人工智能已成為科技界的熱門話題。它不僅改變了我們的生活，而且還改變了您可以想到的每個行業。盡管如此，人們對此有不同的看法。有些人可能認為這是一件壞事，因為他們被告知這將在不久的將來將代替您工作。另一方面，AI倡導者繼續將AI視為推動者，它將通過使事情自動化來減輕您的負擔并簡化您的生活。無論您是否喜歡AI，如果您對AI未來的趨勢感興趣，那么您來對地方了。在本文中，我們將研究人工智能的發展趨勢怎么樣，下面這9個趨勢一定要知道。

　　1.啟用AI的芯片將成為主流

與其他技術和軟件工具不同，人工智能在很大程度上依賴于專用處理器。為了滿足AI的復雜需求，芯片制造商將創建能夠運行支持AI的應用程序的專用芯片。

　　2.人工智能和物聯網在邊緣相遇

2020年將是不同技術與AI融合的一年。物聯網將在邊緣計算層與AI攜手合作。工業物聯網將利用AI的力量進行根本原因分析，對機器進行預測性維護并自動檢測問題。

我們將在2020年看到Distributed AI的興起。智能將被分散化，并將更靠近進行例行檢查的資產和設備。由神經網絡支持的高度復雜的機器學習模型將被優化以在邊緣上運行。

　　3.向AutoML說“你好”

自動化機器學習是2020年在AI行業中占主導地位的最大趨勢之一。借助自動學習功能，開發人員將能夠修改機器學習模型并創建新的機器學習模型，以準備應對未來的AI挑戰。

AutoML將在認知API和自定義機器學習平臺之間找到中間立場。自動化機器學習的最大優勢在于，它可以為開發人員提供他們所需的自定義選項，而不必強迫他們完成復雜的工作流程。當您將數據與可移植性相結合時，AutoML可以為您提供其他AI技術無法提供的靈活性。

　　4.歡迎使用AIOps

當將AI應用于我們開發應用程序的方式時，它將改變我們用來管理基礎架構的方式。DevOps將被AIOps取代，它將使您的IT部門人員能夠進行精確的根本原因分析。此外，這將使您立即輕松地從海量數據集中找到有用的見解和模式。大型企業和云供應商將受益于DevOps與AI的融合。

　　5.神經網絡整合

AI開發人員在開發神經網絡模型時將面臨的最大挑戰之一就是選擇最佳框架。市場上有數十種AI工具可供使用，因此選擇最佳的AI工具可能并不像以前那樣容易。

不同神經網絡工具包之間缺乏集成和兼容性，這阻礙了AI的采用。微軟和Facebook等科技巨頭已經在開發開放式神經網絡交換。這將使開發人員可以在多個框架之間重用神經網絡模型。

　　6.專門的AI系統成為現實

到2020年，對專用系統的需求將成倍增長。組織只能使用有限的數據，但他們想要的是專用數據。

這將迫使企業購買可以幫助他們在內部生成高質量AI數據的工具。在2020年，重點將從數據量轉移到數據質量。這將為可在現實世界中工作的AI奠定基礎。公司將尋求能夠訪問關鍵數據源并可以幫助他們從非結構化數據中弄清楚的專業AI解決方案提供商。

　　7.人工智能技能將決定你的命運

即使人工智能已經改變了您可以想到的每個行業，但是仍然缺少擁有大量AI技能的人才。

　　8.AI將陷入錯誤的手中

就像一枚硬幣有兩個面一樣，AI也有其正面和反面。IT安全專業人員將使用AI快速檢測惡意活動。借助AI驅動的響應和機器學習算法，您可以將誤報率降低90%。人工智能將落入不法之徒，惡意設計的網絡犯罪分子將濫用它來實現其動機。借助自動化，大量網絡攻擊者可以發動致命攻擊，取得更大的成功。這將迫使企業撲朔迷離，并投資能夠支持其免受此類AI驅動的攻擊的AI驅動的安全解決方案。

　　9.人工智能推動的數字化轉型

在2020年，人工智能將無處不在。從Web應用程序到醫療保健系統，從航空公司到酒店預訂系統等等，我們將在各處看到AI的陰影，它將處于數字化轉型的最前沿。

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