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2018年人工智能带来了哪些变化？2019年又会发生什么？以下是谷歌大脑联合创始人、现Landing.AI公司CEO吴恩达、Cloudera机器学习总经理兼Fast Forward实验室创始人Hil

2018年人工智能带来了哪些变化？2019年又会发生什么？

总[繁体：總]结来说，一方面人们开始越来越意识到AI能做什么以及无法做到什么，另一方面，越来越幸运飞艇多的人意识到在推进技术发展的同时仍要坚守住负责任的道德规范。

吴恩达：2019年AI的发展重点是场景应用

吴恩达是斯坦福大学的兼职计澳门新葡京算机科学教授，他的名字在人工智能圈子中几乎无人不知。首先{读：xiān}，他是谷歌大脑的联合创始人，在2017年离开了谷歌团队之后还出任了百度的首席人工智能科学家。随后，他又创立了Landing AI公司，主要业务是帮助企业客户将人工智能整合至自身运营体系当中。

在采访中，他表示自己在2019年比较关注的目标是人工智能能够在技术或者软件企业之外，被引入到更直播吧多应用场景中。他强调，人工智能技术最大的潜[繁：潛]力绝不仅限于软件行业。

“我认为新的一年（2019年）大部分重要事件都将出现在各种应用场景当中。除了谷《繁：穀》歌、百度、Facebook以及微软等科技巨头之外，包括Square、Airbnb以及Pinterest等在内的企业，也纷纷开始极速赛车/北京赛车利用人工智能技术创新业务。我认为，AI的下一波价值创造点将更集中在制造或农业设备企业，甚至是医疗保健公司。”吴恩达表示，“虽然目前人工智能的实际应用还存在着严重阻碍，但在我看来其中一部分问题在某些特定层面已经取得了重大进展。”

同时，吴恩达还特意指出，自己很高兴人们终于不再纠结于机器(拼音：qì)人杀手或者AI灭世论，而能够真正谈点有营养、有技术含量的话(繁体：話)题。

着眼于新的一年，吴恩达期(练：qī)待看到人工智能和机器学习两大特定研究领域的进展能够给整个人工智能产(繁体：產)业带来推动。

一方面，通过利用较少数据就能确保AI得出准确的结论（这称为“少样本学习（few shot learning）”）。吴恩达表示：“第一波深度学习的发展动力主要源自大型企业，他们拥有大量可用于神经网络模型训练的数（读：shù）据。但这已经属于传统方法，如今越来越多人正在尝试利用较少数据达成比较理想的效果。我非常期待看到仅仅1000张图(繁：圖)像就能建立起相对准确的图像识别能力。”

另一方面，是计算机视觉领域的进一步发展。以医疗影像为例，虽然目前计算机视觉系统已经具备比人类放射科医师更为强大的图像识别能力，但其缺点就是灵活性较差。吴恩达解释说：“比如对于低端X光机拍摄的较为模糊的图像，或者由于操作人员错误指导致图像角度不正等情qíng 况，人类医师要比算法模型更具经验和适应性。因此，我认《繁体：認》为还需要进一步研究以提高算法在更多场景中的泛化能力。”

Hilary Mason：容器化部署对多套AI系统管理具有重要(拼音：yào)意义

在Cloudera于2017年收购Fast F亚博体育orward Labs之后，Hilary Mason出任了Cloudera的机器学习总经理。如今，Fast Forward Labs保持独立运营，主要负责提供机器学习技术应用报告，并为客户提tí 供未来六个月到两年之间的技术发展建议。

回顾2018年，最令lìng Mason感到惊讶的人工智能技术突破主要是「多任务学习」。如今，研究人员可以训练单一神经网络，使其在观察图像中的物体的同时应用多种标签(繁体：籤)。

但同时，Mason还指出，有必要为人工智能方案建立某种道德约{繁：約}束框架。Mason表示：“在新的一年当【练：dāng】中，那些不关注这个问题的企业以及个人，都将面临滥用人工智能所带来的实际后果或者责任追究。我希望伦理道德问题在数据科学与人工智能的实践发展当中，能够成为一种默认考量条件，技术人员与商业领袖在创建AI产品时也应当充分考虑到道德以及偏见问题的影响。”

此外，随着越来越多AI系统成为企业业务运营体【pinyin：tǐ】系中的重要组成部分，Mason预计，作为这波浪潮的中坚力量，产品经理与产品负责人将在人工智能领域做出更多贡献。她进一步表示：“我希望这个群体能够像使用电子表格那样简单轻松地实现AI建模，我们也希望他们至少掌握一定程度的能力，从而在自己的产品当中发现可以利用人工智能技术加以(练：yǐ)改善的部分。”

如今，人rén 工智能民主化的理念已经得到相当一部分（读：fēn）企业的重视与认可。包括Kubeflow Pipelines、AI Hub等谷歌云AI产品(练：pǐn)以及CI

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