人工智能的未来趋势
随着人工智能(AI)变得越来越普遍并嵌入到改变生活的决策中，对透明度的需求也越来越强烈。近年来，人工智能助长偏见和歧视的案例屡见不鲜，使用面部识别进行治安只是一个例子。在未来几年内，很有可能从松散的自我监管转向政府参与人工智能。反过来，大型科技公司越来越多地使用人工智能来解决技术本身造成的隐私和偏见问题。NO.1增强的人类和人工智能混合劳动力的到来虽然工作流管理是工作中的新常态，但未来的工作更多的是在增强的环境中与人工智能配对。所有重复性的工作都是可能实现的，并且将是自动化的。无论你从事的是人力资源、行政、营销、销售还是工程领域，随着人工智能/机器学习工具的不断增加，你的工作效率也会提高。这也只是未来工作的一个常规部分。例如，人工智能/机器学习技术在诸如法学和医药等知识领域中得到了广泛的应用，以浏览不断增加的数据量，并为特定任务找到正确的信息。因此，许多白领工作都有很大的提升空间，他们可能会创造出更有成效的工作，使他们能够做自己天生擅长的事情。在每个行业中，都会涌现出人工智能驱动的智能工具，这些工具可以帮助该行业的个人高效工作。这通常被称为增强型劳动力或人类-人工智能混合工作。NO.2AI持续赋能芯片设计现在，越来越多的工作需要高级AI来处理。市场对更节能且计算速度更快的专用芯片需求在不断增加，通过强大的AI来设计芯片至关重要。AI推动了新一代设计工具的诞生，AI可以实现在迭代中不断学习，并在芯片设计环境中获取数据，由此跨越式地提升生产效率和成本效益。从某种意义上说，AI的颠覆式浪潮将创造更加公平的竞争环境，利用AI进行芯片设计的公司在全球经济中将实现对称分布。这不仅为半导体行业的企业们，也为那些团队规模较小或财务资源较为有限的公司带来新的发展机遇。未来的AI硬件设计势必会对芯片设计技术进行革新。2021年，对数据中心进行投资的公司都实现了可观的收益，并展示了卓越的技术能力，数据中心的发展一方面推高了专用AI芯片的需求，另一方面也让AI投资以前所未有的速度在增长。今年，GPU还将继续是数据中心市场的主导架构，我们预计此增长态势还将延续。头部企业都将选择下一代AI辅助设计系统，以大规模扩展和探索设计工作流程，并实现非重要决策的自动化。为满足自身的芯片设计需求，各公司开始将目光转向云端，从而增加设计容量、加快周转时间、优化高质量应用设计。NO.3更多系统公司入局自研芯片之路回看2021，芯片设计已经成为科技领域共同关注的话题焦点。AI正在快速重塑芯片设计的整体蓝图，各家科技公司纷纷开始自研芯片。苹果公司最近推出的自研芯片M1Max，能够集成多个强大的计算组件，提供业界最强大的芯片支持。非传统半导体公司部署定制化ASIC（专用集成电路）开发的举动，激励了业内许多公司都开始慎重评估，在企业所服务的市场快速增长的情况下，自研芯片是否真的具有竞争优势。自研芯片的优势有很多，比如最大限度的进行数据控制，在速度、决策、结果之间减少延迟等。建立一流的芯片设计团队是创造和保护知识产权的重要途径，但随着业务场景的迅速扩大，人才紧缺成为企业需要面对的又一难题。NO.4网络安全领域的人工智能今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。NO.5人工智能与元宇宙元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。结·语从以上未来AI系统发展的六种形态以及各自的发展趋势来看，下一步的研究需要系统、全面地借鉴人类的认知机理，不仅是神经系统的特性，还有认知系统（包括知识表示、更新、推理等），发展更加具有生物合理性，以及更灵活、更可信可靠的AI系统。唯有如此，未来AI系统才能够实现“不仅勤奋而且更聪明更有智慧”的理想。大数据、云计算、人工智能，谁才有更好的发展?
云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下!
一、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloudcomputing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
很多初学者，对大数据的概念都是模糊不清的，大数据是什么，能做什么，学的时候，该按照什么线路去学习，学完往哪方面发展，想深入了解，想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群：458345782，有大量干货（零基础以及进阶的经典实战）分享给大家，并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课，给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系
说白了，云计算计算的是什么?云存储存储的是什么?还是大数据!所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。
说到底，云计算是大数据的底层架构，大数据依赖云计算来处理大数据，人工智能是大数据的场景应用。三者直接建立起一个体系，从而实现改变世界的目的。三者不能分开说，一定要紧密结合。
互联网的下一个风口，也一定是大数据、云计算、人工智能的共同风口。