VR培訓(xùn) 未來人工智能在6個方面的發(fā)展趨勢
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VR培訓(xùn) 未來人工智能在6個方面的發(fā)展趨勢如下 1 將更廣泛地部署機器學(xué)習(xí)即服務(wù)(MLaaS) 在2018年，人們見證了機器學(xué)習(xí)即服務(wù)(M
未來人工智能在6個方面的發(fā)展趨勢如下
1.將更廣泛地部署機器學(xué)習(xí)即服務(wù)(MLaaS)
在2018年，人們見證了機器學(xué)習(xí)即服務(wù)(MLaaS)的重大進展，谷歌、微軟和亞馬遜等行業(yè)巨頭一路領(lǐng)先。預(yù)構(gòu)建的機器學(xué)習(xí)解決方案和能力在市場中變得越來越有吸引力，特別是對于沒有更多內(nèi)部資源或人才的小型公司來說，銷售和部署可以輕松實施的打包解決方案的機會很大。
如今，機器學(xué)習(xí)即服務(wù)(MLaaS)主要由云計算提供商以訂閱或使用方式出售。例如，微軟Azure的ML Studio為開發(fā)人員提供了一個拖放環(huán)境來開發(fā)強大的機器學(xué)習(xí)模型。谷歌云的機器學(xué)習(xí)引擎還可以幫助開發(fā)人員為各種應(yīng)用程序構(gòu)建大型復(fù)雜的算法。2017年，AWS公司進入人工智能領(lǐng)域，并推出了亞馬遜SageMaker，這是開發(fā)人員可用于構(gòu)建、培訓(xùn)和部署自定義機器學(xué)習(xí)模型的另一個平臺。
在2019年，人工智能將在全球舞臺上發(fā)揮更大作用，影響投資該技術(shù)的國際超級大國之間的關(guān)系。人工智能的早期采用者(如美國和中國)將努力平衡自身利益與協(xié)作研發(fā)。擁有人才和機器學(xué)習(xí)能力的國家將在預(yù)測分析等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)巨大增長，從而造成更大的技術(shù)差距。
此外，還將圍繞人工智能的道德使用展開更多的對話。當(dāng)然，不同的國家對這一問題的處理方式會有所不同，這將影響政治關(guān)系?？傮w而言，人工智能相對于其他國際問題的影響較小，但比以前要更明顯。
3. 人工智能將創(chuàng)造更多的就業(yè)機會
從長遠來看，由于人工智能實現(xiàn)自動化，許多工作將被淘汰。以重復(fù)性、人工任務(wù)為特征的工作崗位將越來越多地被外包給人工智能。然而，在2019年，人工智能將創(chuàng)造更多的就業(yè)機會。
人工智能不是完全消除對工作人員的需求，而是加強現(xiàn)有的系統(tǒng)和過程。因此，將會出現(xiàn)新的工作崗位。需要人類來支持人工智能的實現(xiàn)并監(jiān)督其應(yīng)用。2019年將有更多的體力勞動者將轉(zhuǎn)向與人工智能一起工作的管理型工作，這種趨勢將持續(xù)到2020年。調(diào)研機構(gòu)Gartner公司預(yù)測，在兩年內(nèi)，人工智能將創(chuàng)造230萬個就業(yè)機會，同時只會減少180萬個就業(yè)機會。
4.人工智能助理將變得更加普遍和有用
人工智能助理對現(xiàn)代世界來說并不新鮮。蘋果公司的Siri和亞馬遜公司的Alexa多年來一直為人類提供服務(wù)。2019年，人們將看到人工智能助理的成熟度和能力繼續(xù)完善。隨著收集更多的行為數(shù)據(jù)，人工智能助理將在響應(yīng)請求和完成任務(wù)方面變得更好。而自然語言處理和語音識別的發(fā)展進步，人類將與人工智能助理進行更順暢、更有用的互動?！ ?/div>
5. 人工智能/機器學(xué)習(xí)的治理將變得重要
隨著越來越多的企業(yè)投資人工智能，開發(fā)有效的人工智能治理結(jié)構(gòu)將投入更多的精力。需要框架來指導(dǎo)數(shù)據(jù)收集和管理、適當(dāng)?shù)娜斯ぶ悄苁褂煤偷赖聭?yīng)用。成功和適當(dāng)?shù)娜斯ぶ悄苁褂蒙婕暗皆S多不同的利益相關(guān)者，強調(diào)了對可靠和一致的管理機構(gòu)的需要。更多的組織將創(chuàng)建治理結(jié)構(gòu)，并更清楚地定義如何管理人工智能的進展和實施。鑒于目前在可解釋性方面的差距，隨著人類繼續(xù)轉(zhuǎn)向人工智能以支持決策，這些結(jié)構(gòu)將變得極其重要。
6.人工智能將幫助企業(yè)解決人才短缺問題
人工智能和機器學(xué)習(xí)人才的短缺正在造成創(chuàng)新瓶頸。 O'Reilly公司去年發(fā)布的一項調(diào)查表明，企業(yè)在使用人工智能方面面臨的最大挑戰(zhàn)是缺乏可用的人才。隨著技術(shù)進步的不斷加快，企業(yè)越來越難培養(yǎng)出能夠領(lǐng)導(dǎo)大型企業(yè)人工智能工作的人才。
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