人工智能 - 特別是機器學習和深度學習 - 在2018年到處都是，並且不要指望在接下來的12個月內炒作會消失。當然，炒作將最終消亡，人工智能將成為我們生活中的另一個連貫的線索，就像互聯網，電力和燃燒在過去幾天所做的那樣。
但至少在接下來的一年，甚至可能更長的時間裡，預計會有驚人的突破以及評論家的持續興奮和誇張。這是因為人工智能承諾（或在某些情況下威脅）實現的商業和社會變革的期望超出了以往技術革命期間的夢想。
人工智能指向未來，機器不僅像工業革命那樣完成所有的體力勞動，而且還有“思考”工作 - 規劃，制定戰略和做出決策。
陪審團仍然不清楚這是否會導致一個光榮的烏托邦，人類可以在更有意義的追求下自由地生活，而不是那些經濟需要決定他們投入時間，或者普遍失業和社會動盪的人。
1、走向“透明AI”
人工智能在更廣泛的社會中的應用 - 特別是涉及處理人類數據時 - 受到“黑匣子問題”的阻礙。大多數情況下，如果沒有徹底瞭解它實際上在做什麼，它的工作似乎是神秘而深不可測的。
要實現其全部潛在的AI需要得到信任 - 我們需要知道它對我們的數據做了什麼，為什麼以及在涉及影響我們生活的問題時如何做出決策。這通常很難傳達 - 特別是因為AI特別有用的是它能夠繪製連接並做出可能不明顯甚至可能與我們相反的推論的能力。
但建立對人工智能系統的信任不僅僅是讓公眾放心。研究和業務也將受益於開放性，這暴露了數據或算法的偏見。有報道甚至發現公司有時會因為擔心如果當前的技術被認為是不公平或不道德而可能在將來面臨責任而拒絕部署人工智能。
在2019年，我們可能會越來越重視旨在提高人工智能透明度的措施。 今年，IBM推出了一項技術，旨在提高決策的可追溯性，使其成為AI OpenScale技術。 這個概念不僅可以實時洞察正在做出的決策，還有如何製作決策，在所使用的數據，決策權重和信息偏差的可能性之間建立聯繫。
今年在整個歐洲實施的“通用數據保護條例”為公民提供了一些保護，使其免受那些僅通過機器對其生活產生“合法或其他重大”影響的決定。 雖然它還不是一個極其熱門的政治馬鈴薯，但它在公共話語中的突出地位可能會在2019年增長，進一步鼓勵企業努力提高透明度。
2、人工智能和自動化深入到每個企業
在2018年，公司開始更加牢固地掌握AI能做什麼和不能做什麼的現實。 在過去的幾年裡，他們的數據按順序排列，並確定人工智能可以帶來快速回報或快速失敗的領域，大企業作為一個整體準備好推進已經過驗證的計劃，從試點和軟啟動轉向全球部署。
在金融服務中，每秒數千個事務的大量實時日誌通常由機器學習算法解析。 零售商精通抓取數據直到收據和忠誠度計劃，並將其提供給AI引擎，以找出如何更好地銷售我們的東西。 製造商使用預測技術準確瞭解機器可以承受的壓力以及何時可能發生故障或失效。
在2019年，我們將看到越來越多的信心，這種智能的，預測性的技術，通過其在初始部署中獲得的知識得到支持，可以在所有業務運營中大量推廣。
人工智能將擴展到人力資源或優化供應鏈等支持職能部門，在這些部門中，物流，招聘和解僱等決策將越來越多地通過自動化來實現。用於管理合規性和法律問題的AI解決方案也可能越來越多地被採用。由於這些工具通常適用於許多組織，因此它們將越來越多地作為服務提供，為小型企業提供AI櫻桃。
我們也可能會看到企業利用其數據增加新的收入來源。在其行業內建立大型交易和客戶活動數據庫基本上可以使任何充分了解數據的業務開始“Googlify”本身。成為數據即服務的來源對於像John Deere這樣的企業來說是一種轉型，John Deere提供基於農業數據的分析，幫助農民更有效地種植農作物。 2019年，越來越多的公司採用這種策略，因為他們瞭解自己擁有的信息的價值。
3、人工智能將創造更多的工作崗位而不是失去工作崗位。
正如我在這篇文章的介紹中提到的，從長遠來看，它不確定機器的崛起是否會導致人類失業和社會紛爭，一個烏托邦式的無用的未來，或者（可能更現實地）介於兩者之間。
然而，對於明年，至少在這方面似乎不會立即出現問題。 Gartner預測，到2019年底，人工智能將創造更多的就業機會。
雖然自動化將損失180萬個工作崗位 - 特別是製造業可能會受到重創 - 將創造230萬個工作崗位。特別是，Gartner的報告發現，這些可能集中在教育，醫療保健和公共部門。
這種差異的一個可能的驅動因素是強調將AI部署在非手動工作中的“擴充”能力。倉庫工人和零售收銀員經常被自動化技術批發。但是，當談到醫生和律師時，人工智能服務提供商已經齊心協力將他們的技術展示為可以與人類專業人員一起工作的東西，幫助他們完成重複任務，同時給他們留下“最後的發言權”。
這意味著這些行業可以從技術方面的人力工作增長中受益 - 那些需要部署技術並培訓員工使用它 - 同時保留執行實際工作的專業人員。
對於金融服務業而言，前景可能略顯黯淡。 一些估計，例如前花旗集團首席執行官潘偉迪（Vikram Pandit）在2017年做出的估計，預測該行業的人力資源在五年內可能減少30％。 隨著後臺功能越來越多地由機器管理，我們可以很好地在明年年底實現這一目標。
4、AI助手將變得非常有用
人工智能現在真正與我們的生活交織在一起，以至於大多數人都沒有再考慮這樣一個事實：當他們搜索谷歌，在亞馬遜購物或觀看Netflix時，高度精確的人工智能驅動的預測正在努力體驗流程。
當我們與AI助手（例如Siri，Alexa或Google Assistant）進行交互時，我們會更加明顯地感受到機器人智能的參與感，以幫助我們理解現代世界中可用的無數數據源。
在2019年，我們中的更多人將使用AI助手來安排我們的日曆，計劃我們的旅程並訂購比薩餅。這些服務將變得越來越有用，因為他們學會更好地預測我們的行為並理解我們的習慣。
從用戶收集的數據允許應用程序設計人員準確瞭解哪些功能提供了價值，哪些功能未被充分利用，可能消耗了寶貴的資源（通過帶寬或報告），這些資源可以更好地用於其他地方
因此，我們確實希望使用人工智能的功能 - 例如訂購出租車和食品交付，以及選擇參觀餐館 - 正變得越來越精簡和易於使用。
除此之外，AI助手旨在提高對理解其人類用戶的效率，因為用於將語音編碼為計算機可讀數據的自然語言算法，反之亦然，這些算法涉及我們如何溝通的越來越多的信息。很明顯，Alexa或Google智能助理與我們之間的對話今天看起來非常不穩定。 然而，在這個領域的快速加速理解意味著，到2019年底，我們將習慣於與我們分享生活的機器更加自然和流暢的話語。
隨著人工智能科技的進步，越來越多的技術都融入了機器學習及深度學習技術。在Google I/O 2018大會上，谷歌為全世界詮釋了什麼叫做AI產品。其中。谷歌的開源計劃--AIY Projects(AIY計劃)受到了在場開發者的關注，其目標是讓每個Maker(創客)都能DIY自己的 AI 人工智能產品，讓更多人能學習、探索並體驗人工智能。
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