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

接下來，讓我們來看看2019年的幾個(gè)AI趨勢。

AI芯片

AI的發(fā)展，是需要依賴于CPU/GPU協(xié)同工作的專用處理器。然而，當(dāng)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也無法訓(xùn)練的情況，比如需要額外的硬件來執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的數(shù)學(xué)計(jì)算等，這個(gè)時(shí)候AI芯片的重要性就凸顯出來。

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AI執(zhí)行速度的芯片，這些芯片將應(yīng)用在不限于計(jì)算機(jī)視覺、語言處理等多種定制用途，更完全會(huì)根據(jù)市場需要，推出特定使用在如醫(yī)療保健以及汽車行業(yè)專業(yè)芯片。

AI+IoT

2019年，AI和IoT的結(jié)合，將達(dá)到1+1>2的效果。

對(duì)AI來說，因?yàn)锳I可以提升精度，并提高其分析和預(yù)測性維護(hù)方面的功能，因而IoT設(shè)備通過AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化，甚至嵌入專門設(shè)計(jì)的AI芯片，將實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)更為多樣性的適配。

除此之外，2019年，隨著5G的普及，所有設(shè)備和基礎(chǔ)設(shè)施都會(huì)聯(lián)結(jié)在一起，技術(shù)和產(chǎn)品會(huì)使得我們整個(gè)社會(huì)的效率越來越高，加之AI+IoT也將越來越多地融入邊緣計(jì)算，大多數(shù)經(jīng)過云訓(xùn)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)越來越復(fù)雜。

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)

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

因此，AutoML獨(dú)特地融合了靈活性和可移植性。AutoML與認(rèn)知API和自定義ML平臺(tái)無縫對(duì)齊，通過直接解決問題而不是完成整個(gè)工作流程，來節(jié)省大量時(shí)間和精力。

AI+網(wǎng)絡(luò)安全

由于網(wǎng)絡(luò)安全專家的需求和供應(yīng)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(xiǎn)不斷增加，2019年，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)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(shù)據(jù)的組織隨著系統(tǒng)規(guī)模的擴(kuò)大以及警惕地監(jiān)控威脅需要，在沒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(dǎo)致效率降低，因此，將AI納入網(wǎng)絡(luò)安全并不意味著不需要專家，反之，AI將賦予專家更多的權(quán)力并使得安全系統(tǒng)更加完善。

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