2020年需要关注的8个人工智能趋势

网事计算机与网络2020年需要关注的8个人工智能趋势■李荣1.有迹象表明人工智能的应用正在加速其驱动人们将会看到，人工智能领域正在被加速采用，增加人工智能能因素包括更复杂的人工智能模型投入生产，简力的专业硬件，以便基于更大的数据集提供更快的结果，使人工智化的工具可以对整个人工智能堆栈的访问民主化，以及云计算访问能能够在几乎任何设备上运行的小型工具，允许从任何地方访问人工智能资源的人工智能工具。以集成来自多个来源的数据、复杂的业务和逻辑挑战，及使数据更有用的竞争激励，所有这些都将人工智能和自动化技术从可选项提升到必需。人工智能过程具有独特的功这些任务与传统能，能够处理越来越多样化的自动化任务，例如图像识别、总结、标的程序逻辑和编程所能处理的不同，记、复杂的监控和响应。人工实际上在2019年调查中，超过一半的受访者表示，智能（特别是深度学习）将成为其未来项目和产品的一部分，大多数公司已开始采用机器学习。2.数据和人工智能之间的界限越来越模糊为了保持竞争力，数据科学家至少需要掌握机器学习和深度学习。同时，当前的人工智能系统依赖于需要大量数据的模型，因此人工智能专家需要高质量的数据以及安全有效数据专业人士将需要对的数据管道。随着这些学科的融合，人工智能有基本的了解，而人工智能专家将需要坚实的数据实践基础，并且可能需要对数据治理做出更正式的承诺。基础设施和硬件3.正在开发新的和更简单的工具、人们处于机器学习的高度经验时代。机器学习开发工具模型部署和监视日益增长的需要考虑数据、实验、模型搜索、重要性。同时，随着开源框架和库、云平台、专有软件工具和SaaS的不断发展的生态系统，管理人工智能开发的各个阶段变得越来越容易。4.新的模式和方法正在出现虽然深度学习继续推动许多有趣的研究，但大多数端到端解决方案是混合系统。2020年，人们将更多地了解其他组件和方法的重要作用，包括贝叶斯和其他基于模型的方法、人们还期望看到强化学树搜索、进化、知识图和仿真平台等。习的新用例出现。人们可能会开始看到机器学习方法的令人兴奋的发展，而不是基于神经网络。5.新的发展促成新的应用计算机视觉和语音/语音（“眼睛和耳朵”）技术的发展有这些产品和服务可以制作个助于推动新产品和服务的创造，或为熟练的聊天性化定制尺寸的服装，驱动自动收获机器人，）机器人提供逻辑。机器人（“手臂和腿”和自动驾驶汽车的研究引人注目，并且更接近市场。新一轮的创业浪潮也瞄准了传统数据，采用新的人工智这包括文本能和自动化技术。（新的然语言处理和自然语言理事务数据和解解决方案;聊天机器人）、时间序列和时间数据、日志。传统的企业软件供应商和初创企业都在争先恐后地开发针对特定行业或领域的人工智能应用程序。这与麦肯锡公司最近的一项调查结果一致：企业在已经投资于基本分析的领域使用人工智能。6.在所有数据都有内在偏差的前提下处理公平性从软件质量保证世界的线索来看，那些在人工智能模型上工作的人需要假定他们的数据有内置的或系统的偏见以及需要正与公平性关的其他问题，例如软件中存在错误的假设，式的过程来检测、纠正和解决这些问题。发现偏见和确保公平并非易事，而且在从不同角度进行审查和确认时最为有效。这就意味着，要建立有目的的多样认知多样性、社会经济多样性性，以发现不公平和偏见的过程，和文化多样性，帮助改进过程，并减少错过重要内容的风险。7.机器欺骗仍然是一个严峻的挑战不自深度伪造（Deepfakes）表明，自动检测系统可以寻找：面部扭曲、嘴唇动作和言然的眨眼模式、不一致的照明光线、美语之间的不一致，以及缺乏微小而独特的面部运动（例如，国总统特朗普在回答问题前是如何抬起嘴唇的）。但是，Deepfakes技术越来越好。随着新形式的机器欺骗的出现，必须尽快开发自动检测方法，但是自动检测可能还不在够。检测模型本身可以用来保持检测器的领先地位。例如，发布一种发现不自然的闪烁模式算法的几个月内，下一代的Deepfake生成器已将闪烁功能集成到其系统中。一些程序可以在拍摄或更改图像时自动水印和识别图这可能是像，或者使用区块链技术验证来自可信来源的内容，46计算机与网络网事为什么现在的电脑容易占内存

■梁静二十年以前，电脑爱好者都在钻研修改DOS的配置文件，希望能够节省出更多的低端内存。640K以下的空间寸土寸金，那是个小而美的时代。WinXP一开机，也只有数百兆的内存被占用；而从Win7开始，在同一台电脑上，开机你就会发现已经有数个G被占用了：

好发生了什么事？这是不是微软和Intel的阴谋呢？不对，像没有Intel什么事，是不是微软和三星的阴谋呢？还是Win7和Win10又大又蠢呢？

如作为阴谋论的鉴定反对者，个人一向认为一个阴谋，果牵扯的人数过多或者过于复杂，一定会被泄露或者失败。这种层级的阴谋是不可能的。作为一个反例，在现代的例如Ubuntu中，Linux发行版中，也会发现一样的现象。

软件的摩尔定律

“无论硬件给了你什么新能力，软IT界有个“笑话”，叫做软件的内存需求和硬件都会把它拿走”，这并不是空穴来风，件的摩尔定律走势高度相关：

这里也不打算展开讨造成这种结果的原因是多方面的，

论，这里仅强调，如果硬件提供了更大的内存，软件总是倾向于使用它。这在很多情况下并不一定是件坏事，使用好多余的内存，甚至预使用将来会有的内存，曾经帮助Google成功，也为我们提供了更广阔的平台。

SuperFetch

那么具体到我们这个例子，为什么Win7一开始会占用很多G内存呢？它的原因是SuperFetch，一个从Vista就被引入的功能。

在开始时并没有被很好微软发现我们的内存越来越多，

的使用，一个新想法被提了出来。SuperFetch会根据用户使用在开机后就根据总内存历史记录，保存一个常用软件清单，

一个局部修复，但随着Deepfakes的改进，对数字内容的信任度降低。可能制定了法规，但是通往有效法规而不干扰创新的道路还很遥远。企业需要重新培训员工8.为了充分利用人工智能技术，人工智能用例激增，随着人工智能工具变得更容易使用，传统人工智能项目被部署，跨职能团队被拉入人工智能项目。数据团队以外的员工需要具备数据素养。事实上，调研机构Gartner预计，到2020年，将有80%的组织开始实施内部数据素养计划以提高其员工的技能。但是培训是一项持续的工作，为了成功地实施人工智能大小，将合理的一部分内存用来预调入最常用的几个软件。提升用户体验。所以从而大大减小软件打开速度和响应度，

预调入的软件多，内存占用也多；你会发现，你的总内存大，内存小，预调入的软件少，内存占用也少。总的来说，维持一个比例。所以内存大，不但可以打开更多的应用，初始状态时打开应用程序也更快。

其他原因

不但操作系统，软件APP也在大内存时代开始倾向于占我们那拿Chrome来说，据更多的内存并提升用户体验。我们开启每个标签页，每个插件和扩展程序，Chrome就会开一个页面不受影响，新的进程。这样有好处，某个进程死了，别的页面更不受影响，但进程overhead消耗的内存也是巨大的。开启网页预加载，加上Chrome会根据总的内存大小，导致大量占用内存。

真的好吗？用户：我就上个网，你就占据真么多，Chrome：我先占住了再说。Firefox也有类似的机制。

那是不是占用这么多内存就非常不好呢？相信没有人愿意回去DOS那“刀耕火种”的年代，有了这么多内存不用也那就不会生利息。如果你担心开的应用太多时内存不够用，这些内存会被swap出去，并不多虑了。在内存紧缺的时候，

提升用会占着不动。这种机制能提高软件和页面加载速度，户体验，值得一用。

和机器学习，企业需要采取一种更全面的方法来重新培训他这可能是最困难但最有回报的们的员工。对于许多企业来说，以看到成功的过程。团队有机会定期加入一个更广泛的社区，这也是至关重要的。人工智能实现和解决方案的广泛领域，再培训还意味着重新考虑多样性。加强和扩展多样性对于检测公平和偏见问题的重要性，对于希望成功实施真正有用的人工智能模型和相关技术的组织而言，多样性变得尤为重要。正如人们期望的那样，大多数人工智能项目会增加人工任务，以一种广泛包容的方式融入人工元素成为广泛被接受和成功的关键因素。47