2019年，最值得关注的八大AI趋势
AI技能
本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201901/396873.htm据报道，在2018年，人工智能已经成为薪酬最高的工作之一，并且许多组织及高校已经在人工智能领域的技能培训和学科培养上加大投入，同样的趋势在2019年也将继续。
然而，其中有一些挑战也正在出现，比如企业自身难以在短期培养一个具备强人工智能技能的高级人才，因此，他们可能更趋向于选择设立一个不需要监督的人工智能工具进行替代。
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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