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　　在2018年期間，我們目睹了基于人工智能的平臺、工具和應用程序的急劇增長。這些技術不僅影響了軟件和互聯(lián)網行業(yè)，還影響了其他垂直行業(yè)，如醫(yī)療保健、法律、制造業(yè)、汽車和農業(yè)。

　　在2019年以后，我們將繼續(xù)看到人工智能相關技術的進步。亞馬遜、蘋果、Facebook、谷歌、IBM和微軟等公司都在大規(guī)模投資研發(fā)人工智能，這有助于推動人工智能及其生態(tài)的快速發(fā)展。以下是人工智能領域在2019年值得注意的五種趨勢：

　　1.人工智能芯片的興起

　　與其他軟件不同，人工智能嚴重依賴專用處理器來補充CPU。在推理時，模型需要額外的硬件來執(zhí)行復雜的數學計算，以加速對象檢測和面部識別等任務。2019年，英特爾、英偉達、AMD、ARM和高通等芯片制造商將推出專用芯片，這些芯片將針對與計算機視覺、自然語言處理和語音識別相關的特定用例和場景進行優(yōu)化。來自醫(yī)療保健和汽車行業(yè)的下一代應用將依賴這些芯片為最終用戶提供智能。

　　2019年也將是亞馬遜、微軟、谷歌和Facebook等超大規(guī)?；A架構公司增加對基于現場可編程門陣列(FPGA)和專用集成電路(ASIC)的定制芯片投資的一年。這些芯片將針對人工智能和高性能計算(HPC)的現代工作負載進行大量優(yōu)化。其中一些芯片還將協(xié)助下一代數據庫加速查詢處理和預測分析。

　　2.邊緣人工智能和物聯(lián)網的融合

　　在2019年，人工智能將在邊緣計算層遇到物聯(lián)網。在公共云中訓練的大多數模型都將部署在邊緣?；谏疃壬窠浘W絡的高級機器學習模型將進行優(yōu)化以在邊緣運行。它們將能夠處理視頻幀、語音合成、時間序列數據和由攝像機、麥克風和其他傳感器等設備生成的非結構化數據。

　　3.神經網絡之間的互操作性成為關鍵

　　開發(fā)神經網絡模型的關鍵挑戰(zhàn)之一在于選擇正確的框架。一旦模型在特定框架中完成了訓練和評估，就很難將移植到另一個框架中。這種狀況阻礙了人工智能的普及。為了應對這一挑戰(zhàn)，AWS、Facebook和微軟合作構建了開放式神經網絡交換(ONNX)，這使得在多個框架中重用經過訓練的神經網絡模型成為可能?？梢灶A見在2019年，ONNX將成為該行業(yè)的重要技術。

　　4.自動化機器學習將獲得突出地位

　　從根本上改變機器學習解決方案的一個趨勢是AutoML。它將使業(yè)務分析師和開發(fā)人員能夠發(fā)展可以解決復雜場景的機器學習模型，而無需經過機器學習模型的典型培訓。業(yè)務分析師可以專注于業(yè)務問題，而不是迷失在工作流程中。

　　5.人工智能將通過AIOps自動化DevOps

　　現代應用程序和基礎架構為索引、搜索和分析生成日志數據。從硬件、操作系統(tǒng)、服務器軟件和應用軟件獲得的海量數據集可以進行聚合和關聯(lián)，以尋找問題的解決方案。機器學習模型利用這些數據集，IT就從被動轉變?yōu)轭A測。AIOps將在2019年成為主流。公共云供應商和企業(yè)將從人工智能和DevOps的融合中受益。

　　你是如何看待人工智能的?你覺得人工智能會對我們的生活產生什么樣的影響呢?

來源：手機中國