圖謀不軌者會率先加強人工智能的使用，勇氣進行欺騙

無論是“用深度學習偽造的”色情內容、更強大的人工智能網(wǎng)絡攻擊，還是俄羅斯等國繼續(xù)以臉書和其它社交媒體上的人為目標來影響選舉結果，人工智能漸漸表明，如果它掌握在壞人手里會造成多大的威脅。

和大多數(shù)技術一樣，人們不可能保證這些技術不會落到壞人手里。因此，2019年，人工智能和機器學習的使用會產生更多不良的結果。Wikibon的James Kobielus說：“人工智能將刮來一股極端惡劣的風暴，人類幾乎沒有準備好應對風險密布的破壞性后果”。問題是，我們才剛剛開始理解問題的嚴重性，更不用說找到改善這個問題的方法了。這項任務幾乎還沒有開始，但在今年，私營企業(yè)和世界各國的政府將對這個問題給予很多關注。

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 “人們必須做出很多取舍，很多人可能會發(fā)現(xiàn)，由此產生的技術、監(jiān)管和其它補救措施與風險不成比例。我們需要各地的政治領袖，這些領袖本身不會在這些問題上搗蛋。但是，如果我們認為社會完全能自保，使自身免受人工智能發(fā)明可能帶來的所有不利后果，那么這種想法是很幼稚的�！薄�—Wikibon的James Kobielus如是說

更多專業(yè)化的人工智能硬件將陸續(xù)誕生

英偉達的GPU芯片一直主導著機器學習的計算機，因為它們能并行處理很多操作。但這對芯片來說有點意外，因為它們最初是為加速游戲而開發(fā)的。

如今，大量來自初創(chuàng)公司和大型的芯片制造商（如英特爾）的可替代芯片即將進入市場，這些芯片制造商近年來已經(jīng)收購了一些初創(chuàng)公司。如通過云服務開放的谷歌的Tensor Processing Unit芯片，這些芯片經(jīng)過了調整，可以運行機器學習算法，據(jù)稱其速度甚至比GPU還快。今年將證明這些芯片是否能兌現(xiàn)這樣的承諾。

數(shù)據(jù)集的普遍可用性和無代碼工具將有助于將機器學習民主化

到目前為止，機器學習一直由擁有大量數(shù)據(jù)的科技巨頭主導（如谷歌、亞馬遜、微軟和臉書），其中一些公司也是云計算的領導者，因此它們也可以將數(shù)據(jù)驅動服務出售給其它公司。這使人們擔心，小公司會更加落后，因為它們根本無法獲得支持現(xiàn)代人工智能的數(shù)據(jù)。

由于幾個原因，這些擔憂也許并不像表面上看起來那么站得住腳。首先，引領特定行業(yè)、產品和服務的公司（例如通用電氣公司在發(fā)動機領域）擁有大量屬于自己的數(shù)據(jù)，即便是谷歌和亞馬遜也不具備這樣的數(shù)據(jù)。其次，開放的數(shù)據(jù)源越來越多，推動這些數(shù)據(jù)源的組織也越來越多，這對小公司大有裨益。這些小公司的成敗將在未來的一兩年內見分曉。

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“機器學習的實施方案將得到廣泛的散布。谷歌不可能“擁有所有的數(shù)據(jù)”——谷歌只會擁有一切屬于谷歌的數(shù)據(jù)。谷歌將擁有更多相關的搜索結果，通用電氣將擁有更好的引擎遙測技術，沃達豐將更好地分析通話模式和網(wǎng)絡套餐，這些都是由不同公司創(chuàng)建的不同內容。谷歌成了更好的谷歌，但這并不意味著它在某種程度上善于做任何別的事情�！薄�—Andreessen Horowitz的合伙人Benedict Evans如是說。

“即便你不知道微波技術的工作原理，但這并不耽誤你使用該技術，這只是一個工具。隨著無代碼、點擊式工具的大量出現(xiàn)，我們與人工智能進入了同一階段，在這個階段中，人工智能將成為廣泛使用的實用工具，無論使用該技術的人來自什么背景。因此，未來幾年的大多數(shù)人工智能應用程序將由這樣的人員創(chuàng)建——他們沒有受過多少人工智能方面的培訓，或者根本沒有受過培訓。”——Salesforce．com的數(shù)據(jù)科學副總裁Vitaly Gordon如是說。

自動駕駛汽車近期仍不會得到廣泛的使用

若非有能夠理解來自無數(shù)傳感器的全部數(shù)據(jù)并同時對車輛應該做什么作出瞬間決定的機器學習技術，自動駕駛汽甚至得不到測試的機會。但這項技術還很不完善，過去幾年里，一些司機或行人的死亡案例就證明了這一點。

不僅如此，很多人顯然對自動駕駛汽車的到來感到無所適從。在亞利桑那州，有人肆意破壞Waymo車輛并且朝這些車輛扔石頭。而公司（更不用說政府）甚至都沒有意識到，事故責任和很多法律方面的問題漸漸開始出現(xiàn)。因此，盡管自動駕駛汽車經(jīng)歷了所有的測試并且前景廣闊，它和所有普遍現(xiàn)象一樣尚需時日。

也就是說，大公司和資金雄厚的公司（如Waymo、通用汽車、特斯拉、優(yōu)步和Lyft）正在全力完善技術端。最起碼，人工智能驅動的車輛也許會漸漸變得更加普遍，這關系到最后一英里配送，這要么由自無人機實現(xiàn)，要么由地面的機器來實現(xiàn)。在未來一年，當你看到無人機或機器人出現(xiàn)在你家門口時，請不要感到驚訝！

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“人們一直計劃擁有自動駕駛的汽車。有些人仍然擔心，人工智能也許只要20年就可以接管一切，但事實是，我們距離真正的自動駕駛汽車還有很長的路要走。自動駕駛汽車的功能將持續(xù)得到改進，但它們不會接管道路�！薄�—Salesforce．com的首席科學家Richard Socher如是說。