這兩年，業內人士只要一見面，就會談論“人工智能的最新發展趨勢是什么”。這幾乎成了一種新的常態。近些年，相信大家已經觀察到了人工智能和機器學習技術在各行各業的應用，相關的工具和平臺呈指數級增長。這些技術不僅給軟件或互聯網/電子商務行業帶來了重大突破，還給醫療保健，農業，制造業等帶來了深刻的影響。

因此，我們大部分人都會問這樣一個問題：“人工智能的下一個風口在哪里？”這個問題其實很難回答，但我們不妨一起來探討一下未來AI領域將會向什么方向發展。

背景：資本推動人工智能技術發展

隨著技術的不斷發展，人工智能取得了重大突破。只要大家觀察一下四周，就能發現很多AI給我們的生活所帶來的便利——支付軟件只需要“刷臉”便可以完成付款，桌子上的智能音箱可以根據我們的語音指示幫我們點歌甚至安排日程，AI美顏相機可以讓小姐姐的自拍看上去都“傾國傾城”，以及呼之欲出的自動駕駛汽車，等等。

除了上述場景之外，還有許多行業正在深入應用AI技術。根據Statista的最新報告，人工智能的最新發展帶來的收入預計將在未來幾年中會出現大幅增長。它明確表示，“早期參與者正在增加對人工智能的投資，開展更多的業務并獲得正回報”。

據統計，資本對人工智能技術的投資多年保持上升趨勢，并且預計在未來幾年還會進一步增長。在這種強大資本推動下，我們不妨預測一下人工智能未來的發展趨勢。

趨勢1：AI的發展將受到倫理的規范

AI倫理是技術倫理的重要組成部分。正如Ben叔叔在電影《蜘蛛俠》中所說的“能力越大，責任越大”，這條公理也適用于最新的人工智能應用。在有關AI是否取代人類的辯論中，要回答的最基本問題是：“是否以包含個人和社會道德價值觀的方式開發了某個AI系統？”

我們看過了許多關于此的演講、視頻，以及AI倫理方面的白皮書。業內對這個主題的關注與日俱增。因此，我們必須考慮能做些什么，以確保基于AI的應用程序符合人類現有的倫理道德規范。

IEEE針對自主和智能系統發布過一個全球道德倡議，它指示我們必須牢記以下方面的政策和準則：

• 透明度：這不僅是為了加強數據使用策略的執行，而且是為了能夠對AI系統中灌輸的規則進行有效訪問，以便進行審計和跟蹤。

• 符合法律：基于財產法或其它法律授權，以應對AI應用程序造成的任何損害。

• 明確義務與禁令：通過量化的方式將需要執行的義務和禁令賦予AI系統，并確保它們據此執行。

• 行政監督：確保AI應用程序不違反基本人權的準則和程序。

• 出臺相關法律法規：出臺一系列相關的法律法規，來約束AI應用程序可能帶來的負面影響。

2.AI芯片快速發展

與其他軟件不同的是，人工智能領域的最新發展是依靠專門設計的處理器來對CPU進行補充。目前，即便是最快和最新的CPU也可能無法提高基于AI算法的模型的訓練速度。在進行推測時，AI模型需要額外的硬件來進行復雜的數學計算，以加快諸如面部識別或物體檢測之類的任務。

英特爾，英偉達（NVIDIA），高通（Qualcomm），ARM等大型芯片制造商都發布了定制芯片，以加速訓練過程，從而加快基于AI的應用程序的執行速度。這些芯片針對計算機視覺、自然語言處理和語音識別相關的特定情況和場景進行了特別優化。

未來，我們將會看到它們在醫療保健和汽車領域進一步鞏固地位。還有一些特定芯片將協助加速下一代數據庫的查詢處理和預測分析。

3.物聯網、區塊鏈和人工智能的深度融合即將到來

事實上，沒有物聯網與人工智能一起工作，無人駕駛汽車并根本無法實現。IoT中啟用并訪問了汽車中用于收集實時數據的傳感器，而人工智能模型的最新創新用來幫助汽車做出決策。

簡單來說，深度學習AI算法會根據這些數據采取必要的行動并做出決策。其中一些功能包括路徑規劃、具有眼動追蹤功能的駕駛員監控，自然語言處理讓汽車理解我們的語音命令，或者可以在燃油不足時開始自動駕駛至加油站。但這還不是全部；這些自動駕駛汽車的另一個附加功能是車與車之間的通信能力，這種能力可以極大地緩解交通壓力。

此外，區塊鏈和AI的融合也將是一個巨大的創新。大家都知道，區塊鏈技術在安全性和可擴展性方面存在一些異議，而人工智能則受到隱私和信任問題的困擾。但是，當兩者結合起來便可以解決這些問題，區塊鏈幫助數據市場去中心化，使得AI變得更加值得信賴和透明。

4.“強化學習”將扮演更重要的角色

強化學習是人工智能領域最新發展中的下一件大事。是的，它不同于有監督和無監督的方法。有監督學習涉及學習描述性數據集，并提供特定于該特定數據集的通用輸出（例如在給定不同位置的土地價值的情況下，確定某塊新的土地的價格）。而無監督學習則是通過觀察未標記數據的特征，將它們放入不同類別當中（例如我們有一堆未標記但具有諸如顏色，大小，陰影等參數的照片，無監督學習可以通過對這些參數的觀察自動將它們歸入不同類型中）。

強化學習則與上述方法不同。這是一種由行為主義心理學家啟發的機器學習方法，類似于兒童學習如何執行任務的方法。用技術語言來說，它不使用現有數據進行訓練。相反，它使用經驗來驅動決策。

也就是說，它是一種動態學習程序，基于獎勵和懲罰系統來調整算法。強化學習的使用仍處于摸索階段，但是業內正在探索該技術的應用，并將在未來幾年中繼續進行試驗。不過，以下這些行業已經開始使用強化學習：

• 高等教育?——強化學習對定制學習計劃和歸納教學經驗非常有用。

• 健康維護——?對諸如糖尿病，抑郁癥等許多慢性疾病的治療給出建議。

5.借助AI進行量子計算

人工智能和量子計算機是兩個非常吸引人的領域。不過說到使用人工智能實現量子計算在目前看來，還是神話一般的存在。但是AI在為創建更好的量子計算設備這個方向上，應該說具有一定的推動作用。

量子計算機的工作原理是基于量子物理學，其運算速度比超級計算機快得多。與傳統系統不同，量子計算機使用量子位來存儲信息。但是，在處理量子計算的雜項方面要走很長的路要走，以保持量子位的一致性，并且消除嘈雜且無用的信息。在這一方面，AI技術應該會有用武之地。人工智能的發展正在塑造人類的今天和明天。這項技術以更美好的世界觀為現代社會帶來了好處——它不僅讓人們眼前一亮，而且給了我們一個清晰的畫面，描繪了一個更加美好的世界。因此，如果大家希望能夠幫助自己創造一個幸福的生活，并且有更加光明的職業前景，不妨考慮研究一下上述這些方向的課題。說不定就趕上了某個風口，成為下一個比爾蓋茨、埃隆馬斯克，或者喬布斯，也未可知