在2018年期間，我們目睹了基于人工智能的平臺(tái)、工具和應(yīng)用程序的急劇增長(zhǎng)。這些技術(shù)不僅影響了軟件和互聯(lián)網(wǎng)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(nóng)業(yè)。在2019年以后，我們將繼續(xù)看到人工智能相關(guān)技術(shù)的進(jìn)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(dòng)人工智能及其生態(tài)的快速發(fā)展。

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以下是人工智能領(lǐng)域在2019年值得注意的五種趨勢(shì)：

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人工智能芯片的興起

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與其他軟件不同，人工智能嚴(yán)重依賴專用處理器來補(bǔ)充CPU。在推理時(shí)，模型需要額外的硬件來執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算，以加速對(duì)象檢測(cè)和面部識(shí)別等任務(wù)。2019年，英特爾、英偉達(dá)、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(duì)與計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和語音識(shí)別相關(guān)的特定用例和場(chǎng)景進(jìn)行優(yōu)化。來自醫(yī)療保健和汽車行業(yè)的下一代應(yīng)用將依賴這些芯片為最終用戶提供智能。

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2019年也將是亞馬遜、微軟、谷歌和Facebook等超大規(guī)模基礎(chǔ)架構(gòu)公司，增加對(duì)基于現(xiàn)場(chǎng)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(duì)人工智能和高性能計(jì)算（HPC）的現(xiàn)代工作負(fù)載進(jìn)行大量?jī)?yōu)化，其中一些芯片還將協(xié)助下一代數(shù)據(jù)庫(kù)加速查詢處理和預(yù)測(cè)分析。

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AI與物聯(lián)網(wǎng)在邊緣計(jì)算層融合?

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在2019年，人工智能將在邊緣計(jì)算層遇到物聯(lián)網(wǎng)。在公共云中訓(xùn)練的大多數(shù)模型都將部署在邊緣，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型將進(jìn)行優(yōu)化以在邊緣運(yùn)行。它們將能夠處理視頻幀、語音合成、時(shí)間序列數(shù)據(jù)和由攝像機(jī)、麥克風(fēng)和其他傳感器等設(shè)備生成的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的互操作性成為關(guān)鍵?

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開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的關(guān)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(xùn)練和評(píng)估，就很難將移植到另一個(gè)框架中。這種狀況阻礙了人工智能的普及。

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為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，AWS、Facebook和微軟合作構(gòu)建了開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換（ONNX），這使得在多個(gè)框架中重用經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型成為可能?？梢灶A(yù)見在2019年，ONNX將成為該行業(yè)的重要技術(shù)。

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自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)將占據(jù)主導(dǎo)地位?

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自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)已成為一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)，它將從根本上改變基于機(jī)器學(xué)習(xí)的解決方案，可使其不經(jīng)過傳統(tǒng)調(diào)試程序即可改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，進(jìn)而處理復(fù)雜的場(chǎng)景。

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從根本上改變機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案的一個(gè)趨勢(shì)是AutoML，它將使業(yè)務(wù)分析師和開發(fā)人員能夠發(fā)展可以解決復(fù)雜場(chǎng)景的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而無需經(jīng)過機(jī)器學(xué)習(xí)模型的典型培訓(xùn)，業(yè)務(wù)分析師可以專注于業(yè)務(wù)問題，而不是迷失在工作流程中。

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AI將通過AIOps實(shí)現(xiàn)DevOps自動(dòng)化?

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DevOps是一套完整的IT運(yùn)維工作流，以IT自動(dòng)化和持續(xù)集成、持續(xù)部署為基礎(chǔ)，來優(yōu)化程序開發(fā)、測(cè)試、系統(tǒng)運(yùn)維等所有環(huán)節(jié)。DevOps一詞來自于Development和Operations，強(qiáng)調(diào)軟件開發(fā)人員和運(yùn)維人員的溝通合作，通過自動(dòng)化流程來使軟件的構(gòu)建、測(cè)試、發(fā)布更加快捷、頻繁和可靠。

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AIOps即AI for IT Operations，指將人工智能應(yīng)用于IT運(yùn)維領(lǐng)域，基于已有的運(yùn)維數(shù)據(jù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)來進(jìn)一步解決自動(dòng)化運(yùn)維難以解決的問題。

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現(xiàn)代化應(yīng)用程序和基礎(chǔ)設(shè)施可以生成用于索引、搜索和分析的日志數(shù)據(jù)。從硬件、操作系統(tǒng)、服務(wù)器軟件和應(yīng)用軟件中獲取的海量數(shù)據(jù)集可以聚合和關(guān)聯(lián)，然后形成方案和模式。當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于這些數(shù)據(jù)集時(shí)，IT運(yùn)行即可從被動(dòng)響應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)預(yù)測(cè)。AI力量應(yīng)用于運(yùn)營(yíng)將重新定義基礎(chǔ)設(shè)施的管理方式。2019年，AIOps將成為主流，公共云供應(yīng)商和企業(yè)將從AI和DevOps的融合中受益。

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我國(guó)在人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、信息安全等領(lǐng)域已具有一定的技術(shù)實(shí)力，疊加多項(xiàng)政策出臺(tái)推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)在我國(guó)快速發(fā)展，人工智能場(chǎng)景正在逐步落地。在2019年，我國(guó)人工智能技術(shù)，在金融、交通、安防等領(lǐng)域的滲透率將快速提升。

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（內(nèi)容來源：網(wǎng)絡(luò)）

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