5個重要的人工智慧預測每個人都應該閱讀
人工智慧 - 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，人工智慧將成為我們生活中的另一個連貫的線索，就像網際網路，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。
這是因為人工智慧承諾（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。
人工智慧指向未來，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。
我們可能不會在2019年達到這些結果中的任何一個，但這是一個將繼續激烈爭論的話題。與此同時，我們可以期待以下五件事：
人工智慧日益成為國際政治問題
2018年，在貿易和國防方面，世界主要大國越來越多地設法保護自己的國家利益。在世界上兩個AI超級大國，美國和中國之間的關係中，這一點最為明顯。
面對美國政府對用於製造人工智慧的商品和服務的關稅和出口限制，中國在研發方面加大了自力更生的力度。
中國科技製造商華為宣佈計劃開發自己的人工智慧處理晶片，減少對該國蓬勃發展的人工智慧產業的需求，以依賴英特爾和Nvidia等美國製造商。
與此同時，谷歌因其明顯願意與中國科技公司（許多與中國政府有聯絡）做生意而面臨公眾批評，同時由於擔憂而退出（在員工施加壓力之後）安排與美國政府機構合作它的技術可能是軍事化的。
隨著民族主義政治的復興，這裡有兩個明顯的危險。
首先，專制政權可以越來越多地採用人工智慧技術來限制自由，例如隱私權或言論自由。
其次，這些緊張局勢可能會損害世界各地學術和工業組織之間的合作精神。這種開放式協作框架有助於我們今天看到的人工智慧技術的快速開發和部署，並且圍繞一個國家的人工智慧開發設定邊界可能會減緩這一進展。特別是，它有望減緩圍繞人工智慧和資料的共同標準的發展，這可以大大提高人工智慧的實用性。
走向“透明AI”
人工智慧在更廣泛的社會中的應用 - 特別是涉及處理人類資料時 - 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，它的工作似乎是神祕而深不可測的。
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資料做了什麼，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線並做出可能不明顯甚至可能與我們相反的推論的能力。
但建立對人工智慧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，這暴露了資料或演算法的偏見。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未來面臨責任而退出部署人工智慧。
在2019年，我們可能會越來越重視旨在提高人工智慧透明度的措施。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，在所使用的資料，決策權重和資訊偏差的可能性之間建立聯絡。
今年在整個歐洲實施的“通用資料保護條例”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。
人工智慧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，他們的資料按順序排列，並確定人工智慧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演算法解析。零售商精通抓取資料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，這種智慧的，預測性的技術，通過其在初始部署中獲得的知識得到支援，可以在所有業務運營中大量推廣。
人工智慧將擴充套件到人力資源或優化供應鏈等支援功能，在這些領域，物流，招聘和解僱等決策將越來越多地通過自動化進行。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資料增加新的收入來源。在其行業內建立大型交易和客戶活動資料庫基本上可以使任何充分了解資料的業務開始“Googlify”本身。成為資料即服務的來源對John Deere等企業來說是一種轉型，John Deere提供基於農業資料的分析，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資訊的價值。
人工智慧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所提到的，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，烏托邦無用的未來，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，人工智慧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，人工智慧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，例如前花旗集團執行長潘偉迪（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。
AI助手將變得非常有用
人工智慧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：當他們搜尋谷歌，在亞馬遜購物或觀看Netflix時，高度精確的人工智慧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）進行互動時，我們會更加明顯地感受到機器人智慧的參與感，以幫助我們理解現代世界中可用的無數資料來源。
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。
從使用者收集的資料允許應用程式設計人員準確瞭解哪些功能正在提供價值，哪些功能未得到充分利用，可能消耗了寶貴的資源（通過頻寬或報告），這些資源可以更好地用於其
因此，我們確實希望使用人工智慧的功能 - 例如訂購計程車和食品交付，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使用者的效率，因為用於將語音編碼為計算機可讀資料的自然語言演算法，反之亦然，這些演算法涉及我們如何溝通的越來越多的資訊。