巨子也会在这些特制芯片上投入更多资金。这些芯片会被用于与人工智能相关的特别用处，比方自然语言处理、

　　2019年是不同技能与人工智能交融的一年。物联网将在边际核算层与人工智能携手协作。工业物联网将运用人工智能的强壮功用进行根本原因分析、履行机器的猜测性维护和主动检测问题。咱们将在2019年看到分布式人工智能的鼓起。智能将被涣散，而且将更接近正在进行例行查看的财物和设备。由神经网络驱动的高度杂乱的机器学习模型将被优化，以便在边际运转。

　　主动化机器学习体系是2019年人工智能工业最明显的发展趋势之一。有了主动学习的才能，开发者可以修补机器学习模型，发明准备好迎候未来人工智能应战的机器学习新模型。

　　主动化机器学习体系将介于认知使用程序和定制机器学习渠道之间。主动化机器学习体系最大的优势是，它向开发者供给了他们要求的自定义选项，一起简化了作业流程。当你把数据和可移植性相结合，主动化学习体系可以为你供给其他人工智能技能不具有的灵活性。

　　当人工智能用于使用程序时，它将改动咱们办理根底架构的方法。 DevOps将被智能运维替代，它将使你的IT职工可以进行准确的根本原因分析。此外，它还可以让你轻松地从巨大的数据库中当即找到有用的见地和形式。大型企业和云供货商将获益于DevOps与人工智能的交融。

　　在开发神经网络模型时，人工智能开发人员将面对的最大应战之一是挑选最佳结构。有了商场上的数十种人工智能东西，挑选最好的人工智能开发东西或许不像曾经那么简单。不同神经网络东西包之间缺少集成性和兼容性，这阻止了人工智能的选用。微柔和脸书等科技巨子现已在开发开放式神经网络交流（ONNX），答应开发人员跨过多个结构，从头运用神经网络模型。

　　商场对专业体系的需求将在2019年成倍增长。各安排具有的数据有限，但他们想要的是专业数据。这样的需求会驱动企业把握可以协助安排在内部生成高质量人工智能数据的东西。2019年，要点将从数据量转移到数据质量。这将为可以在实际国际中发挥作用的人工智能奠定根底。企业将寻求可以专业人工智能解决计划供给商，协助企业拜访要害数据源，了解非结构化数据。

　　尽管人工智能现已改动了你能想到的一切职业，但业界依然缺少具有许多人工智能技能的人才。Espressive（加拿大电脑软件公司）的首席履行官帕特卡尔·霍恩（Pat Calhoun）说：“大多数安排都期望将人工智能作为数字化转型的一部分，但没有实现许诺——让开发人员、人工智能专家和语言学家开发解决计划，乃至没有培育预先构建解决计划的引擎。

　　Awake Security（美国加利福尼亚州的要挟）的首席履行官拉胡尔·卡什亚普（Rahul Kashyap）弥补说：“有这么多人工智能驱动解决计划，企业现在应该更敏锐地了解他们的人工智能解决计划的‘黑匣子’中产生的工作。”他持续说道：“人工智能算法的练习、结构化或告诉方法或许会导致输出的明显差异。适用于一家公司的正确方程将不适用于另一家公司。”

　　就像硬币有正反两面相同，人工智能也有正面和负面影响。信息安全专家将运用人工智能来快速检测歹意活动。凭借人工智能驱动的响应和机器学习算法，误报将削减90％。人工智能假如落入不法分子手中，网络犯罪分子将滥用它来完结他们的歹意妄图。经过主动化，网络黑客的戎行可以更成功地建议丧命进犯。这将迫使企业以毒攻毒，出资人工智能驱动的安全解决计划。这些计划可以维护他们免受人工智能建议的进犯。

　　2019年，人工智能无处不在。从网络使用到医疗保健体系，从航空公司到酒店预定体系等，咱们能在每个当地看到人工智能，它将处于数字化转型的最前沿。夏威夷大学IT部分主席兼教授董贝博士（Dr.Tung Bui）说：“因为准则、政治和社会原因，人工智能发展需要时刻。我以为人工智能的最大趋势将是加快数字化转型，使现有的事务体系愈加智能化。”

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　　互联网内容分发网络开发商Akamai公司首席技能官James Kretchmar对公司事务、

　　现状进行了深入研究分析，并给出了2018年AI范畴最值得重视的13个前沿

　　，该技能在许多范畴的使用，AI现已不在是当出的一个概念，现已逐步进入咱们的日子傍边使用开来。可是

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