① 未來人工智慧的趨勢是什麼

老師認為未來人工智慧發展趨勢如下：

①啟用人工智慧的晶元將成為主流

與其他技術和軟體工具不同，人工智慧主要依賴專業的處理器。為了適應人工智慧的復雜需求，晶元製造商將研發能夠運行啟用人工智慧的特製晶元。甚至像谷歌、臉書和亞馬遜等科技巨頭也會在這些特製晶元上投入更多資金。這些晶元會被用於與人工智慧相關的特殊用途，比如自然語言處理、計算機視覺領域和語音識別。

②人工智慧和物聯網在邊緣計算層相遇

2019年是不同技術與人工智慧融合的一年。物聯網將在邊緣計算層與人工智慧攜手合作。產業物聯網將利用人工智慧的強大功能進行根本原因分析、執行機器的預測性維護和自動檢測問題。

我們將在2019年看到分布式人工智慧的興起。智能將被分散，並且將更靠近正在進行例行檢查的資產和設備。由神經網路驅動的高度復雜的機器學習模型將被優化，以便在邊緣運行。

③迎接自動化機器學習系統

自動化機器學習系統是2019年人工智慧產業最顯著的發展趨勢之一。有了自動學習的能力，開發者能夠修補機器學習模型，創造准備好迎接未來人工智慧挑戰的機器學習新模型。

自動化機器學習系統將介於認知應用程序編程介面和定製機器學習平台之間。自動化機器學習系統最大的優勢是，它向開發者提供了他們要求的自定義選項，同時簡化了工作流程。當你把數據和可移植性相結合，自動化學習系統可以為你提供其他人工智慧技術不具有的靈活性。

④擁抱智能運維

當人工智慧用於應用程序時，它將改變我們管理基礎架構的方式。 DevOps將被智能運維取代，它將使你的IT員工能夠進行精確的根本原因分析。此外，它還可以讓你輕松地從龐大的資料庫中立即找到有用的見解和模式。大型企業和雲供應商將受益於DevOps與人工智慧的融合。

⑤神經網路集成

在開發神經網路模型時，人工智慧開發人員將面臨的最大挑戰之一是選擇最佳框架。有了市場上的數十種人工智慧工具，選擇最好的人工智慧開發工具可能不像以前那麼容易。不同神經網路工具包之間缺乏集成性和兼容性，這阻礙了人工智慧的採用。微軟和臉書等科技巨頭已經在開發開放式神經網路交換（ONNX），允許開發人員跨越多個框架，重新使用神經網路模型。

⑥專業的人工智慧系統成為現實

市場對專業系統的需求將在2019年成倍增長。各組織擁有的數據有限，但他們想要的是專業數據。這樣的需求會驅動企業掌握可以幫助組織在內部生成高質量人工智慧數據的工具。

2019年，重點將從數據量轉移到數據質量。這將為可以在現實世界中發揮作用的人工智慧奠定基礎。企業將尋求能夠專業人工智慧解決方案提供商，幫助企業訪問關鍵數據源，理解非結構化數據。

⑦人工智慧技術將決定你的命運

雖然人工智慧已經改變了你能想到的所有行業，但業界仍然缺乏擁有大量人工智慧技能的人才。Espressive（加拿大電腦軟體公司）的首席執行官帕特卡爾·霍恩（Pat Calhoun）說：「大多數組織都希望將人工智慧作為數字化轉型的一部分，但沒有兌現承諾——讓開發人員、人工智慧專家和語言學家開發解決方案，甚至沒有培養預先構建解決方案的引擎。

Awake Security（美國加利福尼亞州的威脅檢測廠商）的首席執行官拉胡爾·卡什亞普（Rahul Kashyap）補充說：「有這么多人工智慧驅動解決方案，企業現在應該更敏銳地了解他們的人工智慧解決方案的『黑匣子』中發生的事情。」他繼續說道：「人工智慧演算法的訓練、結構化或通知方式可能會導致輸出的顯著差異。適用於一家公司的正確方程將不適用於另一家公司。」

⑧人工智慧可能會被不法之徒利用

就像硬幣有正反兩面一樣，人工智慧也有正面和負面影響。信息安全專家將使用人工智慧來快速檢測惡意活動。藉助人工智慧驅動的響應和機器學習演算法，誤報將減少90％。人工智慧如果落入不法分子手中，網路犯罪分子將濫用它來完成他們的惡意企圖。通過自動化，網路黑客的軍隊可以更成功地發動致命攻擊。這將迫使企業以毒攻毒，投資人工智慧驅動的安全解決方案。這些方案能夠保護他們免受人工智慧發起的攻擊。

⑨人工智慧驅動的數據轉化

2019年，人工智慧無處不在。從網路應用到醫療保健系統，從航空公司到酒店預訂系統等，我們能在每個地方看到人工智慧，它將處於數字化轉型的最前沿。

夏威夷大學IT部門大大兼教授董貝博士（Dr.Tung Bui）說：「由於制度、政治和社會原因，人工智慧發展需要時間。我認為人工智慧的最大趨勢將是加速數字化轉型，使現有的業務系統更加智能化。」

② 未來十年人工智慧會有怎樣的發展

趨勢一：人工智慧技術進入大規模商用階段，人工智慧產品全面進入消費級市場
各大手機廠商都在講人工智慧技術滲透到大家的生活當中，中國通信巨頭華為已經發布了自主研發的人工智慧晶元並將其應用在旗下智能手機產品中，蘋果公司推出的iphone手機也採用了人工智慧技術實現面部識別等功能。另外各大手機廠商都在做的語音助手則從軟體層面對長期以來停留於「你問我答」模式的語音助手做出升級。人工智慧藉由智能手機已經與人們的生活越來越近。
趨勢二：基於深度學習的人工智慧的認知能力將達到人類專家顧問級別
人工智慧這么火主要是由於深度學習已經進入了一個成熟階段，在某一領域的深度學習將使得人工智慧逼近人類專家顧問的水平，並在未來進一步取代人類專家顧問。當然，這個學習過程需要大數據的獲取和積累。
趨勢三：人工智慧實用主義傾向顯著，未來將成為一種可購買的智慧服務
人工智慧是一個實用主義的東西。越來越多的醫療機構用人工智慧診斷疾病，越來越多的汽車製造商開始使用人工智慧技術研發無人駕駛汽車，越來越多的普通人開始使用人工智慧作出投資、保險等決策。這意味著人工智慧已經走出「炫技」階段，未來將真正進入實用階段。
趨勢四：人工智慧技術將嚴重沖擊勞動密集型產業，改變全球經濟生態。
就中國目前的情況來看，正處於從勞動密集型產業向技術密集型產業過渡的過程中，難以避免地要受到人工智慧技術的沖擊，而經濟相對落後的東南亞國家和地區因為廉價的勞動力優勢仍在，受人工智慧技術沖擊較小。世界經濟論壇2016年的調研數據預測到2020年，機器人與人工智慧的崛起，將導致全球15個主要的工業化國家510萬個就業崗位的流失，多以低成本、勞動密集型的崗位為主。

③ 未來人工智慧會有什麼樣的發展

無法想像未來呀！！！
那時絕大多數產品都是機器人生產，絕大多數服務也由機器人完成，人類可能會懶惰到沒邊的程度了。
另外人類的壽命可以延長幾倍，所有器官都可以人工生產，不好用時就換器官了。
那時的人類除了生命繁衍外，似乎就是研發更新的科學了。

④ 未來有哪些人工智慧

交通運輸方面肯定會有很大的轉變，從現在的人工駕駛逐步轉換成以後的無人駕駛。現在在美國矽谷就時常可以見到那些無人駕駛的車投入使用了，不僅是無人駕駛的汽車，飛機也可以利用無人駕駛技術翱翔在天空中，餓了么商業用途的小型無人機已經開始送外賣了。所以在交通上，肯定會有著一大轉變。
醫療方面也肯定會有著巨大的差距。人工智慧通過自動瀏覽用戶的病情將自動化進行診斷，同時，可穿戴醫療設備，移動應用，都能夠讓我們在未來的人工智慧醫療方面更進一步。在輪椅、智能骨骼等方面也能能夠進一步的提升。
安全方面人工智慧在未來必定也是不可少的一份子。在未來人工智慧在治安方面將會成為非常重要的一份子，無論是從監控上的人臉識別技術還是從未來的機器人警察法官等都會有著重要的地位。在目前人臉識別技術已經用在了大部分的攝像頭上，對警察在尋找嫌疑人方面有著巨大的幫助，相信在未來人工智慧對於警察會有更大的幫助。

⑤ 人工智慧未來可以干什麼

人工智慧也是從今年開始變得很火，每一個人都非常關注。未來的若干年，版我們很容易權想像語言的障礙會完全被打破。我們現在做同聲翻譯的這些人，可能將來就沒有工作了。還比如說物聯網，物聯網在很多年前就被炒得很熱，但是到現在一直沒有火起來，不過我認為已經為時不遠了。以後，不管是家裡的電視、冰箱，還是現在坐的椅子、用的桌子，都可以用自然語言跟它進行對話，這樣的一天我覺得也為時不遠了。

⑥ 人工智慧未來發展趨勢有那些

其實人工智慧的未來的發展領域還是非常的強的，他的趨勢也是非常的廣泛的。
隨著人工智慧的應用，將越來越深入和廣闊，它將覆蓋人們生活的方方面面，人工智慧將是新生產力的代表，它的發展將不以任何人的意志為轉移，人工智慧等新技術的大量涌現，將帶來人類生產力的極大提升，而由此引發一種新的威脅，少數人將成為超人，擁有近乎無限的資源，大部分人可能淪為一種新的階層—無用階層，這個階層既無經濟價值、也無話語權，他們只負責吃喝玩樂和活著。
人工智慧的發展將是一定的，但發展方向和對人類的影響則是未知的，人類的很多工作被取代後，我們就該想想更艱難的工作了。未來的人工智慧將是非常發達的，同時隨著人工智慧技術的發展與各種高科技技術的融合，人與工智機器能將更多體現在同質化，生物機器人也會，同時也會有更多的生物機器人，將改變經濟結構以及創新發展。人類要更加關注智能機器的自我完善，不能起越威脅人類生存的底線。
事實上，人工智慧在上世紀80年代就已經被炒起來了。近年來由於物聯網技術的發展、為計算機提供了感知世界的介面，而物聯網上積攢的數據進而可以傳到電腦端。而大規模並行計算的可能是人工智慧得以實現的前提。大數據處理和深度學習技術也為其發展提供了可能。
此前阿爾法戰勝頂尖圍棋高手，就是人工智慧的勝出。但是這種技術本質上其實還是機器學習和概率疊加的結果。一般情況下，機器學習了現實中的多種情況，就可以為某種問題給出准確率較高的答案。而如今在物流領域，採用人工智慧技術可以迅速的將物流包裹分揀，而騰訊也有自己的寫稿機器人，可以比人類更迅速完成稿件。很多人會考慮到一點，人工智慧發展下去，那麼人類是不是失業率會越來越高。
這種說法也多次被大佬提及。但是人工智慧技術真的會如預言中那樣取代人類么？或許還需要一段時間。縱觀人工智慧做的工作，更多的是重復性工作，而一旦到了需要個性化定製的時候，人工智慧往往沒有人更親民、更人性化。但技術的發展實際上是可以將將人類從紛繁復雜的工作中解放。

⑦ 未來人工智慧技術，都有哪些方面呢

在今年，人工智慧飛速發展，無論是從概念的普及還是從人工智慧技術上的應用，都已經進入了一個完全的新時代。有人覺得我們離真正的人工智慧還很遙遠，其實初級的人工智慧以及覆蓋了我們的生活。而在未來，人工智慧會給人類帶來哪些生活上的變化呢？

安全方面人工智慧在未來必定也是不可少的一份子。在未來人工智慧在治安方面將會成為非常重要的一份子，無論是從監控上的人臉識別技術還是從未來的機器人警察法官等都會有著重要的地位。在目前人臉識別技術已經用在了大部分的攝像頭上，對警察在尋找嫌疑人方面有著巨大的幫助，相信在未來人工智慧對於警察會有更大的幫助。

人工智慧可以對人的思維和意識進行模擬，但他不是人的智能，他能夠像人類那樣思考，也有可能智力會超過人類。那麼未來人工智慧將會可能會應用在哪些方面呢？ 首先計算機系統，例如siri,利用siri上自然語言輸入，人們可以在手機上接收到簡訊，天氣，日程安排和搜索資料。在2017年蘋果開發者大會上，siri更新當中假如了實時翻譯功能，支持英語，法語，德語等翻譯。相信隨著蘋果系統的不斷更新，越來越多的新技術將會被應用到siri上去。 還有與我們生活密切相關的智能家居，智能家居是以住宅為平台，利用綜合布線技術，網路通信技術，音視頻技術將有關家庭設施集成，使住宅系統更加高效與智能化，使舒適性與便捷性相結合，創造出更加環保與高效生活。智能家居利用微電子技術控制家中電氣與系統設施，將照明，電腦設備，暖氣冷氣，視訊音響相結合。

所以在這個科技飛速發展的時代，作為一個普通人要更加努力了，不然在未來失業了怎麼辦呢？

⑧ 人工智慧未來可以幹些什麼

按我的一點觀察（純愛好者），目前人所製造的人工智慧程序的水平遠不及人，因為其在本質上缺乏幾個作為一個「智能個體」的應有指標（這是個人觀點），
比如目前大部分基於統計的人工智慧實現（例如SVM，各種前綴的神經網路，貝葉斯，馬爾科夫）的問題域過於狹窄，只局限於一個被良好定義了的、程序可以在給出答案後得到快速直接反饋的問題域里，比如只能解決一個特定的圖片是否為貓（判斷題，只會回答是或者否，而人會依據一個人的評判標准來給它的回答打分，它根據這個打分按照特定演算法進行自我調節，這稱之為（有監督）學習），但是人的涉及的生活領域非常廣泛。
再比如，目前大部分人基於統計的人工智慧都只能夠規劃很少的幾步，甚至只給出一個答案，機制決定了它給出的結果無法自己反復編織得越來越復雜（就像上面的例子，只對簡單問題給出是或否的判斷），但是人可以根據腦中的想像場景來策劃自己接下來的大量動作。
我個人認為這兩點總的來說是因為，人遠遠低估了自己的大腦，覺得計算機的運算速度會遠超人腦，卻忘記了人工智慧程序在運行時只接收到良好定義的、單一的輸入信號，而他需要做的決策也是極為簡單，但人每天要接受五官輸入和大腦自我的反思回憶，而且聽到看到的各種信號都比較模糊，需要底層的神經系統進行一定程度的總結才可以進入高層進行運算，所以說事實上我個人感覺現在的計算機人工智慧的運行速度其實遠不及一個成年人人腦的。這也是為什麼現在所謂人工智慧的應用領域大都是用它解決簡單直接的問題。
我們對人腦了解多少？我覺得並不了解多少，人腦的神經元數目以千億計，而且自己連接成了非常復雜的很多結構，關鍵是我們難以同步跟蹤標記人的各個動作在神經網路上的運行（因為就算人睡覺了還有大批的神經沖動並發地不斷梭巡）。說實話大自然造物的各種生物器官是人目前的各種造物的復雜度所不可比擬的（舉例而言，記載人一切進化信息的DNA，人了解它多少？）。我認為人離研究透徹大腦的真正運作規律（即，研究透意識產生的根源）還有非常長的路要走。
依賴網路就是退化？不，我們從網路上了解到了遠超不能上網的人的信息，當然這信息過於雜亂了，但是人的眼界開闊了，可討論對象多了（在線交流平台比擬過去書信來往？），只需有時間就可以不斷深思，站在前人肩膀上。相反，沒有這些海量信息和溝通對象，自己自我不斷思索，結果難以驗證自己思索的對錯和方向是否正確，重復前人的思考和研究，往往做不出偉大的成就。所以，感謝互聯網時代吧，讓人的思維擴展的如此深遠。