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人工智能将领跑未来科技发展，智能家居、智能医疗会成为现实吗？
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人工智能——尤其是机器娱乐城学习和深度学习——在2018年nián 无处不在，不要指望未来12个月这种炒作会消失。
当然[pinyin：rán]，炒作最终会退场，人工智能将成为我们生【pinyin：shēng】活织锦中的另一根连（繁：連）贯的线，就像互联网、电力和燃料在过去的历史中所经历的那样。
但至少在未来一年，或许更长时间（读：jiān）内，人们将看到惊人的突破，以及评论[繁体：論]人士高涨不下的兴奋（繁：奮）和渲染。
这是因为，对人工智能承诺#28或在某{读：mǒu}些情况下威胁#29将带来的商业和社会变革的期望【wàng】，超出了以往技术革命期间人们的想象。
人工智能指的是这样一个未来（繁体：來）:机器不仅能完成自工业革命以来的所有体力【拼音：lì】劳动，而且还能完成“思考”工作——规划、战略制[繁体：製]定和决策。
这是否会导致一个辉煌的乌托邦社会--人类可以自由地将自己的生命花在更有意义的追求上，而不是花在那些需要努力赚钱来维持基jī 本(练：běn)生存需求的de 事情上，还是会带来大范围的失业和社会动荡，还有待定论。
上述两种结果在2019年都不太(tài)可能出现，但这是一个[繁体：個]将继续激烈辩论的话题。与此同时，我们可以期（练：qī）待以下五件事的发生:
一、人工智能越来越成为一个国际澳门巴黎人政[读：zhèng]治问题
2018年，世界主要大国美国在贸易和国防方面越[yuè]来越多地筑起围墙，以保护自己的国【guó】家利益。
面对美国政府{读：fǔ}对用于制造人工智能的产品和服务征收的【de】关税和出口限制，中国在研发方面加大了自力更生（读：shēng）的努力。
中国科技制造商华为宣布娱乐城，计划开发自己的人《读：rén》工智能处理芯片，从而降低了中国蓬勃发展的人工智能行业依赖英特尔和英伟达等美国制造商的需求。
国际间的紧张关系可能损害世界各地学术和工业组织之间的合作精神。这种开放协作的框架对我们今天看kàn 到的人工智能技术的快速发展和部（bù）署起到（dào）了重要作用，而围绕一个国家的人工智能发展设立边界可能会减缓这一进程。特别是，它可能减缓围绕人工智能和数据的共同标准的发展，而这些标准可能会大大提高人工智能的实用性。
二、迈[繁体：邁]向“透明人工智能”
人工智能在更大范围内的应用——尤其是涉及到处理人类数据时——受到了“黑匣子[zi]问题”的阻zǔ 碍。大多数情况下，如果不彻底了解它实际在做什么，它的工作方式就{pinyin：jiù}显得神秘莫测。
为了充分发挥人工智能的潜力，我们需要信任它——我们需要知道它处理我们的数据目的，原因，以及当涉及到影响我们生活的问题时，它是如何做出决定的。这通常很难传达——尤其是人【pinyin：rén】工智能之所以[pinyin：yǐ]特别有用，是因为它能够建立联系并做出推论，而这些推论在我们看来可能并不明显，甚至可能有违直觉。
但建立对人工智能系统的信任不仅仅是为了让公众放心。研究和商业也将从公开数据或算法的偏差中受益。报告甚至发现，企业有时不愿部署人工智能，因为它们[繁体：們]担心，如果目前的技术后来被判定不公平或[huò]不道德，它们未来可能会面临责任。
到2019年，我们可能会看到更多地强调旨在提高人工智能透明度的[拼音：de]措施。今年，IBM发布了一项新技术，旨在通过AI OpenScale技术改善决策的可追溯性。这一概念不仅提供了对正在作出的决策的实时洞察，而且还提供了对如何作出决策的实时洞察，从而在使用的数据、决策权重和信息中可能存在的偏差之间建立联系[繁体：係]。
今年在全欧洲实施的《通用数据保护条例》为公民提供了一些保护，使其免受仅由机器做出的对其生活具有“法律或其它重大”影响的决定。尽管它还不是一个烫手山芋，但在2019年期间，它在公共话语中的地位可能会上升，进一步鼓励企业朝着透明的方向努力。
三、人工智能和自动化深入rù 到每一个行业
2018年，企业开始更加坚定娱乐城地把握人工智能在现实（繁：實）世界中能做和不能做的事情。在花了几年时间整理他们的数据，并确定人工智能可以带来快速回报或导致失败的领域之后，大企业作为一个整体，已经准备好推进经过验证的计划，从试点和软启动到全球部署。
在金融服务领域，每秒数千笔交易的庞大实时日志通常由机器学习算法解析。零售商擅长通过(繁：過)收款和忠诚度计划获取数据，并将其输入人工智能引擎，以找出如[读：rú]何更好地向消费者销售产品。制造商使用预测技术精确地知道机械可以承受多大的压力，以及它（读：tā）什么时候可能出现故障。
到[dào]2019年，我们将看到{dào}越来越多的人相信这种智能的预测技术，在其最初部署时学到的知识的支持下，能够在一家企业的所有业务中大规模推广(guǎng)。
人工智能将扩展到人力资源或优化供应链等支持职能，在这些职能中，围绕物流以及招聘和解雇的决策将越来越多地由自动化来决定。管理合规和法律问题的人工智能解决方案也可能越来越多地被采用。由于这些工具通常适用于许多组织，它们将越来越多地作为服务提《pinyin：tí》供[读：gōng]，同时也为较小的企业提供人工智能用例。
我们还可能看到，利用数据产生新的收入（练：rù）流的企业数量有所增加。在其行业内建立交易和客户活动的大型数据库，本{读：běn}质上是让任何充分了解数据的企业开始“谷歌化”自己。对于John Deere等企业来说，成为数据即服务#28data-as-a-service#29的来源是一种转型。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，随着越来越多的公司认识到自己拥有的信息的价值，他们将采用【yòng】这种策略
四、人工智能创造的就业机会《繁体：會》将超过失去的就业机会。
正如这篇文章的引言中所提到的，从长远来看，机器的崛起是否会导致人类失业和社会冲突还是乌托《繁体：託》邦《练：bāng》式的无工作未来，或者介于两者之间#28可能更现实一些#29，这是不确定的。
不过，至少在未来一年，这方面似乎不《拼音：bù》会立即出现问题。Gartner预测，到2019年《pinyin：nián》底，人工智能将创造出比现在更多的就业岗位。
自动化将【jiāng】导致180万个就业岗位流失——制造业尤其可能受到冲击——但将（繁体：將）创造230万个就业岗位。Gartner的报告特别指出，这些领域可能集中在教育、医疗和公共部门。
造成这种差异的一个可能原因是，当涉及到将人工智能应用于非手工工作时，人们强调要以“增强”的能力推出人工智能。仓库工人和零售收银员经常被自动化技术取代。但当涉及到医生和律师时，人工（练：gōng）智能服务提供商已经协同努力，将他们的技术展示为可以与人类专业人士协同工【gōng】作的工具，帮助他们完成重复性的任务，同时把“最终《繁体：終》决定权”留给他(练：tā)们。
这意味着这些行业从技术方面的[pinyin：de]人力就业增长中受益——那些需要部署技术和培训员工使[pinyin：shǐ]用技术的行业——同时【pinyin：shí】保留了从事实际工作的专业人员。
对于金融服务业来说，前景可能略显黯淡。花旗集团前首席执行长Vikram Pandit在2017年做出的一些估计显示，该行业的人力资（繁：資）源可能在五年内减少30%。随着后(繁体：後)台功能越来越多地由机器管理，我们有望在明年年底实现这一目标。
五、人工《pinyin：gōng》智能助手将大显身手
人工智能已经真正融入了我们的生活，以至于《繁体：於》大多数人在搜索谷歌、在亚马逊购物或观看Netflix的时候，都不会怀疑这样一个事实:高度（dù）精确的人工智能驱动的预测正在努力改变体(繁：體)验。
当我们与人工智能助手#28例如Siri、Alexa或谷歌助理#29交互时，就会产生一种略[pinyin：lüè]微明显的与机器人智能打交道的感觉[拼音：jué]，帮助我们理解现代世界中（pinyin：zhōng）可用的无数数据源。
2019年，我们men 中的更多人将使用AI助手来安排我们的行程、旅行计划和披萨订购。随着这些《练：xiē》服务学会更好地预测我们的行为和理解我们的习惯，它们将变得越来越有用。
从用户收集的数据允许【xǔ】应用程序设计人员准确地了解哪些特性提供了价值，哪些特性（读：xìng）没有得到充分利用，可能会消耗宝贵的资源#28通过带宽或报告#29，这些资源可以更好地用于其他地方。
因此，我们确实希望使用人工《练：gōng》智能的功能——比如叫车和外wài 卖服务，以及选择餐馆——正zhèng 变得越来越精简和便捷。
除此之{读：zhī}外，人工智能助手在理解人类用户方面被设计得越来越高效，因为用于将语音编码成计算机可读数据#28反之亦（读：yì）然#29的自然语言算法，正暴露我们在沟通方式中越来越多的信息。
很明显，今天Alexa或谷歌助手和我们之间的对话可能显得很生硬。然（pinyin：rán）而，这一领域理解的de 迅速加快意味着，到2019年底，我们将习惯与与我们共享生活的机器进行更为自然流畅的对话。
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