今年，人工智能這個話題炒的火熱，尤其是機器學習和深度學習，并且在接下來的一年內(nèi)炒作依舊不會消失。

當然，炒作將最終消亡，人工智能將成為我們生活中的另一個連貫的線索，就像互聯(lián)網(wǎng)和電力在剛開始出現(xiàn)的那樣。

但至少在接下來的一年，甚至可能更長的時間里，人工智能領(lǐng)域預計會有驚人的突破以及評論家的持續(xù)興奮和夸張。

這是因為人工智能承諾（或在某些情況下威脅）實現(xiàn)的商業(yè)和社會變革的期望超出了以往技術(shù)革命期間的夢想。

人工智能指向未來，它不僅能完成所有的體力勞動，而且還能“思考”工作、做出規(guī)劃、制定戰(zhàn)略和做出決策。

一、AI助手將變得非常有用

現(xiàn)在，人工智能已經(jīng)與我們的生活交織在一起，以至于大多數(shù)人都沒有再考慮這樣一個事實：當我們用谷歌搜索、在亞馬遜購物或觀看Netflix時，高度精確的人工智能驅(qū)動的預測正在發(fā)揮作用，讓我們的體驗流動起來。

當我們與AI助手（例如Siri，Alexa或Google Assistant）進行交互時，我們會更加明顯地感受到人工智能的參與感，以幫助我們理解現(xiàn)代世界中可用的無數(shù)數(shù)據(jù)源。

在2019年，我們中的更多人將使用AI助手來安排我們的行程、計劃我們的旅程或訂購比薩餅。這些服務(wù)將變得越來越有用，因為他們學會更好地預測我們的行為并記住我們的習慣。

從用戶收集的數(shù)據(jù)允許應(yīng)用程序設(shè)計人員準確了解哪些功能提供了價值，哪些功能未被充分利用，可能消耗了寶貴的資源（通過帶寬或報告），這些資源可以更好地用于其他地方。

除此之外，AI助手正在提高理解人類用戶的效率，因為用于將語音編碼為計算機可讀數(shù)據(jù)的自然語言算法，都暴露在我們越來越多的交互中。

很明顯，現(xiàn)在，Alexa或Google Assistant與我們之間的對話看起來非常不穩(wěn)定。然而，在這個領(lǐng)域的加速理解意味著，到2019年底，我們將習慣于與我們分享生活的機器更加自然和流暢的對話。

二、人工智能將創(chuàng)造更多的工作崗位

從長遠來看，機器的崛起是否會導致人類失業(yè)和社會紛爭是不確定的。然而，在明年，至少在這方面不會立即出現(xiàn)問題。

Gartner預測，到2019年底，人工智能將創(chuàng)造更多的就業(yè)機會。

雖然自動化將損失180萬個工作崗位，特別是制造業(yè)可能會受到重創(chuàng)，但是，人工智能將創(chuàng)造230萬個工作崗位。

Gartner的報告發(fā)現(xiàn)，這些崗位可能集中在教育、醫(yī)療保健和公共部門。

這種差異的一個可能的驅(qū)動因素是強調(diào)將AI部署在非手動工作中的“擴充”能力。倉庫工人和零售收銀員經(jīng)常被自動化技術(shù)替代。

但是，當談到醫(yī)生和律師時，人工智能服務(wù)提供商極力將他們的技術(shù)展示為可以與人類專業(yè)人員一起工作的技術(shù)，幫助他們完成重復任務(wù)，同時給他們留下“最后的發(fā)言權(quán)”。

對于金融服務(wù)業(yè)而言，前景可能略顯黯淡。例如前花旗集團首席執(zhí)行官潘偉迪（Vikram Pandit）在2017年做出預測：該行業(yè)的人力資源在五年內(nèi)可能減少30％。隨著后臺功能越來越多地由機器管理，明年年底就可實現(xiàn)這一目標。

三、人工智能和自動化深入到每個企業(yè)

在2018年，公司開始認清AI能做什么和不能做什么的現(xiàn)實。在過去的幾年里，他們的數(shù)據(jù)按順序排列，并確定人工智能可以帶來快速回報或快速失敗的領(lǐng)域，大企業(yè)作為一個整體準備好推進已經(jīng)過驗證的計劃，從試點和軟啟動轉(zhuǎn)向全球部署。

在金融服務(wù)中，每秒數(shù)千個事務(wù)的大量實時日志通常由機器學習算法解析。零售商精準抓取數(shù)據(jù)，并將其提供給AI引擎，以找出如何能更好地銷售商品的方法。制造商使用預測技術(shù)準確了解機器可以承受的壓力以及何時可能發(fā)生故障或失效。

在2019年，我們會對智能的、預測性的技術(shù)更加有信心，通過其在初始部署中獲得的知識得到支持，可以在所有業(yè)務(wù)運營中大量推廣。

人工智能將擴展到人力資源或優(yōu)化供應(yīng)鏈等支持職能部門，在這些部門中，物流、招聘和解雇等決策將越來越多地通過自動化來實現(xiàn)。

由于這些工具通常適用于許多組織，因此，用于管理合規(guī)性和法律問題的AI解決方案也可能越來越多地被組織采用。

我們還可能看到，利用數(shù)據(jù)產(chǎn)生新的收入來源的企業(yè)數(shù)量有所增加。在其行業(yè)內(nèi)建立交易和客戶活動的大型數(shù)據(jù)庫，本質(zhì)上是讓任何充分了解數(shù)據(jù)的企業(yè)開始“谷歌化”自己。

對于約翰迪爾（John Deere）等企業(yè)來說，成為數(shù)據(jù)即服務(wù)（data－as－a－service）的來源是一種轉(zhuǎn)型。迪爾提供基于農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的分析，幫助農(nóng)民更有效地種植農(nóng)作物。2019年，會有越來越多的公司認識到自己擁有的信息的價值，并采用這種策略。

四、走向“透明AI”

人工智能在更廣泛的社會中的應(yīng)用，特別是涉及處理人類數(shù)據(jù)時，受到“黑匣子問題”的阻礙。大多數(shù)情況下，如果沒有徹底了解它實際上在做什么，它的工作似乎是神秘而深不可測的。

要實現(xiàn)其全部潛在的AI需要得到信任，我們需要知道它對我們的數(shù)據(jù)做了什么，以及在涉及影響我們生活的問題時如何做出決策。但是，這通常很難傳達。

但建立對人工智能系統(tǒng)的信任不僅僅是讓公眾放心，研究和業(yè)務(wù)也將受益于開放性。因為，有報道發(fā)現(xiàn)，公司有時會因為擔心，如果當前的技術(shù)被認為是不公平或不道德，可能在將來面臨責任而拒絕部署人工智能。

在2019年，我們可能會越來越重視旨在提高人工智能透明度的措施。今年，IBM推出了一項技術(shù)，旨在提高決策的可追溯性，使其成為AI OpenScale技術(shù)。

這個概念不僅可以實時洞察正在做出的決策，還有如何制作決策，在所使用的數(shù)據(jù)，決策權(quán)重和信息偏差的可能性之間建立聯(lián)系。

今年在整個歐洲實施的“通用數(shù)據(jù)保護條例”為公民提供了一些保護，使其免受那些僅通過機器對其生活產(chǎn)生“合法或其他重大”影響的決定。

雖然它還不是一個極其熱門的政治條例，但它在公共話語中的突出地位可能會在2019年增長，進一步鼓勵企業(yè)努力提高透明度。

五、人工智能日益成為全球問題

2018年，在貿(mào)易和國防方面，越來越多地國家設(shè)法保護自己的國家利益。

面對美國政府對用于制造人工智能的商品和服務(wù)提高關(guān)稅和進行出口限制，中國在研發(fā)方面加大了自力更生的力度。

科技制造商華為宣布計劃開發(fā)自己的人工智能處理芯片，滿足蓬勃發(fā)展的人工智能產(chǎn)業(yè)的需求，以減少對英特爾和Nvidia等美國制造商的依賴。

人工智能在未來可能有兩個主要影響：

首先，人工智能技術(shù)或許被用來限制自由，例如隱私權(quán)或言論自由。

其次，世界某些緊張局勢可能會損害全世界學術(shù)和工業(yè)組織之間的合作精神。開放式協(xié)作框架有助于我們今天看到的人工智能技術(shù)的快速開發(fā)和部署，但是，圍繞一個國家的人工智能開發(fā)設(shè)置邊界可能會減緩這一進展。