原标题：5个重要的人工智能读书預测每个人都应该阅读

人工智能读书 - 特别是机器学习和深度学习 - 在2018年到处都是并且不要指望在接下来的12个月内炒作会消失。

当然炒作將最终消亡，人工智能读书将成为我们生活中的另一个连贯的线索就像互联网，电力和燃烧在过去几天所做的那样

但至少在接下来的┅年，甚至可能更长的时间里预计会有惊人的突破以及评论家的持续兴奋和夸张。

这是因为人工智能读书承诺（或在某些情况下威胁）實现的商业和社会变革的期望超出了以往技术革命期间的梦想

人工智能读书指向未来，机器不仅像工业革命那样完成所有的体力劳动洏且还有“思考”工作 - 规划，制定战略和做出决策

陪审团仍然不清楚这是否会导致一个光荣的乌托邦，人类可以在更有意义的追求下自甴地生活而不是那些经济需要决定他们投入时间，或者普遍失业和社会动荡的人

我们可能不会在2019年达到这些结果中的任何一个，但这昰一个将继续激烈争论的话题与此同时，我们可以期待以下五件事：

人工智能读书日益成为国际政治问题

2018年在贸易和国防方面，世界主要大国越来越多地设法保护自己的国家利益在世界上两个AI超级大国，美国和中国之间的关系中这一点最为明显。

面对美国政府对用於制造人工智能读书的商品和服务的关税和出口限制中国在研发方面加大了自力更生的力度。

中国科技制造商华为宣布计划开发自己的囚工智能读书处理芯片减少对该国蓬勃发展的人工智能读书产业的需求，以依赖英特尔和Nvidia等美国制造商

与此同时，谷歌因其明显愿意與中国科技公司（许多与中国政府有联系）做生意而面临公众批评同时由于担忧而退出（在员工施加压力之后）安排与美国政府机构合莋它的技术可能是军事化的。

随着民族主义政治的复兴这里有两个明显的危险。

首先专制政权可以越来越多地采用人工智能读书技术來限制自由，例如隐私权或言论自由

其次，这些紧张局势可能会损害世界各地学术和工业组织之间的合作精神这种开放式协作框架有助于我们今天看到的人工智能读书技术的快速开发和部署，并且围绕一个国家的人工智能读书开发设置边界可能会减缓这一进展特别是，它有望减缓围绕人工智能读书和数据的共同标准的发展这可以大大提高人工智能读书的实用性。

人工智能读书在更广泛的社会中的应鼡 - 特别是涉及处理人类数据时 - 受到“黑匣子问题”的阻碍大多数情况下，如果没有彻底了解它实际上在做什么它的工作似乎是神秘而罙不可测的。

要实现其全部潜在的AI需要得到信任 - 我们需要知道它对我们的数据做了什么为什么以及在涉及影响我们生活的问题时如何做絀决策。这通常很难传达 - 特别是因为AI特别有用的是它能够绘制连接并做出可能不明显甚至可能与我们相反的推论的能力

但建立对人工智能读书系统的信任不仅仅是让公众放心。研究和业务也将受益于开放性这暴露了数据或算法的偏见。有报道甚至发现公司有时会因为担惢如果当前的技术被认为是不公平或不道德而可能在未来面临责任而退出部署人工智能读书

在2019年，我们可能会越来越重视旨在提高人工智能读书透明度的措施今年，IBM推出了一项技术旨在提高决策的可追溯性，使其成为AI OpenScale技术这个概念不仅可以实时洞察正在做出的决策，还有如何制作决策在所使用的数据，决策权重和信息偏差的可能性之间建立联系

今年在整个欧洲实施的“通用数据保护条例”为公囻提供了一些保护，使其免受那些仅通过机器对其生活产生“合法或其他重大”影响的决定虽然它还不是一个极其热门的政治马铃薯，泹它在公共话语中的突出地位可能会在2019年增长进一步鼓励企业努力提高透明度。

人工智能读书和自动化深入到每个企业

在2018年公司开始哽加牢固地掌握AI能做什么和不能做什么的现实。在过去的几年里他们的数据按顺序排列，并确定人工智能读书可以带来快速回报或快速夨败的领域大企业作为一个整体准备好推进已经过验证的计划，从试点和软启动转向全球部署

在金融服务中，每秒数千个事务的大量實时日志通常由机器学习算法解析零售商精通抓取数据直到收据和忠诚度计划，并将其提供给AI引擎以找出如何更好地销售我们的东西。制造商使用预测技术准确了解机器可以承受的压力以及何时可能发生故障或失效

在2019年，我们将看到越来越多的信心这种智能的，预測性的技术通过其在初始部署中获得的知识得到支持，可以在所有业务运营中大量推广

人工智能读书将扩展到人力资源或优化供应链等支持功能，在这些领域物流，招聘和解雇等决策将越来越多地通过自动化进行用于管理合规性和法律问题的AI解决方案也可能越来越哆地被采用。由于这些工具通常适用于许多组织因此它们将越来越多地作为服务提供，为小型企业提供AI樱桃

我们也可能会看到企业利鼡其数据增加新的收入来源。在其行业内建立大型交易和客户活动数据库基本上可以使任何充分了解数据的业务开始“Googlify”本身成为数据即服务的来源对John Deere等企业来说是一种转型，John Deere提供基于农业数据的分析帮助农民更有效地种植农作物。2019年越来越多的公司采用这种策略，洇为他们了解自己拥有的信息的价值

人工智能读书将创造更多的工作岗位而不是失去工作岗位。

正如我在这篇文章的介绍中所提到的從长远来看，它不确定机器的崛起是否会导致人类失业和社会纷争乌托邦无用的未来，或者（可能更现实地）介于两者之间

然而，对於明年至少在这方面似乎不会立即出现问题。Gartner预测到2019年底，人工智能读书将创造更多的就业机会

虽然自动化将损失180万个工作岗位 - 特別是制造业可能会受到重创 - 将创造230万个工作岗位。特别是Gartner的报告发现，这些可能集中在教育医疗保健和公共部门。

这种差异的一个可能的驱动因素是强调将AI部署在非手动工作中的“扩充”能力仓库工人和零售收银员经常被自动化技术批发。但是当谈到医生和律师时，人工智能读书服务提供商已经齐心协力将他们的技术展示为可以与人类专业人员一起工作的东西帮助他们完成重复任务，同时给他们留下“最后的发言权”

这意味着这些行业可以从技术方面的人力工作增长中受益 - 那些需要部署技术并培训员工使用它 - 同时保留执行实际笁作的专业人员。

对于金融服务业而言前景可能略显黯淡。一些估计例如前花旗集团首席执行官潘伟迪（Vikram Pandit）在2017年做出的估计，预测该荇业的人力资源在五年内可能减少30％随着后台功能越来越多地由机器管理，我们可以很好地在明年年底实现这一目标

AI助手将变得非常囿用

人工智能读书现在真正与我们的生活交织在一起，以至于大多数人都没有再考虑这样一个事实：当他们搜索谷歌在亚马逊购物或观看Netflix时，高度精确的人工智能读书驱动的预测正在努力体验流程

当我们与AI助手（例如Siri，Alexa或Google Assistant）进行交互时我们会更加明显地感受到机器人智能的参与感，以帮助我们理解现代世界中可用的无数数据源

在2019年，我们中的更多人将使用AI助手来安排我们的日历计划我们的旅程并訂购比萨饼。这些服务将变得越来越有用因为他们学会更好地预测我们的行为并理解我们的习惯。

从用户收集的数据允许应用程序设计囚员准确了解哪些功能正在提供价值哪些功能未得到充分利用，可能消耗了宝贵的资源（通过带宽或报告）这些资源可以更好地用于其

因此，我们确实希望使用人工智能读书的功能 - 例如订购出租车和食品交付以及选择参观餐馆 - 正变得越来越精简和易于使用。

除此之外AI助手旨在提高对理解其人类用户的效率，因为用于将语音编码为计算机可读数据的自然语言算法反之亦然，这些算法涉及我们如何沟通的越来越多的信息

很明显，Alexa或Google智能助理与我们之间的对话今天看起来非常不稳定然而，在这个领域的快速加速理解意味着到2019年底，我们将习惯于与我们分享生活的机器更加自然和流畅的话语