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2018年人工智能的9個趨勢
發布時間：2018-11-01 分類：交通百科
AI人工智能是爭奪控制權的新技術前沿，Alphabet在開發人工智能技術方面投資了大約300億美元。百度，中國版的Alphabet，去年在人工智能系統領域投資了200億美元。并非只有企業投入時間、金錢和精力來推進人工智能技術，我國政府一直在大力推行人工智能技術。
考慮到世界上一些最大的實體公司都專注于推進人工智能技術，幾乎可以肯定，2018年將在人工智能領域取得重大進展，以下是今年的人工智能的9大趨勢。
1、人工智能將成為一個政治話題
雖然人工智能可能有助于創造就業機會，但它也會導致一些人失去工作。例如，預計自動駕駛汽車將導致每月25000名卡車司機失業。同樣，如果大型工廠只需要幾十個人，那么目前在美國工廠工作的100萬名采摘工人和包裝工人中的許多人可能會失業。
在2016年大選期間，特朗普把重點放在全球化和移民問題上，認為這是美國失業的原因，但在2018年中期選舉期間，隨著越來越多的美國工薪階層努力適應新形勢，故事的主題可能是自動化和人工智能。
2、物流將變得越來越有效率
我們正在進入這樣一個世界，在這個世界里，一個20，000平方英尺的配送中心將有一支骨干隊伍。像Kiva系統公司，現在是亞馬遜機器人公司，使用人工智能和先進機器人技術相結合的方式為大型零售商提供前所未有的物流解決方案。3
未來的倉庫看起來不會像今天一樣被設計成容納人類的包裝廠，它們將是為高度能干的機器人而建造的，這些機器人可以24小時不間斷地工作，不需要照明就能看到它們在做什么。
2012年，亞馬遜以7.75億美元收購了Kiva Systems，該公司創造了能夠在亞馬遜倉庫中高效查找和運輸物品的學習機器人。這一技術目前已經在使用，預計將在該公司尋求更快、更便宜交付的過程中發揮越來越重要的作用。
3、主流汽車制造商將推出自動駕駛汽車
特斯拉是最早推出自動駕駛汽車的汽車制造商之一，為了跟上特斯拉的步伐，奧迪等傳統汽車制造商準備在2018年推出自己的自動駕駛汽車。奧迪A8將采用自動駕駛技術，能夠在沒有駕駛員輸入的情況下安全地運送人。凱迪拉克和沃爾沃也在開發先進的自動駕駛技術，這種技術將在2018年變得越來越明顯。
4、機器學習將幫助知識工作者
雖然有些人理所當然地擔心人工智能會讓人們失業，但人工智能技術也有能力幫助員工，特別是那些從事知識工作的員工。由于機器學習算法，這項技術可以指導面向客戶的服務人員更有效地說話。預計人工智能將在2018年及以后越來越多地支持白領工人。
5、內容將使用人工智能創建
像“今日美國”、CBS和赫斯特這樣的品牌已經在使用人工智能技術來生成內容。例如，Wibbitz提供了一個軟件即服務(SaaS)平臺，允許出版商通過AI視頻制作將書面內容轉換為視頻內容。出版商過去常常花幾個小時，甚至幾天時間，為自己的網站或社交媒體創作內容。像Wibbitz這樣的工具現在正幫助出版商在幾分鐘內制作出引人注目的視頻。
與wibbitz類似，美聯社正在使用一個名為Wordsmith的工具，該工具由AutomatedInsight創建，用于自然語言生成，以便根據收入數據創建新聞故事。到2018年，預計會有更多的媒體公司采用自然語言和視頻生成技術。
6、點對點網絡將創造透明度
機器學習是人工智能的一種形式，Facebook等公司已經在使用統計模型來幫助機器做出明智的決定，決定下一步向你展示什么內容。為了使模型能夠正常工作，它們需要大量的數據和強大的計算能力。
隨著點對點網絡的興起，就像加密貨幣所使用的網絡一樣，即使是小的公司也有能力通過利用聯網個人計算機的集體力量來運行先進的人工智能程序。
7、消費者將習慣于談論技術
據估計，去年亞馬遜智能揚聲器的銷量超過2000萬臺，如果加上谷歌家庭(Google Home)和Apple Airpod等其他智能設備的銷量，你會發現，數千萬美國人正在習慣于通過語音命令與技術交流。到2018年，隨著智能助理集成到電腦、智能手機甚至電視中，消費者將更加適應基于語音的界面。
8、對數據科學家的需求將超過對工程師的需求
根據IBM的預測，到2020年，對數據科學家的需求將增加到270萬人。為什么?機器學習人工智能使用概率來確定任何給定問題的正確答案或決策。隨著更多的數據提供給機器學習平臺，這些平臺將在預測方面變得更好。
隨著各種規模的公司努力收集和有效地分析數據，不可避免地需要更多有才華的數據科學家，他們有能力處理大數據集，以幫助人工智能平臺。
9、人工智能將與具有挑戰性的疾病作斗爭
我們正進入一個由計算機組成的點對點網絡，能夠通過收集和分析人類分子數據來解決一些世界上最具挑戰性的健康問題，現在，如果那些計算機是由比引腳頭還小的芯片驅動的，這些芯片具有安全的、內置的人工智能和加密貨幣技術呢?聽起來像是科幻小說里的東西，現在已經成為現實，這要歸功于“納米視覺”。
這項技術的靈感來源于兩種技術趨勢，區塊鏈和人工智能。用戶通過一種特殊的Nano加密貨幣參與這一計劃會得到獎勵，而機器學習技術則尋求識別和分析疾病，從而使新的藥物、治療和治療方法只需花費很少的時間和成本就能實現。
