2019年，最值得關(guān)注的八大AI趨勢

　　人工智能(AI)可以說(shuō)是近幾十年來(lái)最具革命性的技術(shù)了，不論是Google、Facebook、Intel、阿里巴巴等通過(guò)產(chǎn)業(yè)布局進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，亦或如曠視科技Face++、極鏈科技Video++、優(yōu)必選科技這樣直接以人工智能起家的原生技術(shù)企業(yè)，都引領(lǐng)著(zhù)新一輪AI輪廓的塑造。

　　AI所帶來(lái)的優(yōu)勢及其深遠的影響，僅從中美之間新生的AI競爭就能看出，未來(lái)，人工智能將重塑從工作性質(zhì)到日常溝通再到運輸方式的一切一切，它所釋放的“創(chuàng )造性破壞”將使大量現有技能和工作狀態(tài)革新，開(kāi)辟一個(gè)新智能時(shí)代。

　　接下來(lái)，讓我們來(lái)看看2019年的幾個(gè)AI趨勢。

　　AI芯片

　　AI的發(fā)展，是需要依賴(lài)于CPU/GPU協(xié)同工作的專(zhuān)用處理器。然而，當下一個(gè)主要缺點(diǎn)是，即使是AI發(fā)展的速度再快，也存在CPU/GPU也無(wú)法訓練的情況，比如需要額外的硬件來(lái)執行復雜任務(wù)的數學(xué)計算等，這個(gè)時(shí)候AI芯片的重要性就凸顯出來(lái)。

　　今年，英特爾，NVidia，AMD，ARM，華為，高通等領(lǐng)先的芯片制造商都已經(jīng)將AI芯片的生產(chǎn)提上了日程，在2019年，他們將生產(chǎn)能夠快速提高基于A(yíng)I執行速度的芯片，這些芯片將應用在不限于計算機視覺(jué)、語(yǔ)言處理等多種定制用途，更完全會(huì )根據市場(chǎng)需要，推出特定使用在如醫療保健以及汽車(chē)行業(yè)專(zhuān)業(yè)芯片。

　　AI+IoT

　　2019年，AI和IoT的結合，將達到1+1>2的效果。

　　對AI來(lái)說(shuō)，因為AI可以提升精度，并提高其分析和預測性維護方面的功能，因而IoT設備通過(guò)AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的高級機器學(xué)習模型的優(yōu)化，甚至嵌入專(zhuān)門(mén)設計的AI芯片，將實(shí)現萬(wàn)物互聯(lián)更為多樣性的適配。

　　除此之外，2019年，隨著(zhù)5G的普及，所有設備和基礎設施都會(huì )聯(lián)結在一起，技術(shù)和產(chǎn)品會(huì )使得我們整個(gè)社會(huì )的效率越來(lái)越高，加之AI+IoT也將越來(lái)越多地融入邊緣計算，大多數經(jīng)過(guò)云訓練的模型都將放在邊緣層，最終從云到邊緣再到終端，最后這張網(wǎng)將會(huì )越來(lái)越復雜。

　　自動(dòng)化機器學(xué)習

　　隨著(zhù)AutoML(自動(dòng)機器學(xué)習)算法的到來(lái)，機器學(xué)習將發(fā)生根本變化。AutoML將允許開(kāi)發(fā)人員和程序員在不創(chuàng )建特定模型的情況下解決復雜問(wèn)題。AutoML的優(yōu)勢在于它可以使分析師和開(kāi)發(fā)人員只關(guān)注有關(guān)問(wèn)題，而不是整個(gè)流程和工作流程。

　　因此，AutoML獨特地融合了靈活性和可移植性。AutoML與認知API和自定義ML平臺無(wú)縫對齊，通過(guò)直接解決問(wèn)題而不是完成整個(gè)工作流程，來(lái)節省大量時(shí)間和精力。

　　AI+網(wǎng)絡(luò )安全

　　由于網(wǎng)絡(luò )安全專(zhuān)家的需求和供應存在巨大差距，以及網(wǎng)絡(luò )安全的缺點(diǎn)以及需要采用創(chuàng )新方法的安全漏洞風(fēng)險不斷增加，2019年，人工智能和機器學(xué)習在網(wǎng)絡(luò )安全中的使用將會(huì )大幅度提升。

　　其中，尤其是具備海量大數據的組織隨著(zhù)系統規模的擴大以及警惕地監控威脅需要，在沒(méi)有人工智能的情況下，網(wǎng)絡(luò )安全流程會(huì )變得脆弱并導致效率降低，因此，將AI納入網(wǎng)絡(luò )安全并不意味著(zhù)不需要專(zhuān)家，反之，AI將賦予專(zhuān)家更多的權力并使得安全系統更加完善。