人工智能 - 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，炒作将最终消亡，人工智能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。
但至少在接下来的一年，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。这是因为人工智能承诺（或在某些情况下威胁）实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。人工智能指向未来，机器不仅像工业革命那样完成所有的体力劳动，而且还有“思考”工作 - 规划，制定战略和做出决策。人工智能在更广泛的社会中的应用 - 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深不可测的。
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出决策。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。新兴的生活方式代表着新的市场需求，而有一些市场总在人们还没有意识到的时候突然兴盛，使早具慧眼的人赚了个盆满钵满。一部手机住家创业，转发分享就秒结到账。很多人做了一两个月就月赚2万多了，想创业的朋友加微信1152949657,带你走向财富梳理这些商机不是一件难事，只要看看我们工作生活中的新鲜东西就行了。在2019年，我们可能会越来越重视旨在提高人工智能透明度的措施。 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”为公民提供了一些保护，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，但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。
2、人工智能和自动化深入到每个企业
在2018年，公司开始更加牢固地掌握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，并确定人工智能可以带来快速回报或快速失败的领域，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实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。
人工智能将扩展到人力资源或优化供应链等支持职能部门，在这些部门中，物流，招聘和解雇等决策将越来越多地通过自动化来实现。用于管理合规性和法律问题的AI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，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。
3、人工智能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提到的，从长远来看，它不确定机器的崛起是否会导致人类失业和社会纷争，一个乌托邦式的无用的未来，或者（可能更现实地）介于两者之间。
然而，对于明年，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 - 特别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 - 同时保留执行实际工作的专业人员。
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，预测该行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。
在2019年，我们中的更多人将使用AI助手来安排我们的日历，计划我们的旅程并订购比萨饼。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人员准确了解哪些功能提供了价值，哪些功能未被充分利用，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他地方
因此，我们确实希望使用人工智能的功能 - 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。
随着人工智能科技的进步，越来越多的技术都融入了机器学习及深度学习技术，让更多人能学习、探索并体验人工智能。
