2019年应该关注的9个人工智能趋势 - 信息化

2019-08-10  阅读 29 次

2019年应该关注的9个人工智能趋势 - 信息化

  无论人们是否喜欢人工智能,如果对人工智能的未来发展感兴趣,那么应该了解2019年9个主要的人工智能趋势。   1.支持人工智能的芯片将成为应用主流  与其他技术和软件工具不同,人工智能严重依赖于专用处理器。

为了满足人工智能的复杂需求,芯片制造商将创建能够运行支持人工智能应用的专用芯片。 即使像谷歌、Facebook和亚马逊这样的科技巨头也会在这些专用芯片上投入更多资金。 这些芯片将用于涉及人工智能的专门用途,例如自然语言处理、计算机视觉、语音识别。   2.人工智能和物联网在边缘的应用  2019年将是人们看到各种技术与人工智能融合的一年。 物联网将在边缘计算层面与人工智能携手合作。 工业物联网将利用人工智能的强大功能进行根本性原因分析,执行机器的预测性维护,并自动检测问题。   人们将在2019年看到分布式人工智能的兴起,并且将更加接近企业的资产和设备。 由神经网络驱动的高度复杂的机器学习模型将被优化以便在边缘运行。

  得以兴起  2019年将主导人工智能行业的最大趋势之一将是自动机器学习(AutoML)。

借助自动学习功能,开发人员将能够修补机器学习模型,并创建新的机器学习模型,以便应对未来的人工智能挑战。

  AutoML将在认知API和自定义机器学习平台之间找到中间地带。 自动化机器学习的最大优势在于,它为开发人员提供了他们所需的定制选项,而不必强迫他们完成复杂的工作流程。 当企业将数据与可迁移性相结合时,AutoML可以为人们提供其他人工智能技术所不具备的灵活性。   受到欢迎  当人工智能应用于人们开发应用程序的方式时,它将改变管理基础设施的方式。 DevOps将被AIOps取代,它将使企业的IT员工能够进行精确的根本原因分析。 此外,它还可以让企业轻松地从庞大的数据集中立即找到有用的见解和模式。 大型企业和云计算供应商将受益于DevOps与人工智能的融合。   5.神经网络集成  在开发神经网络模型时,人工智能开发人员将面临的最大挑战之一是选择最佳框架。

但目前市场上有数十种人工智能工具,企业选择最好的人工智能工具可能不像以前那么容易。 不同神经网络工具包之间缺乏集成和兼容,阻碍了人工智能的采用。

像微软、Facebook等科技巨头正在开发开放式神经网络交换(ONNX)技术,这将允许开发人员跨多个框架重用神经网络模型。

  6.专业的人工智能系统成为现实  企业对专业系统的需求将在2019年成倍增长。

很多企业拥有的数据有限,但需要的是专业数据。

这将迫使企业采用可以帮助他们在内部生成高质量人工智能数据的工具。

2019年,重点将从数据量转移到数据质量。

这将为人工智能奠定基础,可以在现实世界中发挥作用。 企业将寻求能够访问关键数据源,并帮助他们理解非结构化数据的专业人工智能解决方案提供商。   7.人工智能技能将决定企业的命运  虽然人工智能已经改变了人们所想到的每个行业,但仍然缺乏拥有大量人工智能技能的人才。 Espressive公司首席执行官PatCalhoun说:大多数企业都希望将人工智能作为数字化转型的一部分,但没有开发人员,需要人工智能专家和语言学家自己开发,甚至没有培训预建解决方案的引擎来实现承诺。

  AwakeSecurity公司首席执行官RahulKashyap补充说,有这么多人工智能解决方案可用于解决无数的业务问题,企业应该更聪明地了解他们的人工智能解决方案的黑盒中发生的事情。

人工智能的方式是智能算法经过训练、结构化或通知可能会导致输出的显着差异。 适合一家公司的方式并不适合另一家公司。

  8.人工智能可能会落入坏人之手  就像一枚硬币一样,人工智能有正面,也有反面。 IT安全专业人员将使用人工智能快速检测恶意活动。 借助人工智能驱动的响应和机器学习算法,企业将能够将误报减少90%。 但人工智能也可能落入坏人之手,拥有恶意的网络犯罪分子将滥用人工智能来实现其不良动机。 通过自动化,网络攻击者可以发动致命攻击,并取得更大成功。

这将迫使企业采用人工智能的安全解决方案,保护他们免受人工智能驱动的攻击。

  9.人工智能加强数字化转型  在2019年,人工智能无处不在。

从网络应用到医疗保健系统,从航空公司到酒店预订系统等,人们将看到人工智能应用在全球各地的组织,它将处于数字化转型的最前沿。   夏威夷大学信息技术系主任兼教授TungBui博士说,与有关自动驾驶汽车和机器人最终将如何影响就业市场的大多数预测和讨论不同,这是事实,但由于体制、政治因素和社会原因,需要一定的时间适应。

我认为,人工智能的最大趋势是加速数字化转型,使现有业务系统更加智能。

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