機器學習(ML)和人工智能(AI)與計算機科學領域密切相關。本文將暢談未來一切都將變得智能，甚至是沒有生命的機器也像人類一樣智能。首先，我們從“什麼是人工智能和機器學習”以及“為什麼它們如此重要”這樣的問題開始。
Nils J. Nilsson認為，人工智能是一種致力於使機器智能化的技術。在科技行業，人工智能(AI)是計算機系統的進一步發展，能夠完成學習、語音識別、決策等任務。最重要的是，知識工程、機器學習、機器人、自然語言處理、計算機視覺、深度學習、物聯網、眾包和人本計算是人工智能的核心特徵。正是因為這些特徵和能力，幫助人工智能使用最少的人類干預去自主學習和做出決定。準確地說，機器學習也被定義為數據分析方法，是人工智能的一個分支，強調創造與人類相似的智能機器。
ML全球現狀
凡是需要處理大量數據的行業幾乎都使用機器學習技術來實現其價值。金融服務、政府、醫療保健、零售、石油天然氣和交通運輸行業都是機器學習技術的用戶。簡而言之，他們都在努力獲得競爭優勢。然而，並不是每個領域都採用了ML。阻礙機器學習發展的障礙是訓練不足、數據無法訪問、隱私保護和信任可信度。
ML的未來
根據ML當前的發展趨勢預測未來形勢。那麼就先梳理一下當前熱門的機器學習apps：
- 機器學習之精髓——自動駕駛汽車
- 用於日常生活的機器學習App——聊天機器人
- ML結合語言規則——Twitter的客戶響應
- 檢測——如欺詐檢測，身份驗證服務
據專業人士預測，幾乎所有類型的應用程序都具有機器學習能力，以提供更好的用戶體驗(UX)。如此以來，機器學習即服務(MLaaS)將成為一種常見的能力。那麼計算機講話的能力呢?預計它的發展速度也將超出我們的想象。
此外，專業人士也分享了他們對ML的見解。 “專家將在ML中使用多種技術策略。” 最終，隨著計算速度的提高，ML支持的服務將變得更加準確和更有意義。
目前人工智能的發展
目前，圖形處理單元(GPU)、大數據和算法是人工智能的三大突破點。令人興奮的是，這些AI技術顯著的改善了我們的生活。目前，人工智能為發電廠、機場和經濟部門提供便利。人工智能已經廣泛應用於實時的、準確的任務當中。儘管如此，基於人工智能的軟件和應用程序的功能仍受限於提供的數據。如今，機器人具有模仿人類智力的能力。例如，索菲亞是世界上第一個機器人，能夠執行各種任務，如思考和學習。
今天，人工智能作為人腦的一種模擬而聞名。人工智能正通過GPS潛入我們的日常生活。在商業中，人工智能有助於提高各個機構的性能，如市場營銷、財務和客戶服務。在商業市場人工智能已經成為打敗競爭對手的競爭優勢。
人工智能不僅是取代人工任務，而是對人類能力進行擴充，最大限度地開發人類的潛能和創造力。人工智能完全代替人類目前還是一個神話。今天的人工智能仍然缺少一些人類水平的智能因素。首先，人工智能不同於人類的生理特徵。與擁有相同體型的人類不同，人工智能有不同的形狀和大小。圖靈測試幫助我們定義了人工智能與人類智力的不同。雖然測試的結論是，人類必須依靠人工智能來有效地完成任務，但人工智能不可能比人類更有效率。
回顧專家對人工智能和ML的看法：2019年將會發生什麼
我們聽取了一些專家的意見，瞭解下2019年將會發生什麼。
CTO辦公室的艾倫•康博伊(Alan Conboy)表示，今年人工智能和ML的潛力將達到極限。此外，邊緣計算平臺可能會主導雲平臺，比以往更快的速度連接和處理數據。同樣，解決方案架構師斯蒂芬•蓋利(Stephen Gailey)強調，2019年是通過在機器學習初創企業方面的投資來展示其能力的一年。
此外，Bob Davis, CMO, Plutora也強調AI和ML將是2019年的大新聞。其次，RunRepeat.com網站數據分析主管、數學分析博士瓦尼婭•尼科洛娃(Vania Nikolova)預言，虛擬輔助設備和聊天機器人將在世界上得到更好的應用。他認為2019年也不會對區塊鏈的應用感到驚訝。
人工智能的未來
基於現實生活中的一些應用實例來預測人工智能的未來，例如自動駕駛汽車、波士頓資本、導航系統、聊天機器人等等。如果你想知道人工智能未來會有多麼強大，那麼最好的例子就是好萊塢電影裡的機器人，它們會像人類一樣行動並從經驗中學習。毫無疑問，人工智能的未來將是軍事機器人、完美的律師，還會應用在音樂、商業、醫療等領域。未來人工智能會滲透越來越多的行業。
根據一項研究表明，自動化是機器學習的下一個實現邏輯。自動駕駛交通將是第一個在安全和可靠性方面獲得公眾信任的交通方式。然而，自動駕駛汽車仍然面臨道德困境。比如必須在一秒鐘內做出決定的情形之下，將誰置於危險之中?如果自動駕駛汽車取代了數以百萬計的司機的工作崗位會怎樣?值得注意的是，幾十年來機器一直在逐步取代人類的工作。隨著環境、趨勢和需求的改變，人類已經進級並適應了這些變化。
如果人類有能力創造出難以想象的顛覆性技術，那麼他們也有能力解決帶來的後果。例如，馬克•扎克伯格(Mark Zuckerberg)、比爾•蓋茨(Bill Gates)和埃隆•馬斯克(Elon Musk)等有影響力的政黨提出了“普遍基本收入”(Universal Basic Income，簡稱UBI)的概念，很可能作為機器人浪潮下的解決辦法。
可能沒有多少人知道UBI。“機器人稅”是微軟聯合創始人比爾•蓋茨針對UBI提出的一個簡單化的概念。如果自動化取代了人類的工作，那麼策略就是向機器人徵稅。
在未來幾年，專家相信安全的機器人平臺及其識別感知的能力將會增長。基於人工智能的語音/語義識別、視頻會議和人臉識別潛力將進一步提升。人工智能將協助人類監視和檢查，執行繁重的工作或其他危險的任務。
每個人幾乎都知道吸塵器那樣的簡單家用/服務型機器人。雖然目前增長率緩慢，但在不遠的將來機器人將與人類生活在一起。在農業領域，人工智能將更環保的作業。在酒店業，人工智能將幫助送貨。此外，人工智能將降低醫療/生物系統的信息處理的複雜性和難度。
人工智能將高效的自動駕駛車輛納入物流領域。金融部門將見證風險預警系統，防範惡意攻擊。此外，人工智能還可以評估消費者的需求，以平衡消費品/服務的價格和供求關係。隨著人工智能在通信領域的應用，帶寬、存儲和在線翻譯也將得到改善。
人工智能也會對教育行業產生影響，在一些簡單的人工技術和判斷上做補充應用。
在新的研究中，大規模的基因組將藉助人工智能來發現新的遺傳問題，並提高效率和安全性。採用AI虛擬助理以提高客戶服務能力。未來，人工智能將實現多樣化的目標，人工智能將為人類社會的進步做出更大的貢獻。
此外，“奇點”是人工智能領域專家做出的另一個預測。想知道奇點到底是什麼呢?好吧，這是一種計算機處理能力將超過人類大腦能力的標誌。這聽起來更像是虛構的電影，而不像是預測未來。這就是為什麼各種各樣的人都在爭論這個問題。專家表示，奇點之外的未來將是不可預測的。
網絡安全呢?
事實上，網絡安全是眾多企業的重中之重，這是毫無疑問的。如今，數據庫中有員工ID到帳號的各種數據。市場上也有各種安全解決方案，殺毒軟件、防禦系統和防火牆等。這些安全解決方案將通過人工智能、區塊鏈技術和物聯網(IoT)，不斷的改進和發展。上文中專家提出AI和ML合併的安全解決方案。比方說，人工智能和Ml組合防禦網絡攻擊。其終端解決方案是智能安全軟件、區塊鏈安全網絡和物聯網安全工具。
因此，當機器變得更加智能化時，世界將實現更多互連設備更廣泛的連通。未來人工智能和ML將滲入每一個領域。人們期望未來是一個更加美好的時代，機器將變得像人類一樣聰明，人類與機器在一起和諧地工作和生活。為了這一願景，我們人類一方面需要適應變化，另一方面提出有遠見的網絡攻擊解決方案，並像UBI那樣預先規劃來應對機器人革命。
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