人工智能成了下一个风口？

这两年，业内人士只要一见面，就会谈论“人工智能的最新发展趋势是什么”。这几乎成了一种新的常态。相信在过去的2020年，大家已经观察到了人工智能和机器学习技术在各行各业的应用，相关的工具和平台呈指数级增长。这些技术不仅给软件或互联网/电子商务行业带来了重大突破，还给医疗保健，农业，制造业等带来了深刻的影响。

 

因此，我们大部分人都会问这样一个问题：“进入2021年，人工智能的下一个风口在哪里？”这个问题其实很难回答，但我们不妨一起来探讨一下未来AI领域将会向什么方向发展。

 

背景：资本推动人工智能技术发展

 

随着技术的不断发展，人工智能在2019年取得了重大突破。只要大家观察一下四周，就能发现很多AI给我们的生活所带来的便利——支付软件只需要“刷脸”便可以完成付款，桌子上的智能音箱可以根据我们的语音指示帮我们点歌甚至安排日程，AI美颜相机可以让小姐姐的自拍看上去都“倾国倾城”，以及呼之欲出的自动驾驶汽车，等等。

 

除了上述场景之外，还有许多行业正在深入应用AI技术。根据Statista的最新报告，人工智能的最新发展带来的收入预计将在未来几年中会出现大幅增长。它明确表示，“早期参与者正在增加对人工智能的投资，开展更多的业务并获得正回报”。

 

据统计，整个2020年，资本对人工智能技术的投资同比增长了21％，并且预计在未来几年还会进一步增长。可以说，2021年保持了这种上升的趋势。在这种强大资本推动下，我们不妨预测一下人工智能未来的发展趋势。

 

1.AI的发展将受到伦理的规范 

 

AI伦理是技术伦理的重要组成部分。正如Ben叔叔在电影《蜘蛛侠》中所说的“能力越大，责任越大”，这条公理也适用于最新的人工智能应用。在有关AI是否取代人类的辩论中，要回答的最基本问题是：“是否以包含个人和社会道德价值观的方式开发了某个AI系统？”

 

2020年，我们就看到了许多关于此的演讲、视频，以及AI伦理方面的白皮书。业内对这个主题的关注与日俱增，在2021年也是如此。

 

因此，我们必须考虑能做些什么，以确保基于AI的应用程序符合人类现有的伦理道德规范。

 

IEEE针对自主和智能系统发布过一个全球道德倡议，它指示我们必须牢记以下方面的政策和准则：

透明度：这不仅是为了加强数据使用策略的执行，而且是为了能够对AI系统中灌输的规则进行有效访问，以便进行审计和跟踪。

符合法律：基于财产法或其它法律授权，以应对AI应用程序造成的任何损害。

明确义务与禁令：通过量化的方式将需要执行的义务和禁令赋予AI系统，并确保它们据此执行。

行政监督：确保AI应用程序不违反基本人权的准则和程序。

出台相关法律法规：出台一系列相关的法律法规，来约束AI应用程序可能带来的负面影响。

 

2.AI芯片快速发展 

 

与其他软件不同的是，人工智能领域的最新发展是依靠专门设计的处理器来对CPU进行补充。目前，即便是最快和最新的CPU也可能无法提高基于AI算法的模型的训练速度。在进行推测时，AI模型需要额外的硬件来进行复杂的数学计算，以加快诸如面部识别或物体检测之类的任务。

 

在2020年，英特尔，英伟达（NVIDIA），高通（Qualcomm），ARM等大型芯片制造商都发布了定制芯片，以加速训练过程，从而加快基于AI的应用程序的执行速度。这些芯片针对计算机视觉、自然语言处理和语音识别相关的特定情况和场景进行了特别优化。

 

未来，我们将会看到它们在医疗保健和汽车领域进一步巩固地位。还有一些特定芯片将协助加速下一代数据库的查询处理和预测分析。

 

3.物联网、区块链和人工智能的深度融合即将到来 

 

2021年将见证区块链与AI以及物联网（IoT）与AI融合的例子。事实上，没有物联网与人工智能一起工作，无人驾驶汽车并根本无法实现。IoT中启用并访问了汽车中用于收集实时数据的传感器，而人工智能模型的最新创新用来帮助汽车做出决策。

 

简单来说，深度学习AI算法会根据这些数据采取必要的行动并做出决策。其中一些功能包括路径规划、具有眼动追踪功能的驾驶员监控，自然语言处理让汽车理解我们的语音命令，或者可以在燃油不足时开始自动驾驶至加油站。

 

但这还不是全部；这些自动驾驶汽车的另一个附加功能是车与车之间的通信能力，这种能力可以极大地缓解交通压力。

 

此外，区块链和AI的融合也将是一个巨大的创新。大家都知道，区块链技术在安全性和可扩展性方面存在一些异议，而人工智能则受到隐私和信任问题的困扰。但是，当两者结合起来便可以解决这些问题，区块链帮助数据市场去中心化，使得AI变得更加值得信赖和透明。

 

4.“强化学习”将扮演更重要的角色

 

强化学习是人工智能领域最新发展中的下一件大事。是的，它不同于有监督和无监督的方法。有监督学习涉及学习描述性数据集，并提供特定于该特定数据集的通用输出（例如在给定不同位置的土地价值的情况下，确定某块新的土地的价格）。而无监督学习则是通过观察未标记数据的特征，将它们放入不同类别当中（例如我们有一堆未标记但具有诸如颜色，大小，阴影等参数的照片，无监督学习可以通过对这些参数的观察自动将它们归入不同类型中）。

 

强化学习则与上述方法不同。这是一种由行为主义心理学家启发的机器学习方法，类似于儿童学习如何执行任务的方法。用技术语言来说，它不使用现有数据进行训练。相反，它使用经验来驱动决策。

 

也就是说，它是一种动态学习程序，基于奖励和惩罚系统来调整算法。强化学习的使用仍处于摸索阶段，但是业内正在探索该技术的应用，并将在未来几年中继续进行试验。

 

不过，以下这些行业已经开始使用强化学习：

高等教育 ——强化学习对定制学习计划和归纳教学经验非常有用。

健康维护—— 对诸如糖尿病，抑郁症等许多慢性疾病的治疗给出建议。

 

5.借助AI进行量子计算 

 

人工智能和量子计算机是两个非常吸引人的领域。不过说到使用人工智能实现量子计算在目前看来，还是神话一般的存在。但是AI在为创建更好的量子计算设备这个方向上，应该说具有一定的推动作用。

 

量子计算机的工作原理是基于量子物理学，其运算速度比超级计算机快得多。与传统系统不同，量子计算机使用量子位来存储信息。但是，在处理量子计算的杂项方面要走很长的路要走，以保持量子位的一致性，并且消除嘈杂且无用的信息。在这一方面，AI技术应该会有用武之地。

 

人工智能的发展正在塑造人类的今天和明天。这项技术以更美好的世界观为现代社会带来了好处——它不仅让人们眼前一亮，而且给了我们一个清晰的画面，描绘了一个更加美好的世界。

 

因此，如果大家希望能够帮助自己创造一个幸福的生活，并且有更加光明的职业前景，不妨考虑研究一下上述这些方向的课题。说不定就赶上了某个风口，成为下一个比尔盖茨、埃隆马斯克，或者乔布斯，也未可知图片