在人工智能和機器學習領域，人們將在2019年看到智能應用的興起。

人工智能（AI）是激發公眾和企業想象力的技術之一。長期以來，它一直是科幻小說中最受歡迎的主題，現在在日常生活中越來越受到人們的關注。

2018年，人們看到人工智能在全球各行業中的廣泛應用，很多組織利用它來改善運營、創新，并提升客戶體驗。

隨著金融服務、電信和高科技引領著人工智能進入主流，汽車、醫療保健、能源和零售等其他行業和領域也開始接受這種新興技術。行業機構預計，隨著企業努力從獲取的數據中獲得最大的價值和競爭優勢，人工智能將在2019年繼續迅速增長。以下了解一下是什么推動了人工智能的興起，以及未來可能出現的情況。

數據技能

數據可以說是人工智能的燃料。近年來，隨著數據收集、分析和存儲能力的顯著提高，大多數組織發現擁有巨大的潛在資源，缺乏應對如此大量信息的能力。

在2018年，隨著人際交往技能與技術取得進展，這種情況開始改變。關于如何處理和使用數據仍然存在很多復雜性，但是企業開始更深入地了解幫助用戶從數據中獲得成果所需的特定技能，以及如何將這些技能映射到可以培訓或招聘的人員中。

企業正在不斷研究數據科學家和人工智能開發人員與傳統的應用程序開發人員的不同之處，他們需要的工具，以及如何將其融入到應用程序開發團隊中。

對于這個領域的供應商來說，面臨的挑戰是讓所有開發人員都能更輕松地訪問人工智能。有些人正在構建機器學習框架，以幫助組織跨用例應用人工智能。

在2019年，供應商和企業都需要繼續擴大他們的技能集，培訓現有開發人員，并引入新的數據科學家。為了解決數據科學家以及其他數據工作者人物角色短缺問題，企業需要吸引和激勵年輕人參與，并開展培訓和教育以滿足技能的需求。隨著今年及以后的持續推動，人工智能可以為技術開發商實現其潛在的價值，幫助他們挖掘豐富的技術創新來源。

聊天機器人

在2018年變得更加普遍的一個用例是聊天機器人。聊天機器人越來越受歡迎，這是源于企業希望為用戶提供與店內相同的在線體驗，無論是零售商、銀行客戶、醫療保健患者、購物者還是其他消費者。

聊天機器人非常棒，因為他們可以快速響應客戶，并通過利用數據分析和算法來確定用戶所屬的類別，從而提供個性化服務。

機器學習（ML）框架

2018年這一領域最大的驚喜之一是機器學習框架的整合仍在繼續。人工智能和機器學習的庫和項目已經存在了幾十年，但在過去的5到7年中，人們看到在建立深度學習庫和人工神經網絡方面投入了大量資金。該領域的一些主要廠商已經投入了大量的資源和努力，并正在吸引稀缺的人才。

由于這些公司可以獲得比大學所能提供的更多的存儲和計算能力基礎設施，他們已經將許多研究人員從學術領域引領到企業。而通過巨額的投資，人們期望這些主要參與者希望充分利用資產，以便將其所積累的價值貨幣化。

組織可以從共同構建中受益是顯而易見的，例如更快的創新和更多的開發人員，并且在當今的科技產業中，在開放源碼的方向上也有大規模的推動。也可以說，在當今巨大的云計算浪潮的背景下，即使是這些高價值框架也將成為用戶的工作負載在這些大型企業所擁有的云計算基礎設施運行的驅動因素。

智能應用

如今，全球擁有近85億臺移動通信設備，許多人每天都在使用智能手機（有的人甚至擁有多部智能手機）?？赡苡幸话牖蚋嗟囊苿討贸绦蚓哂腥斯ぶ悄芄δ?，可以直接嵌入到應用程序中，也可以在后端支持。例如，手機鍵盤可以了解用戶以及其他人進行交互以改進其工作方式。

如果消費者想通過在線零售商購買商品，它會根據消費者的購買歷史以及使用人工智能引擎的典型購買習慣提出建議。乘車的應用程序和導航應用程序使用人工智能來計算如何連接交通路線上的乘客。智能應用將在2019年繼續快速發展。

避免偏見

任何新技術都可能帶來尚未預料到的陷阱。在人工智能的應用中，人們會發現其算法與其使用的訓練數據一樣好，這將產生負面影響。人類可能將自己的偏見傳遞到具有破壞性結果的算法上，例如犯罪預測到語言翻譯，這個問題在2018年變得廣為人知。

這應該得到更多的關注，并希望在2019年看到解決這一挑戰的實際行動。供應商需要考慮如何提供工具和教程，以幫助經驗不足的數據科學家、開發人員和企業更好地理解數據和人工智能的影響。人們可以共同制定一個更具結構性的方法來解決這個問題。

很多組織如今正在努力從現有數據中獲取最大的商業價值和競爭優勢，采用人工智能和機器學習技術解決業務問題，并將新思想帶入2019年。