图谋不轨者会率先加强人工智能的使用，勇气进行欺骗

无论是“用深度学习伪造的”色情内容、更强大的人工智能网络攻击，还是俄罗斯等国继续以脸书和其它社交媒体上的人为目标来影响选举结果，人工智能渐渐表明，如果它掌握在坏人手里会造成多大的威胁。

和大多数技术一样，人们不可能保证这些技术不会落到坏人手里。因此，2019年，人工智能和机器学习的使用会产生更多不良的结果。Wikibon的James Kobielus说：“人工智能将刮来一股极端恶劣的风暴，人类几乎没有准备好应对风险密布的破坏性后果”。问题是，我们才刚刚开始理解问题的严重性，更不用说找到改善这个问题的方法了。这项任务几乎还没有开始，但在今年，私营企业和世界各国的政府将对这个问题给予很多关注。

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 “人们必须做出很多取舍，很多人可能会发现，由此产生的技术、监管和其它补救措施与风险不成比例。我们需要各地的政治领袖，这些领袖本身不会在这些问题上捣蛋。但是，如果我们认为社会完全能自保，使自身免受人工智能发明可能带来的所有不利后果，那么这种想法是很幼稚的。”——Wikibon的James Kobielus如是说

更多专业化的人工智能硬件将陆续诞生

英伟达的GPU芯片一直主导着机器学习的计算机，因为它们能并行处理很多操作。但这对芯片来说有点意外，因为它们最初是为加速游戏而开发的。

如今，大量来自初创公司和大型的芯片制造商（如英特尔）的可替代芯片即将进入市场，这些芯片制造商近年来已经收购了一些初创公司。如通过云服务开放的谷歌的Tensor Processing Unit芯片，这些芯片经过了调整，可以运行机器学习算法，据称其速度甚至比GPU还快。今年将证明这些芯片是否能兑现这样的承诺。

数据集的普遍可用性和无代码工具将有助于将机器学习民主化

到目前为止，机器学习一直由拥有大量数据的科技巨头主导（如谷歌、亚马逊、微软和脸书），其中一些公司也是云计算的领导者，因此它们也可以将数据驱动服务出售给其它公司。这使人们担心，小公司会更加落后，因为它们根本无法获得支持现代人工智能的数据。

由于几个原因，这些担忧也许并不像表面上看起来那么站得住脚。首先，引领特定行业、产品和服务的公司（例如通用电气公司在发动机领域）拥有大量属于自己的数据，即便是谷歌和亚马逊也不具备这样的数据。其次，开放的数据源越来越多，推动这些数据源的组织也越来越多，这对小公司大有裨益。这些小公司的成败将在未来的一两年内见分晓。

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“机器学习的实施方案将得到广泛的散布。谷歌不可能“拥有所有的数据”——谷歌只会拥有一切属于谷歌的数据。谷歌将拥有更多相关的搜索结果，通用电气将拥有更好的引擎遥测技术，沃达丰将更好地分析通话模式和网络套餐，这些都是由不同公司创建的不同内容。谷歌成了更好的谷歌，但这并不意味着它在某种程度上善于做任何别的事情。”——Andreessen Horowitz的合伙人Benedict Evans如是说。

“即便你不知道微波技术的工作原理，但这并不耽误你使用该技术，这只是一个工具。随着无代码、点击式工具的大量出现，我们与人工智能进入了同一阶段，在这个阶段中，人工智能将成为广泛使用的实用工具，无论使用该技术的人来自什么背景。因此，未来几年的大多数人工智能应用程序将由这样的人员创建——他们没有受过多少人工智能方面的培训，或者根本没有受过培训。”——Salesforce．com的数据科学副总裁Vitaly Gordon如是说。

自动驾驶汽车近期仍不会得到广泛的使用

若非有能够理解来自无数传感器的全部数据并同时对车辆应该做什么作出瞬间决定的机器学习技术，自动驾驶汽甚至得不到测试的机会。但这项技术还很不完善，过去几年里，一些司机或行人的死亡案例就证明了这一点。

不仅如此，很多人显然对自动驾驶汽车的到来感到无所适从。在亚利桑那州，有人肆意破坏Waymo车辆并且朝这些车辆扔石头。而公司（更不用说政府）甚至都没有意识到，事故责任和很多法律方面的问题渐渐开始出现。因此，尽管自动驾驶汽车经历了所有的测试并且前景广阔，它和所有普遍现象一样尚需时日。

也就是说，大公司和资金雄厚的公司（如Waymo、通用汽车、特斯拉、优步和Lyft）正在全力完善技术端。最起码，人工智能驱动的车辆也许会渐渐变得更加普遍，这关系到最后一英里配送，这要么由自无人机实现，要么由地面的机器来实现。在未来一年，当你看到无人机或机器人出现在你家门口时，请不要感到惊讶！

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“人们一直计划拥有自动驾驶的汽车。有些人仍然担心，人工智能也许只要20年就可以接管一切，但事实是，我们距离真正的自动驾驶汽车还有很长的路要走。自动驾驶汽车的功能将持续得到改进，但它们不会接管道路。”——Salesforce．com的首席科学家Richard Socher如是说。