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這兩年，業(yè)內人士只要一見面，就會談論“人工智能的最新發(fā)展趨勢是什么”。這幾乎成了一種新的常態(tài)。相信在過去的2019年，大家已經(jīng)觀察到了人工智能和機器學習技術在各行各業(yè)的應用，相關的工具和平臺呈指數(shù)級增長。這些技術不僅給軟件或互聯(lián)網(wǎng)/電子商務行業(yè)帶來了重大突破，還給醫(yī)療保健，農(nóng)業(yè)，制造業(yè)等帶來了深刻的影響。
因此，我們大部分人都會問這樣一個問題：“進入2020年，人工智能的下一個風口在哪里？”這個問題其實很難回答，但我們不妨一起來探討一下未來AI領域將會向什么方向發(fā)展。
背景：資本推動人工智能技術發(fā)展
隨著技術的不斷發(fā)展，人工智能在2019年取得了重大突破。只要大家觀察一下四周，就能發(fā)現(xiàn)很多AI給我們的生活所帶來的便利——支付軟件只需要“刷臉”便可以完成付款，桌子上的智能音箱可以根據(jù)我們的語音指示幫我們點歌甚至安排日程，AI美顏相機可以讓小姐姐的自拍看上去都“傾國傾城”，以及呼之欲出的自動駕駛汽車，等等。
除了上述場景之外，還有許多行業(yè)正在深入應用AI技術。根據(jù)Statista的最新報告，人工智能的最新發(fā)展帶來的收入預計將在未來幾年中會出現(xiàn)大幅增長。它明確表示，“早期參與者正在增加對人工智能的投資，開展更多的業(yè)務并獲得正回報”。
據(jù)統(tǒng)計，整個2018年，資本對人工智能技術的投資同比增長了21％，并且預計在未來幾年還會進一步增長?？梢哉f，2019年保持了這種上升的趨勢。在這種強大資本推動下，我們不妨預測一下人工智能未來的發(fā)展趨勢。
趨勢1：AI的發(fā)展將受到倫理的規(guī)范
AI倫理是技術倫理的重要組成部分。正如Ben叔叔在電影《蜘蛛俠》中所說的“能力越大，責任越大”，這條公理也適用于最新的人工智能應用。在有關AI是否取代人類的辯論中，要回答的最基本問題是：“是否以包含個人和社會道德價值觀的方式開發(fā)了某個AI系統(tǒng)？”
2018年，我們就看到了許多關于此的演講、視頻，以及AI倫理方面的白皮書。業(yè)內對這個主題的關注與日俱增，在2019年也是如此。
因此，我們必須考慮能做些什么，以確?；贏I的應用程序符合人類現(xiàn)有的倫理道德規(guī)范。
IEEE針對自主和智能系統(tǒng)發(fā)布過一個全球道德倡議，它指示我們必須牢記以下方面的政策和準則：
透明度：這不僅是為了加強數(shù)據(jù)使用策略的執(zhí)行，而且是為了能夠對AI系統(tǒng)中灌輸?shù)囊?guī)則進行有效訪問，以便進行審計和跟蹤。
符合法律：基于財產(chǎn)法或其它法律授權，以應對AI應用程序造成的任何損害。
明確義務與禁令：通過量化的方式將需要執(zhí)行的義務和禁令賦予AI系統(tǒng)，并確保它們據(jù)此執(zhí)行。
行政監(jiān)督：確保AI應用程序不違反基本人權的準則和程序。
出臺相關法律法規(guī)：出臺一系列相關的法律法規(guī)，來約束AI應用程序可能帶來的負面影響。
2.AI芯片快速發(fā)展
與其他軟件不同的是，人工智能領域的最新發(fā)展是依靠專門設計的處理器來對CPU進行補充。目前，即便是最快和最新的CPU也可能無法提高基于AI算法的模型的訓練速度。在進行推測時，AI模型需要額外的硬件來進行復雜的數(shù)學計算，以加快諸如面部識別或物體檢測之類的任務。
在2019年，英特爾，英偉達（NVIDIA），高通（Qualcomm），ARM等大型芯片制造商都發(fā)布了定制芯片，以加速訓練過程，從而加快基于AI的應用程序的執(zhí)行速度。這些芯片針對計算機視覺、自然語言處理和語音識別相關的特定情況和場景進行了特別優(yōu)化。
未來，我們將會看到它們在醫(yī)療保健和汽車領域進一步鞏固地位。還有一些特定芯片將協(xié)助加速下一代數(shù)據(jù)庫的查詢處理和預測分析。
3.物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和人工智能的深度融合即將到來
2020年將見證區(qū)塊鏈與AI以及物聯(lián)網(wǎng)（IoT）與AI融合的例子。
事實上，沒有物聯(lián)網(wǎng)與人工智能一起工作，無人駕駛汽車并根本無法實現(xiàn)。IoT中啟用并訪問了汽車中用于收集實時數(shù)據(jù)的傳感器，而人工智能模型的最新創(chuàng)新用來幫助汽車做出決策。
簡單來說，深度學習AI算法會根據(jù)這些數(shù)據(jù)采取必要的行動并做出決策。其中一些功能包括路徑規(guī)劃、具有眼動追蹤功能的駕駛員監(jiān)控，自然語言處理讓汽車理解我們的語音命令，或者可以在燃油不足時開始自動駕駛至加油站。
但這還不是全部；這些自動駕駛汽車的另一個附加功能是車與車之間的通信能力，這種能力可以極大地緩解交通壓力。
此外，區(qū)塊鏈和AI的融合也將是一個巨大的創(chuàng)新。大家都知道，區(qū)塊鏈技術在安全性和可擴展性方面存在一些異議，而人工智能則受到隱私和信任問題的困擾。但是，當兩者結合起來便可以解決這些問題，區(qū)塊鏈幫助數(shù)據(jù)市場去中心化，使得AI變得更加值得信賴和透明。
4.“強化學習”將扮演更重要的角色
強化學習是人工智能領域最新發(fā)展中的下一件大事。是的，它不同于有監(jiān)督和無監(jiān)督的方法。有監(jiān)督學習涉及學習描述性數(shù)據(jù)集，并提供特定于該特定數(shù)據(jù)集的通用輸出（例如在給定不同位置的土地價值的情況下，確定某塊新的土地的價格）。而無監(jiān)督學習則是通過觀察未標記數(shù)據(jù)的特征，將它們放入不同類別當中（例如我們有一堆未標記但具有諸如顏色，大小，陰影等參數(shù)的照片，無監(jiān)督學習可以通過對這些參數(shù)的觀察自動將它們歸入不同類型中）。
強化學習則與上述方法不同。這是一種由行為主義心理學家啟發(fā)的機器學習方法，類似于兒童學習如何執(zhí)行任務的方法。用技術語言來說，它不使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行訓練。相反，它使用經(jīng)驗來驅動決策。
也就是說，它是一種動態(tài)學習程序，基于獎勵和懲罰系統(tǒng)來調整算法。強化學習的使用仍處于摸索階段，但是業(yè)內正在探索該技術的應用，并將在未來幾年中繼續(xù)進行試驗。
不過，以下這些行業(yè)已經(jīng)開始使用強化學習：
高等教育?——強化學習對定制學習計劃和歸納教學經(jīng)驗非常有用。
健康維護——?對諸如糖尿病，抑郁癥等許多慢性疾病的治療給出建議。
5.借助AI進行量子計算
人工智能和量子計算機是兩個非常吸引人的領域。不過說到使用人工智能實現(xiàn)量子計算在目前看來，還是神話一般的存在。但是AI在為創(chuàng)建更好的量子計算設備這個方向上，應該說具有一定的推動作用。
量子計算機的工作原理是基于量子物理學，其運算速度比超級計算機快得多。與傳統(tǒng)系統(tǒng)不同，量子計算機使用量子位來存儲信息。但是，在處理量子計算的雜項方面要走很長的路要走，以保持量子位的一致性，并且消除嘈雜且無用的信息。在這一方面，AI技術應該會有用武之地。
人工智能的發(fā)展正在塑造人類的今天和明天。這項技術以更美好的世界觀為現(xiàn)代社會帶來了好處——它不僅讓人們眼前一亮，而且給了我們一個清晰的畫面，描繪了一個更加美好的世界。
因此，如果大家希望能夠幫助自己創(chuàng)造一個幸福的生活，并且有更加光明的職業(yè)前景，不妨考慮研究一下上述這些方向的課題。說不定就趕上了某個風口，成為下一個比爾蓋茨、埃隆馬斯克，或者喬布斯，也未可知  |
