人工智能（AI）已经持续火热了几年，在2018年人工智能技术让企业和个人感受到了哪些变化，在发展的过程中我们发现了人工智能技术的拿些问题？2019年人工智能又会朝什么样的方向发展？一起看一看Red Hat的两位分析师的观察和看法。
AI是激发大众和商业想象力的技术之一，在科幻小说中早已成为最受欢迎的主题，现在它在日常生活中也获得了关注。
2018年，全球采用和接受人工智能技术的人数大幅增加，企业也利用它来改善运营，创新和提升客户体验。金融服务，通信和高科行业带领人工智能成为主流，汽车，医疗健康，能源和零售也开始接受AI。
我们预计AI在2019年将继续快速增长，因为拥有数据的公司还在努力从数据中获得最大的商业价值和竞争优势。让我们来看看最近是什么推动了人工智能的发展以及2019年将发生的事情。
数据价值
数据是AI发展的三大要素之一。随着近年来数据采集、分析和存储能力的显着提高，大多数公司发现自己拥有大量的潜在资源，但却没有足够的能力发挥这些数据的价值。
不过，技术的进步让这种情况在2018年开始发生变化。关于如何处理和使用大数据仍然存在很多问题，但企业开始更深入地研究能够帮助企业从数据中获取价值的特定技术，以及如何将把这些技术应用到实际应用。
企业越来越明白数据科学家、人工智能开发人员与传统开发人员的不同，以及提供他们需要的工具，进一步将数据科学家和人工智能开发人员整合到已有的研发团队中。
在这个领域，AI技术供应商面临的挑战是让所有开发人员都能更轻松地使用AI。有些人正在构建机器学习框架，以帮助不同案例的AI应用。
2019年，AI技术供应商和企业都需要继续提高他们的技能，可以是培训现有开发人员，也可以引入新的数据科学家。为了从根源上解决数据科学家稀缺的问题，整个社会都需要鼓励年轻人参与其中，教育系统也需要做对应的改进。未来，AI能够更多的挖掘数据的价值，并成为企业创新的新源泉。
聊天机器人
在过去的十二个月，聊天机器人成为AI更为普遍的应用。 聊天机器人之所以受欢迎是因为企业希望在店内也能为用户提供与在线体验一样的服务，包括银行，医疗，零售和其它领域。
聊天机器人十分具有优势，因为他们可以利用数据分析和算法来确定用户所属的类别，从而提供非常快速且个性化的服务。
机器学习（ML）框架
2018年在AI领域最大的惊喜之一是机器学习框架整合仍在继续。过去的几十年AI和ML库一直存在，但过去5-7年，人们在构建深度学习库和人工智能神经网络方面投入了大量资金。该领域的一些重要参与者已经投入了大量的资源，吸引了顶尖的人才。
由于这些公司可以提供比学校更多的存储和计算能力，他们已经将许多研究人员从学术领域带入企业。有了如此大规模的投资，几年之后，我们可能看到这些主要的参与者就能将投入转变为实际的商业价值。
共同推动AI的进步有明显的优势，例如实现更快的创新和开发人员的自由选择，并且在当今的科技行业，开源也是一个重要的方向。也可以说，在云计算浪潮的中，这些高价值框架可以简单地成为这些大型企业拥有的云基础设施之上的工作负载驱动程序。
手机智能应用
全球有近85亿智能移动连接设备，并且大部分人每天都使用智能手机。智能手机中可能有一半或更多的应用程序具有AI功能，AI可能是直接可见的，也可能嵌入其中。例如，智能手机的键盘会了解使用者的习惯，进行智能交互的改进。
又如，如果用户想通过在线商城购买商品，它会借助AI引擎根据购买者的购买历史以及购买习惯提出建议。共享出行应用程序和导航应用程序使用AI来计算如何优化线路。智能应用将会在2019年继续增长。
避免偏见
任何新技术都可能带来出乎预料的问题。我们发现人工智能算法在推理的时候只对与训练数据一样的数据结果更好，这会产生负面影响。从犯罪预测到语言翻译，人类如何能够将自己的偏见和偏见传递给具有破坏性结果的算法，这个问题在2018年被更多人意识到。
这个问题应该给予更多的关注，希望在2019年能看到真正的行动来应对这一挑战。AI技术供应方需要考虑提供什么样的工具和教程，以帮助经验不足的数据科学家，开发人员和企业能更好的理解大数据和人工智能。针对这个问题，可以共同开发一种更具结构性的方法来解决。
未来
2019年，更多的公司将从现有数据中获取最大的商业价值和竞争优势，人工智能和机器学习的应用可以解决实际问题并将新思想带入其中。
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