"马是要留下来的，但汽车只是一种新奇的时尚。"¹

在预测未来的时候，有一种内在的风险，那就是你在几年内不可避免地会显得非常愚蠢。但这也是一个有趣的年终传统，想想来年会举行什么。不费吹灰之力，这里有三个关于人工智能（AI）在2019年将走向何方的预测？

俗话说：垃圾进，大数据app，垃圾出，人工智能也是如此。事实上，没有好的、可信的、受治理的数据来构建模型的人工智能正是：人工的。

2019年，我们将继续看到数据存储、管理和治理方式的演变。特别是，您的数据需要一个内容管理系统。例如，如果您使用iCloud或谷歌照片，您可以拥有来自世界任何地方的图片，存储在多个设备上，但很容易搜索和消费。

同样适用于数据：无论是结构化的、非结构化的、音频、视频、图像，或文本。人工智能团队将需要处理所有这些数据，以便可以用来构建人工智能模型。然而，所有这些艰苦的工作都应该保留下来，这样下一个人工智能团队就可以轻松地找到和重用这些数据集。

规模不再只是为了肮脏的水龙头

人工智能系统可以帮助解决问题，在它们坏掉之前，它们可以帮助你更好地了解客户，他们甚至可以代表你与客户交谈。但是，当开发、部署和维护这些系统的成本太大时，它们在现实世界中的普及就会受到限制。

如果构建和创建一个有效的人工智能模型需要花费500万美元，那么你只能解决花费超过500万美元的问题，。世界上有数量有限的500万美元以上的问题，还有许多可以从人工智能技术中获益的小问题。

解决这个问题的方法是，大数据的未来，尽管自动化规模要求你找到效率，并从等式中删除低价值的重复性任务。智能机器人过程自动化让你在关键应用中为你的知识工人做这件事，智能界面和对话人工智能让你在人机交互中做这件事。但是，大数据使用，我们将看到更多的解决方案允许您在设计、部署和维护人工智能模型的基本过程中这样做。

人工智能装配线

这并不是什么新鲜事第一次和第二次工业革命是由装配线推动的。通过将大的工作分解成小的任务，从而实现可重复性、专业化和自动化，我们确保了汽车变得价格合理，企业管理类软件，商品和服务能够为更广泛的社会阶层所接受，它们可以很容易地传输到世界上的任何地方。

当您基本上需要连接到所需的数据，从数据中了解信号是什么，扩展在整个组织中的应用，并最终通过自动化业务流程消耗这些知识时，AI也会发生同样的情况，下一代用户界面，嵌入到应用程序中，或直接嵌入到数据可视化中。

你对2019年人工智能的发展有什么想法和预测？

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从一位银行家到亨利福特公司的早期投资者之一贺拉斯·拉克曼（Horace Rackman），这是臭名昭著的"史上最差预测"。

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