算機視覺相關的特定用例和場景而設計。行業級應用很快將依賴這些芯片為消費者或最終用戶提供智能。
最近，面部識別在很多負面新聞發布中都很普遍，無論是中國的SenseTime還是谷歌贏得訴訟。
但是，這項技術將在2019年繼續增長。面部識別是一種基于人工智能的技術，用于識別個人使用其面部特征及其數字圖像的模式。
2019將見證面部識別技術的使用增加，具有高可靠性和準確性。例如，Facebook的Deepface程序用于標記照片中的朋友和家人。此外，幾乎所有的智能手機現在都拿出面鎖。
從廣告到運輸體驗，面部識別將繼續用于生物識別。由于非侵入性識別和易于部署，這種AI技術趨勢將繼續上升。
面部識別的其他用例包括通過安全檢查和執法的支付處理。即將到來的面部識別技術也可以用于醫療保健行業，用于臨床試驗和醫學診斷。 Openwater是便攜式醫學成像技術之一，正在打破可以從大腦中讀取圖像的界限。
人工智能將在2019年的邊緣計算層遇到物聯網。我們將看到更多的人工智能與物聯網融合的用例。
例如，如果沒有人工智能和物聯網的結合，自動駕駛汽車的概念就不會變得實用。支持物聯網的傳感器可收集實時數據和AI模型的電源決策程序。
深度學習算法有助于根據物聯網傳感器收集的數據采取行動并做出決策。一些行動包括眼睛跟蹤以增強駕駛員監控，路線規劃，當汽車燃料或汽油不足時自動直接移動到加油站以及語音命令的自然語言處理。
物聯網已準備好成為企業中人工智能的重要驅動力。 Edge器件將配備基于ASIC和FPGA的支持AI的芯片。
由于人工智能日益受到關注，幾乎所有人都提出了一個共同的問題，即“AI會很快帶走工作嗎？”答案是，“這取決于”。
雖然人工智能會奪走資源稀缺的工作，但它也會帶來具有多種技能的新工作。
無論答案是什么，各個政府和世界經濟論壇都在討論這個話題。這是因為人工智能應用程序的興起將有擴大技能差距的風險，并可能造成兩極分化的社會。
雖然自動化可以消除對工作的需求，但總會有對教師，護理人員，客戶服務主管等工作的需求。
再分配計劃將成為2019年立法者關注的焦點。
構建神經網絡模型的最大挑戰之一取決于選擇正確的框架。開發人員和數據科學家必須從眾多選項中選擇合適的平臺，包括TensorFlow，Caffe2，Apache MXNet，Microsoft Cognitive Toolkit和PyTorch。
在特定框架中訓練和評估模型之后，很難將訓練的模型移植到另一個框架。這是因為神經網絡工具包之間缺乏互操作性。為了克服這一挑戰，Facebook，微軟和AWS合作開發了開放式神經網絡交換，允許在各種框架中重用經過訓練的神經網絡模型。它將成為2019年該行業的關鍵技術。
現代基礎架構和應用程序生成用于搜索，索引和分析的日志數據。從操作系統，應用軟件，服務器軟件和硬件獲得的大量數據集可以與搜索模式和見解相關聯。
在將機器學習模型應用于此類數據集之后，IT操作可以從被動轉換為預測。當人工智能的潛力應用于運營時，它將重建基礎設施的處理方式。 AI和ML在DevOps和IT運營中的應用將為公司提供智能。它將幫助運營團隊進行準確而準確的根本原因分析。
這就是為什么AIOps將成為2019年的焦點.AI和DevOps的融合將使企業和公共云供應商受益。
將改變基于ML的模型的AI趨勢是AutoML。它將允許開發人員和業務分析人員開發可以解決復雜場景的機器學習模型，而無需經歷ML模型的培訓過程。
使用AutoML平臺時，業務分析師可以繼續強調業務問題，而不是迷失在工作流和進度中。
該平臺可以適應自定義ML平臺和認知API，并提供適當級別的個性化，而無需開發人員完成整個工作流程。
當數據維數增加時，機器學習變得復雜。想象一下，您嘗試將您的聲音轉錄到文本中。問題多次惡化。
然而，深度學習是自動駕駛汽車，圖像識別和語音控制背后的技術。隨著Google Home和Amazon的Alexa的出現，您可以找到使用自然語言處理的各種基于語音的應用程序，這是深度學習的一種應用。
因此，我們可以看到對下一代深度學習算法的興趣增加，這些算法可以克服復雜問題，例如技術基礎設施問題的解釋。
眾所周知，區塊鏈可以應對可伸縮性等挑戰，而人工智能有信任和隱私問題，這兩種技術可以結合起來解決這些挑戰。
區塊鏈為分散的市場提供動力，可以幫助AI算法變得更加可靠和透明。例如，Enigma是一家初創公司，提供安全的數據市場，用戶可以通過智能合約訂閱和訪問。
GDPR的引入是2018年最熱門的話題。我們預計2019年和2020年會有更多與政策和隱私相關的對話。
我們大多數人都不知道我們的數字信息是如何在互聯網上使用的。 Facebook的隱私危機導致了對數字數據隱私的意識。
這就是為什么立法者和國家將繼續將隱私政策視為2019年的一個關鍵問題的原因。圍繞人工智能使用數字生態系統的同意問題將非常重要，圍繞AI制定的法律需要進一步理解。世界各國將繼續致力于制定人工智能法規的舉措。
從上面提到的AI趨勢可以得出結論，AI不會很快見證下降。我們將逐年看到新的人工智能趨勢。 如果您愿意在現有解決方案中實施任何這些AI趨勢，或者您想從頭開始構建基于AI的解決方案，我們的人工智能專家可以為您提供幫助并提供正確的解決方案。立即咨詢我們的人工智能團隊，討論您的業務需求。
