2019 年中 AI 大勢盤點

原標題 |Top AI Trends of 2019

作者 | Michael K. Spencer

譯者 | 朱慧（上海大學）

作為一位未來主義者，我每天都在思考人工智慧的進化。

炒得最熱的技術同時也最複雜、無處不在，難以監控、調控和管控。機器學習實際應用的發展已經有了它自己的生命，超越了任何單一公司、國家或學術機構的作用範圍。

在資本主義和改革創新機制的引領下，AI就像特洛伊木馬，可以進行幫助、強化、實現自動化，同時武裝人類互相攻擊。

這令人興奮、令人恐懼、也無可避免。但是確切來說，人工智慧是由什麼構成的？

在這篇文章中我們會探討一些2019年具有代表性的事件。在2019年演算法到處都是，但是AI仍難以辨明，僅僅是關鍵詞的附庸，AI雲集成發展粗淺，深度學習還是雛形，機器人學也停留在較原始的狀態。

圖片由 Unsplash 的 BENCE BOROS 提供

智能語音助手應用在中國規模擴大

2019年，中國在主流應用和語音AI介面(通常被認為是智能音箱)的銷售方面取代了美國。這對許多公司，比如阿里巴巴，百度，小米，和其他想要擴展他們影響力的公司來說，是至關重要的。2019年中國智能語音助手的發貨量增長了500%，反超美國並達到了市場份額的51%。

公司看好 AI 技術策略的採用

The Cloud(一家無線網路運營商)的領導者採用了更多AI為中心的工具，並強調公司正採用、試用這些技術並計劃比以前進行更多的測試。73%的高級管理者將AI、機器學習、自動化等視為他們想要維持並增加投資的 領域。

中國在 AI 學術論文領域很快會超越美國

根據艾倫人工智慧研究所的信息(腦科學和人工智慧領域，總部位於西雅圖)，相較於美國，中國將會在2020年擁有更多前10%水平的論文，在2025年擁有更多前1%水平的論文。不必多言，這是根據現有的項目量建模所得的結果。

AI 晶元正在復興

很多公司正在開發AI晶元，包括目前的主流公司如Facebook、蘋果、亞馬遜及谷歌。這意味著新一代的AI晶元即將來臨。

圖片由Unsplash的 Taskin Ashiq 提供

AI與網路安全更加緊密

為網路安全解決方案配置AI正變得愈發切實，可以在現存的網路威脅中保護組織，也可以幫助識別更新型的惡意軟體。此外，有AI助力的網路安全系統可以保證有效的防護標準，同時幫助創立更好的預防和恢復策略。

AI會導致傳統產業中斷

自動駕駛汽車的進化使它們有能力承擔我們的大部分普通就業崗位，已經使得對工人需求大幅減少。比如說，據CNBC報道，高盛預期無人駕駛車輛會導致每月25,000個卡車司機失去他們的工作。根據2017年的一個推測報道，相較於公交司機或計程車司機，卡車司機將會見證大量失業。

比如說，英偉達最近宣布了一款與沃爾沃商用貨車合作的自動駕駛系統版本。除了汽車產業，至少有十幾個自動駕駛貨運車的新創公司正在此領域裡研究，包括特斯拉，圖森未來，Waymo(谷歌旗下子公司)，福萊納，戴姆勒，Einride(瑞典)和其他等等公司。

無現金實體零售， 亞馬遜無人便利店樣式

亞馬遜無人便利店和一個類似的科技集群還增加了一種更自動化的線下實體零售商店，大致可以淘汰幾千個收銀員和零售銷售員。將零售產業轉變為一個以AI為中心，而不是以人為導向的領域。僅供參考，只有11家亞馬遜實體零售店在2019年年中運營。

對AI的信任會超過許多人類機構

在一個不相信政府、政客、矽谷、社交平台和媒體的時代，也許如同我們過去一直做的那樣，有一件我們實際上更會相信的事物就是AI。這是因為AI會設計得以人為中心並且在生活的所有方面幫助我們。像亞馬遜這樣的公司會給我們消費者的滿足和便利，而AI也會因此被消費者高度信任。

開源框架的進化

CBInsights談論開源軟體究竟會如何持續的進化，實際上我所考慮的是，進入AI領域的障礙會比以往任何時候都更低，感謝開源軟體。

是否還記得谷歌開創了這個趨勢，在2015年為Tensorflow機器學習資料庫開源，而後許多技術玩家也紛紛效仿？大量的開源工具對開發者們來說變得易得並可從中選擇，包括Keras, Microsoft Cognitive Toolkit 和Apache MXNet。年輕的軟體工程師們採用新開源軟體框架將他們想要建立的新世界帶上了快車道。

圖片由 Unsplash的Bernard Hermant 提供

面部識別將會成為主流

無論你對待監督機制的觀點如何，面部識別的廣泛應用正在變得更加普遍，尤其在中國，有許多在這一領域頂尖的創業公司。

雖然面部識別在西方有公眾認知上的挑戰，但是在中國這一技術已經通過曠視、商湯、阿里巴巴和其他一些公司落地生根，而且這些公司已經聯合政府監督系統在學校中應用，可能會向其他領域拓展。

物聯網在邊緣計算層面的成熟

物聯網的成熟需要花費數十年時間。但是已經有了頗有前景的交集。在2019年，AI與物聯網在邊緣計算層面相遇。大部分在公共雲上訓練出的模型會配置在邊緣。工業化物聯網是人工智慧的頂級應用案例，比如可以執行異常值檢測、根本原因分析和設備的預見性維護。

物聯網成為公司人工智慧的最大驅動因素之一，是一大定勢。邊緣設備會被裝配基於FPGAs和ASICs的特殊AI晶元。

軍事領域的自動化與 AI

2019年對於AI在軍隊中的身份來說是一個重要的年份，無人攻擊機將會由機器學習指導。Project Maven全部都是關於谷歌AI如何應用于軍事無人機，但這僅僅是皮毛。軍事作戰與集合的決定將由AI和殺手機器人共同作出，這會體現出顯著的自動化，這會導致許多道德倫理問題和風險。

AI 對於未來自動化和工作的影響

在10年內， 20%~30%的工作會成為超級工作，10%~20%會成為低收入、低技術工作，中段的60~70%會成為混合工作，同時需要技術和軟技能。這意味著AI不僅影響體重複性力工作，也影響白領工作，在淘汰許多工作、減少多個領域的需求的同時，協助其他會大概率出現主要技能不足的職業。

令人難以預測的是，AI浪潮同時影響如此之多的產業，會造成2030年至2040年間工作機會和失業數一樣多。然而對此，在嚴肅的報告上這一點被混淆在將會有多少百萬量級的凈裁員這一問題中。

AI 在 2020 年選舉中將會成為主要熱點話題

機器學習被認為，在增加了全球GDP和生產力的同時奪走了美國公民的就業機會，AI影響了經濟和其他許多問題，有效調控了以FAANG為代表的科技公司，甚至將科技巨頭分解為不那麼具有壟斷性的實體，這些將會在2020年總統競選中由民主黨候選人進行公開討論。

這意味著例如人工智慧甚至是基本收入（自由紅利）的問題將會成為更加主流的辯論議題，事關資本主義的未來，經濟和中產階級的關切。

基於 AI 的商業價值和投資回報率將會以指數水平增長

從2020開始的這10年必然會成為AI宣傳熱門時期。例如，2018年全球基於AI的商業價值達到了1.2億美元，而且將會在2022年（根據美高德納公司）增長到3.9億美元。這意味著AI對於健康、 零售、交通運輸、物流、教育和其他許多方面都給了新公司崛起的機會，並且可以在未來成為有影響力的企業集團。

這一個清單可以輕易囊括30多項記錄。而我每周都關於人工智慧寫作許多次。

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