2019年最值得关注的八大AI趋势

2019-01-18 09:53

通过AI实现DevOps的自动化

如今，互联网生成的海量数据无法估量，往往需要对其进行过滤后再实现分析，其中，使用AI对数据集进行整理，来找到可以满足硬件和其他应用软件的相关性和新模式，将逐渐成为主流。

在2019年，最优的解决方案，是在这些数据集上应用机器学习模型使它们具有预测性，并且随着AI的不断深入，管理IT基础架构的方式将被重新定位，在IT运营中部署AI将帮助他们在更短的时间内完成任务，并快速解决问题，因此，基于AI的DevOps将于2019年投入运营，云供应商等将从中受益匪浅。

神经网络互操作

在目前的一些神经网络操作中，最主要问题存在于选择最合适的框架，因此，开发人员往往面临从一系列工具中进行选择的艰难问题，不仅局限于Apache MXNet，Microsoft Cognitive Toolkit，TensorFlow等等。

这是因为神经网络一旦选择并训练了特定模型，就很难再在另一个框架上工作，为了应对这一挑战，AWS，Facebook和Microsoft合作构建了开放式神经网络交换（ONNX），这使得在多个框架中重用经过训练的神经网络模型成为可能，2019年，神经网络中互操作性的突破会成为AI的重点趋势之一。

开源AI

2019年，AI大多数的项目都会进行开源，是因为越来越多的公司开始关注协作和知识共享，人工智能也会遵循相同的发展轨迹。开源AI作为人工智能发展的下一个阶段，多家公司将开始开放他们的AI堆栈，以建立更广泛的AI社区支持网络。

Gartner预测“到2020年，AI技术将普遍出现在几乎每一个新的软件产品和服务中”，在那天到来之前，开源AI将一直扮演重要角色。目前，包括Acumos AI、Facebook框架、Yahoo的CaffeOnSpark、Google的TensorFlow 、H2O.ai以及Microsoft Cognitive Toolkit等，都作为比较主流的开源AI工具在市场中占据大量份额，除此之外，更多的AI公司也正在争相开源自己的项目。

实际上，伴随2019年的到来，没有人能预见到AI领域到底会发生哪些令人难以置信的变革，我们仅能从这些趋势中，感受到足以令人十分兴奋的未来。

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