人工智能已有數(shù)十年歷史，在公眾的想象中，它已成為2018年的標(biāo)志性技術(shù)之一，盡管它并非總是以積極的方式示人。

從好的方面來說，人工智能及其相關(guān)的技術(shù)（如機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)）可以在智能手機(jī)和各種設(shè)備（如亞馬遜的Echo和谷歌的Home）中實(shí)現(xiàn)語音識別等業(yè)已成為理所當(dāng)然的服務(wù)，自動駕駛汽車、更準(zhǔn)確的疾病診斷，以及云和數(shù)據(jù)中心中不那么明顯但至少同樣具有影響力的，自動化程度更高的信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施。

與此同時，有人用人工智能制造假新聞來攻擊人，歧視某些類型的工人或客戶，并引發(fā)恐懼，盡管這可能過于夸張，機(jī)器可能很快會淘汰大多數(shù)工作。特斯拉的首席執(zhí)行官伊隆馬斯克和已故的物理學(xué)家斯蒂芬霍金等重要人物尤其引起了人們的擔(dān)憂（人們對此仍然還在展開激烈的爭論），即失控的人工智能可能會威脅到人類的存亡。

但無論結(jié)果是好是壞，新的一年無疑會加速人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在各種產(chǎn)品，業(yè)務(wù)和日常活動中的使用。以下是對即將發(fā)生的以及不會發(fā)生的事情的一些預(yù)測，還有專家提出來的想法：

人工智能在企業(yè)領(lǐng)域的重要性絲毫不亞于消費(fèi)產(chǎn)品領(lǐng)域

硅谷的同類市場研究公司Wikibon的James Kobielus（他是負(fù)責(zé)人工智能、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、深度學(xué)習(xí)和應(yīng)用程序開發(fā)的首席分析師）稱，人工智能正在重塑商業(yè)智能。這使得商業(yè)用戶可以進(jìn)行大量的分析，而這些分析曾經(jīng)要訓(xùn)練有素的數(shù)據(jù)科學(xué)家才能做。

接下來還有機(jī)器人過程自動化（或模擬人們?nèi)绾卧谶^程中執(zhí)行任務(wù)的軟件），這已經(jīng)成為人工智能的主要企業(yè)用例之一。人工智能也正在成為管理信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的重要基礎(chǔ)，這是一種名為“人工智能運(yùn)維（AIOps）”的新興模式。正如Kobielus指出的那樣，這個想法是使基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)營具備更多持續(xù)自我修復(fù)、自我管理、自我保護(hù)和自我優(yōu)化的能力。

尤其是，機(jī)器學(xué)習(xí)漸漸使軟件開發(fā)本身發(fā)生了變化，其方式大致上是使機(jī)器（而不是必須編寫特定的邏輯和規(guī)則的開發(fā)人員）能夠創(chuàng)建應(yīng)用程序。而這在2019年將變得更加明顯，隨著云計(jì)算巨頭提供越來越多的人工智能服務(wù)，情況尤其如此。在最近的鄧百氏（Dun ＆ Bradstreet）調(diào)查中，近一半的企業(yè)表示它們正在部署人工智能系統(tǒng)，另有23％的企業(yè)正處于規(guī)劃階段。

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“2019年將有更多的商業(yè)智能（BI）供應(yīng)商會整合大量的人工智能，從而自動將來自復(fù)雜數(shù)據(jù)的預(yù)測洞察提取出來，同時在解決方案中提供這些復(fù)雜的功能，這些解決方案可以使自助服務(wù)得到簡化并為下一個最佳行動（next－best－action）對策提供指導(dǎo)?！薄猈ikibon的James Kobielus如是說。

“機(jī)器學(xué)習(xí)將進(jìn)入運(yùn)營階段，從幕后走到臺前，進(jìn)入實(shí)時且關(guān)鍵的企業(yè)應(yīng)用程序結(jié)構(gòu)中?！薄猄plice Machine的首席執(zhí)行官M(fèi)onte Zweben如是說。

“不要跟我說你正在做的一兩個人工智能項(xiàng)目。我想的可是幾百個項(xiàng)目?！薄狪BM的分析總經(jīng)理Rob Thomas在theCUBE峰會上如是說。

“人機(jī)回圈（humans in the loop）”將成為準(zhǔn)則—但并不總是現(xiàn)實(shí)

因?yàn)閬嗰R遜的Alexa等人工智能驅(qū)動的服務(wù)往往表現(xiàn)優(yōu)異，因此人們認(rèn)為人工智能將接管各種工作。事實(shí)遠(yuǎn)非如此，當(dāng)然，不久后肯定會成為事實(shí)。麥肯錫估計(jì)，只有不到5％的職業(yè)可以使用現(xiàn)有技術(shù)完全實(shí)施自動化，但在大約60％的職業(yè)中至少有30％的活動是可以得到自動化的。

這一切意味著，2019年或2019以后的幾年，最成功的應(yīng)用程序?qū)⑹悄切腿藗兏玫赝瓿晒ぷ鞯膽?yīng)用程序，不管是通過MRI掃描來做分析的臨床醫(yī)生，還是試圖處理更多潛在客戶的工廠工人、工業(yè)機(jī)器人或抵押貸款人員。

也就是說，一個人的高產(chǎn)往往是以另一個人的付出為代價的，有鑒于此，有些人固執(zhí)地認(rèn)為人工智能只是一種工具，這種見解顯得有點(diǎn)空洞。如果人工智能真的要做到使社會受益，而不會使大量的人失業(yè)，那么人工智能提供商和使用人工智能的公司必須在2019年證明這是事實(shí)。私營企業(yè)和政府必須盡快想出解決辦法，幫助因高效的人工智能而失業(yè)的人。

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“2019年，人工智能將持續(xù)不斷地使我們的工作生活變得更輕松，并使我們可以做更多的事情……工人將負(fù)責(zé)某些任務(wù)或根據(jù)我們的偏好將項(xiàng)目交給機(jī)器去做?！薄猄AP Leonardo、機(jī)器學(xué)習(xí)和智能過程自動化的SAP的副總裁David Leonge如是說。

隨著故障和恐懼的加劇，人工智能將變得更加透明

機(jī)器學(xué)習(xí)遭到了一個重大的打擊（尤其是使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)等類型的東西受到了打擊），那就是用來產(chǎn)生結(jié)果的算法是一個黑盒子。即你輸入了大量的數(shù)據(jù)，但你得到的結(jié)果并不總是很清楚——有時甚至是錯的，比如當(dāng)一輛自動駕駛汽車出人意料地因?yàn)橐粋€不起眼的物體而停在道路上，但有時卻未能正確識別人類，將人撞死。

事實(shí)上，在鄧白氏最近所做的調(diào)查中，幾乎有一半的受訪者表示，人工智能的可解釋性給組織帶來了問題，46％的受訪者表示，他們至少在這方面遇到了麻煩，即弄清楚人工智能系統(tǒng)如何給出答案。

同樣糟糕的是，用來訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是錯的或存在偏差。例如，在2015年，亞馬遜在知悉其人工智能驅(qū)動的招聘工具重男輕女時不得不放棄使用該工具，因?yàn)樵摴ぞ哒J(rèn)為受雇的申請人大多數(shù)是男性，這意味著男性更優(yōu)越。今年，這種認(rèn)識可能會轉(zhuǎn)化為更多的行動，從而避免這種事情的發(fā)生——必要時訴諸于立法的手段。

雖然我們幾乎無法窺探黑匣子里的乾坤，正如我們無法洞悉人們的大腦來分析他們要做的決定，人們對了解人工智能內(nèi)部運(yùn)作機(jī)制的需求越來越迫切，尤其是法律工作者。

一些將解決這個問題的數(shù)據(jù)和算法看成是特有優(yōu)勢的技術(shù)公司并不會引領(lǐng)潮流，這毫無疑問。政府可能會要求公司實(shí)施某種程度的透明度，但目前尚不清楚政府如何做到這一點(diǎn)。但這在今年將成為更大的問題。

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“掌握了人工智能且擁有巨大能量的全球科技巨頭引發(fā)了很多關(guān)于如何規(guī)范行業(yè)和技術(shù)的問題。2019年，我們必須為這些問題想出答案——既然技術(shù)是多功能工具，隨具體的使用環(huán)境而帶來不同的成果，那你又怎么規(guī)范技術(shù)呢？你如何制定不會扼殺創(chuàng)新，或不偏向大公司（大公司承擔(dān)得起合規(guī)成本，而小公司則無法承擔(dān)）的法規(guī)？我們在什么級別上進(jìn)行監(jiān)管？國際的、全國的、還是地方的級別？”——埃森哲的應(yīng)用智能部門的董事總經(jīng)理兼Responsible AI initiative的全球負(fù)責(zé)人Rumman Chowdhury如是說。

“事故發(fā)生時，法庭上可能必須解決責(zé)任劃分的問題。新的立法必須制定，以便法院在有關(guān)責(zé)任的棘手問題上獲得足夠的參考資料。”——Mobilocity LLC的首席分析師J． Gerry Purdy如是說

“也許我們應(yīng)該從人類的心理機(jī)制中借鑒一些觀念”，使人工智能更易于解釋——Unity Technologies的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)副總裁Danny Lang如是說。

“2019年將是付諸行動的一年。人們將做出更多的承諾和聲明，即負(fù)責(zé)任地創(chuàng)建和使用人工智能，并且公司將不得不予以采納。在影響人權(quán)的決策中，公眾將反對政府使用會產(chǎn)生偏差的人工智能。更多員工將要求對自己所創(chuàng)造的東西產(chǎn)生影響，并拒絕為有害的自動化做出貢獻(xiàn)。公司必須以良知做出表率（無論是購買或是創(chuàng)建人工智能解決方案）并設(shè)法保證系統(tǒng)公平公正，以避免成為人工智能出現(xiàn)問題的下一個頭條新聞?！薄猄alesforce．com的人工智能道德實(shí)踐的架構(gòu)師Kathy Baxter如是說。

“國會將慢慢對人工智能實(shí)行監(jiān)管，它需要在消費(fèi)者和企業(yè)兩端得到更多的認(rèn)證信息、原產(chǎn)國信息和透明度，這只是時間問題。銀行尤其要提防與大數(shù)據(jù)的利用相關(guān)的歧視做法，銀行還必須不斷地評估參與開發(fā)的人員在算法中可能帶進(jìn)去的偏見?！薄狢ompliance．a(chǎn)i的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Kayvan Alikhani如是說。

圖謀不軌者會率先加強(qiáng)人工智能的使用，勇氣進(jìn)行欺騙

無論是“用深度學(xué)習(xí)偽造的”色情內(nèi)容、更強(qiáng)大的人工智能網(wǎng)絡(luò)攻擊，還是俄羅斯等國繼續(xù)以臉書和其它社交媒體上的人為目標(biāo)來影響選舉結(jié)果，人工智能漸漸表明，如果它掌握在壞人手里會造成多大的威脅。

和大多數(shù)技術(shù)一樣，人們不可能保證這些技術(shù)不會落到壞人手里。因此，2019年，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的使用會產(chǎn)生更多不良的結(jié)果。Wikibon的James Kobielus說：“人工智能將刮來一股極端惡劣的風(fēng)暴，人類幾乎沒有準(zhǔn)備好應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)密布的破壞性后果”。問題是，我們才剛剛開始理解問題的嚴(yán)重性，更不用說找到改善這個問題的方法了。這項(xiàng)任務(wù)幾乎還沒有開始，但在今年，私營企業(yè)和世界各國的政府將對這個問題給予很多關(guān)注。

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“人們必須做出很多取舍，很多人可能會發(fā)現(xiàn)，由此產(chǎn)生的技術(shù)、監(jiān)管和其它補(bǔ)救措施與風(fēng)險(xiǎn)不成比例。我們需要各地的政治領(lǐng)袖，這些領(lǐng)袖本身不會在這些問題上搗蛋。但是，如果我們認(rèn)為社會完全能自保，使自身免受人工智能發(fā)明可能帶來的所有不利后果，那么這種想法是很幼稚的?！薄猈ikibon的James Kobielus如是說

更多專業(yè)化的人工智能硬件將陸續(xù)誕生

英偉達(dá)的GPU芯片一直主導(dǎo)著機(jī)器學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)，因?yàn)樗鼈兡懿⑿刑幚砗芏嗖僮?。但這對芯片來說有點(diǎn)意外，因?yàn)樗鼈冏畛跏菫榧铀儆螒蚨_發(fā)的。

如今，大量來自初創(chuàng)公司和大型的芯片制造商（如英特爾）的可替代芯片即將進(jìn)入市場，這些芯片制造商近年來已經(jīng)收購了一些初創(chuàng)公司。如通過云服務(wù)開放的谷歌的Tensor Processing Unit芯片，這些芯片經(jīng)過了調(diào)整，可以運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法，據(jù)稱其速度甚至比GPU還快。今年將證明這些芯片是否能兌現(xiàn)這樣的承諾。

數(shù)據(jù)集的普遍可用性和無代碼工具將有助于將機(jī)器學(xué)習(xí)民主化

到目前為止，機(jī)器學(xué)習(xí)一直由擁有大量數(shù)據(jù)的科技巨頭主導(dǎo)（如谷歌、亞馬遜、微軟和臉書），其中一些公司也是云計(jì)算的領(lǐng)導(dǎo)者，因此它們也可以將數(shù)據(jù)驅(qū)動服務(wù)出售給其它公司。這使人們擔(dān)心，小公司會更加落后，因?yàn)樗鼈兏緹o法獲得支持現(xiàn)代人工智能的數(shù)據(jù)。

由于幾個原因，這些擔(dān)憂也許并不像表面上看起來那么站得住腳。首先，引領(lǐng)特定行業(yè)、產(chǎn)品和服務(wù)的公司（例如通用電氣公司在發(fā)動機(jī)領(lǐng)域）擁有大量屬于自己的數(shù)據(jù)，即便是谷歌和亞馬遜也不具備這樣的數(shù)據(jù)。其次，開放的數(shù)據(jù)源越來越多，推動這些數(shù)據(jù)源的組織也越來越多，這對小公司大有裨益。這些小公司的成敗將在未來的一兩年內(nèi)見分曉。

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“機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)施方案將得到廣泛的散布。谷歌不可能“擁有所有的數(shù)據(jù)”——谷歌只會擁有一切屬于谷歌的數(shù)據(jù)。谷歌將擁有更多相關(guān)的搜索結(jié)果，通用電氣將擁有更好的引擎遙測技術(shù)，沃達(dá)豐將更好地分析通話模式和網(wǎng)絡(luò)套餐，這些都是由不同公司創(chuàng)建的不同內(nèi)容。谷歌成了更好的谷歌，但這并不意味著它在某種程度上善于做任何別的事情?！薄狝ndreessen Horowitz的合伙人Benedict Evans如是說。

“即便你不知道微波技術(shù)的工作原理，但這并不耽誤你使用該技術(shù)，這只是一個工具。隨著無代碼、點(diǎn)擊式工具的大量出現(xiàn)，我們與人工智能進(jìn)入了同一階段，在這個階段中，人工智能將成為廣泛使用的實(shí)用工具，無論使用該技術(shù)的人來自什么背景。因此，未來幾年的大多數(shù)人工智能應(yīng)用程序?qū)⒂蛇@樣的人員創(chuàng)建——他們沒有受過多少人工智能方面的培訓(xùn)，或者根本沒有受過培訓(xùn)?！薄猄alesforce．com的數(shù)據(jù)科學(xué)副總裁Vitaly Gordon如是說。

自動駕駛汽車近期仍不會得到廣泛的使用

若非有能夠理解來自無數(shù)傳感器的全部數(shù)據(jù)并同時對車輛應(yīng)該做什么作出瞬間決定的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，自動駕駛汽甚至得不到測試的機(jī)會。但這項(xiàng)技術(shù)還很不完善，過去幾年里，一些司機(jī)或行人的死亡案例就證明了這一點(diǎn)。

不僅如此，很多人顯然對自動駕駛汽車的到來感到無所適從。在亞利桑那州，有人肆意破壞Waymo車輛并且朝這些車輛扔石頭。而公司（更不用說政府）甚至都沒有意識到，事故責(zé)任和很多法律方面的問題漸漸開始出現(xiàn)。因此，盡管自動駕駛汽車經(jīng)歷了所有的測試并且前景廣闊，它和所有普遍現(xiàn)象一樣尚需時日。

也就是說，大公司和資金雄厚的公司（如Waymo、通用汽車、特斯拉、優(yōu)步和Lyft）正在全力完善技術(shù)端。最起碼，人工智能驅(qū)動的車輛也許會漸漸變得更加普遍，這關(guān)系到最后一英里配送，這要么由自無人機(jī)實(shí)現(xiàn)，要么由地面的機(jī)器來實(shí)現(xiàn)。在未來一年，當(dāng)你看到無人機(jī)或機(jī)器人出現(xiàn)在你家門口時，請不要感到驚訝！

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“人們一直計(jì)劃擁有自動駕駛的汽車。有些人仍然擔(dān)心，人工智能也許只要20年就可以接管一切，但事實(shí)是，我們距離真正的自動駕駛汽車還有很長的路要走。自動駕駛汽車的功能將持續(xù)得到改進(jìn)，但它們不會接管道路?！薄猄alesforce．com的首席科學(xué)家Richard Socher如是說。