近幾年來，在數字經濟不斷發展的背景下，人工智能與各種應用場景的深度融合得到了迅速發展。許多人也開始從“白”到“大牛”，深入了解人工智能產業。逐步成為推動經濟發展創新的重要技術。接下來小編就為大家講解一下人工智能未來十大趨勢，一起來看看吧。

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人工智能未來十大趨勢

   普通機器人是指不具備智能、僅具備一般編程能力和操作功能的機器人，中國通信巨頭華為發布了自己的人工智能芯片，并將之應用到其智能手機產品中，而三星最新推出的語音助手Bixby也已從軟件層升級為語音助手，長時間處于“你問我答”模式，人工智能通過智能手機更加貼近人們的生活。

   從應用層面上看：隨著第五代移動通信技術的發展，設備之間的互聯將具有更高的帶寬和更低的延遲，從而帶來更多的人工智能應用，比如自動駕駛、VR等。這就掃清了這些技術落地應用的障礙。

   因特網公司將成為AI投入的最大企業。據艾瑞數據分析，2019年中國科技企業在技術研發上的投入約為4005億元，其中人工智能算法占9.3%，人工智能算法占370億元，而且大部分都來自互聯網科技企業。計算機視覺算法應用領域主要有計算機視覺、語音識別/語音合成、自然語言處理三個，分別占22.5%、2.3%和7.1%，這三個領域中，計算機視覺相關算法的研發投入占最大，這三個領域與視覺相關的創業公司數量、產業需求和政策導向呈正相關關系，而且計算機視覺仍然是中國最具代表性的人工智能應用技術。

1.引入支持AI的芯片

   AI依靠專用處理器來補充CPU。先進的CPU模型也不能加快AI訓練模型。
為了提高面部識別、目標探測等任務的執行速度，AI模型需要增加硬件來解決復雜的數學問題。

   芯片制造商，包括NVIDIA,ARM，英特爾和高通，將提供專門的芯片來提高基于AI應用程序的速度。該芯片將為與自然語言處理、語音識別和計算機視覺相關的特定用例和場景設計。工業級別的應用很快就會依靠這些芯片來為消費者和終端用戶提供信息。

2.面部識別

   近來，臉部識別在許多負面新聞中流行開來，不管是中國的SenseTime還是谷歌贏得了訴訟。
但該技術將在2019年持續增長。臉部識別是一種以人工智能為基礎的技術，用來識別人們對臉部特征和數字圖像的使用方式。

   在2019年，面部識別技術的應用將增加，其可靠性和精確度更高。比如，Facebook的Deepface程序用來在照片上標記好友和家人。另外，現在幾乎所有的智能手機都可以使用面鎖了。

   臉部識別將繼續被用于從廣告到交通體驗的生物識別。因為識別無創且易于部署，這一AI技術趨勢將繼續上升。臉部識別的其他用例還包括通過安全檢查和付費執法。未來面部識別技術還可以應用于醫療行業，用于臨床試驗和醫學診斷。便攜式醫學成像技術之一，Openwater正在打破能夠從大腦讀取圖像的界限。

3.AI和IoT的融合

   2019年AI將在邊緣層遇到物聯網。在物聯網中，我們將會看到更多的人工智能和用例。
舉例來說，沒有人工智能和物聯網的結合，自動駕駛汽車的概念是不可能實現的。傳感器支持物聯網，可以收集實時數據，并通過AI模型進行電源決策。

   深層次的學習算法可以幫助你根據物聯網傳感器收集的數據行動和作出決定。其中包括通過視覺追蹤來加強對司機的監控、路線規劃、在汽車燃料或汽油不足時自動直接移至加油站，以及通過語音指令進行自然語言處理。

   在企業中，物聯網正成為人工智能的一個重要推動力。這款Edge設備將配備支持AI的芯片，基于ASIC和FPGA。

4.社會經濟模型

   隨著人工智能越來越受到人們的關注，幾乎每個人都會問這樣一個問題：“AI會很快帶走工作嗎？”答案是，“取決于”。

   盡管AI能奪去資源稀缺的工作，但它也能帶來一份擁有多種技能的工作。
不管答案是什么，各國政府和世界經濟論壇都在討論這個問題。原因在于，人工智能應用的興起會有擴大技能差距的風險，并可能導致社會兩極分化。

   盡管自動化可以消除對工作的需求，但是對于像老師、護士、客服主管這樣的工作總是有需求的。重新分配計劃將是立法人員2019年的重點工作。

5.神經網絡之間的互操作性

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。

6.通過AIOps自動化DevOps

   現代化的基礎設施和應用程序產生日志數據以進行搜索、索引和分析。由操作系統、應用軟件、服務器軟件和硬件所獲得的大量數據集可以用于搜索模式和洞察。

   通過對這樣的數據集采用機器學習模型，IT操作就可以從被動轉變為預測。隨著人工智能的潛力被運用到運營中，它將重建處理基礎設施的方式。將AI和ML應用于開發環境和IT操作，將為企業提供智慧。這將有助于運營團隊對根本原因進行精確的分析。因此，AIOps將在2019年成為焦點.AI和DevOps的融合將有利于企業和公共云供應商。。

7.自動機器學習模型

   AutoML將改變基于ML的模型的AI趨勢。這樣，開發者和業務分析師就可以開發出能夠解決復雜情況的機器學習模型，而無需經過ML模型的訓練。

   在AutoML平臺上，業務分析人員可以繼續關注業務問題，而不會迷失在工作流程和進程中。
這個平臺能夠適應自定義ML平臺和認知API，并且不需要開發人員完成整個工作流程就能提供適當程度的個性化。

8.深度學習

   隨著數據維度的增加，機器學習變得更加復雜。假設你試圖將你的聲音轉錄到文本中。情況不斷惡化。

   但深度學習是自動駕駛汽車、圖像識別和語音控制技術的基礎。有了GoogleHome和Amazon的Alexa，你就可以找到各種使用自然語言處理的語音應用了，這種應用屬于深度學習領域。
這樣，我們就可以看到對下一代深度學習算法的興趣在增長，這些算法能夠克服技術基礎結構問題等復雜問題。

9. AI和區塊鏈的融合

    我們都知道區塊鏈可以處理諸如可擴展性這樣的挑戰，而人工智能具有信任和隱私，這兩項技術可以結合起來解決這些挑戰。

   塊鏈為分散的市場提供了動力，這使得AI算法更加可靠和透明。舉例來說，Enigma是一個提供安全數據市場的初創公司，用戶可以通過智能合同進行訂閱和訪問。

10.政策和隱私

   在2018年，引入GDPR是一個熱門話題。在2019年和2020年，我們預期會有更多關于政策和隱私的討論。

   大部分人都不知道數字信息是如何在因特網上使用的。臉譜隱私危機讓人們意識到數字數據隱私。

   正因為如此，立法者和政府將繼續把隱私政策作為2019年的主要議題。同意AI在數字生態系統中的應用將是非常重要的，而AI相關法律還需要進一步理解。全球范圍內制定人工智能法規的倡議將繼續下去。

   在2019年以及今后的歲月里，與AI相關的技術和ML將持續增長。像IBM、Facebook和Google這樣的機構正在投入大量的資金和時間來研發能夠給用戶帶來利益的人工智能技術。
大部分人都想知道2019年人工智能會帶來什么樣的變化。以上就是小編為大家帶來的人工智能未來十大趨勢，希望對您有幫助。