當然，炒作最終會退場，人工智能將成為我們生活織錦中的另一根連貫的線，就像互聯網、電力和燃料在過去的歷史中所經歷的那樣。
但至少在未來一年，或許更長時間內，人們將看到驚人的突破，以及評論人士高漲不下的興奮和渲染。
這是因為，對人工智能承諾(或在某些情況下威脅)將帶來的商業和社會變革的期望，超出了以往技術革命期間人們的想象。
人工智能指的是這樣一個未來:機器不僅能完成自工業革命以來的所有體力勞動，而且還能完成“思考”工作——規劃、戰略制定和決策。
這是否會導致一個輝煌的烏托邦社會--人類可以自由地將自己的生命花在更有意義的追求上，而不是花在那些需要努力賺錢來維持基本生存需求的事情上，還是會帶來大范圍的失業和社會動蕩，還有待定論。
上述兩種結果在2019年都不太可能出現，但這是一個將繼續激烈辯論的話題。與此同時，我們可以期待以下五件事的發生:
一、人工智能越來越成為一個國際政治問題
2018年，世界主要大國美國在貿易和國防方面越來越多地筑起圍墻，以保護自己的國家利益。
面對美國政府對用于制造人工智能的產品和服務征收的關稅和出口限制，中國在研發方面加大了自力更生的努力。
中國科技制造商華為宣布，計劃開發自己的人工智能處理芯片，從而降低了中國蓬勃發展的人工智能行業依賴英特爾和英偉達等美國制造商的需求。
國際間的緊張關系可能損害世界各地學術和工業組織之間的合作精神。這種開放協作的框架對我們今天看到的人工智能技術的快速發展和部署起到了重要作用，而圍繞一個國家的人工智能發展設立邊界可能會減緩這一進程。特別是，它可能減緩圍繞人工智能和數據的共同標準的發展，而這些標準可能會大大提高人工智能的實用性。
二、邁向“透明人工智能”
人工智能在更大范圍內的應用——尤其是涉及到處理人類數據時——受到了“黑匣子問題”的阻礙。大多數情況下，如果不徹底了解它實際在做什么，它的工作方式就顯得神秘莫測。
為了充分發揮人工智能的潛力，我們需要信任它——我們需要知道它處理我們的數據目的，原因，以及當涉及到影響我們生活的問題時，它是如何做出決定的。這通常很難傳達——尤其是人工智能之所以特別有用，是因為它能夠建立聯系并做出推論，而這些推論在我們看來可能并不明顯，甚至可能有違直覺。
但建立對人工智能系統的信任不僅僅是為了讓公眾放心。研究和商業也將從公開數據或算法的偏差中受益。報告甚至發現，企業有時不愿部署人工智能，因為它們擔心，如果目前的技術后來被判定不公平或不道德，它們未來可能會面臨責任。
到2019年，我們可能會看到更多地強調旨在提高人工智能透明度的措施。今年，IBM發布了一項新技術，旨在通過AI OpenScale技術改善決策的可追溯性。這一概念不僅提供了對正在作出的決策的實時洞察，而且還提供了對如何作出決策的實時洞察，從而在使用的數據、決策權重和信息中可能存在的偏差之間建立聯系。
今年在全歐洲實施的《通用數據保護條例》為公民提供了一些保護，使其免受僅由機器做出的對其生活具有“法律或其它重大”影響的決定。盡管它還不是一個燙手山芋，但在2019年期間，它在公共話語中的地位可能會上升，進一步鼓勵企業朝著透明的方向努力。
三、人工智能和自動化深入到每一個行業
2018年，企業開始更加堅定地把握人工智能在現實世界中能做和不能做的事情。在花了幾年時間整理他們的數據，并確定人工智能可以帶來快速回報或導致失敗的領域之后，大企業作為一個整體，已經準備好推進經過驗證的計劃，從試點和軟啟動到全球部署。
在金融服務領域，每秒數千筆交易的龐大實時日志通常由機器學習算法解析。零售商擅長通過收款和忠誠度計劃獲取數據，并將其輸入人工智能引擎，以找出如何更好地向消費者銷售產品。制造商使用預測技術精確地知道機械可以承受多大的壓力，以及它什么時候可能出現故障。
到2019年，我們將看到越來越多的人相信這種智能的預測技術，在其最初部署時學到的知識的支持下，能夠在一家企業的所有業務中大規模推廣。
人工智能將擴展到人力資源或優化供應鏈等支持職能，在這些職能中，圍繞物流以及招聘和解雇的決策將越來越多地由自動化來決定。管理合規和法律問題的人工智能解決方案也可能越來越多地被采用。由于這些工具通常適用于許多組織，它們將越來越多地作為服務提供，同時也為較小的企業提供人工智能用例。
我們還可能看到，利用數據產生新的收入流的企業數量有所增加。在其行業內建立交易和客戶活動的大型數據庫，本質上是讓任何充分了解數據的企業開始“谷歌化”自己。對于John Deere等企業來說，成為數據即服務(data-as-a-service)的來源是一種轉型。Deere提供基于農業數據的分析，幫助農民更有效地種植農作物。2019年，隨著越來越多的公司認識到自己擁有的信息的價值，他們將采用這種策略。
四、人工智能創造的就業機會將超過失去的就業機會。
正如這篇文章的引言中所提到的，從長遠來看，機器的崛起是否會導致人類失業和社會沖突還是烏托邦式的無工作未來，或者介于兩者之間(可能更現實一些)，這是不確定的。
不過，至少在未來一年，這方面似乎不會立即出現問題。Gartner預測，到2019年底，人工智能將創造出比現在更多的就業崗位。
自動化將導致180萬個就業崗位流失——制造業尤其可能受到沖擊——但將創造230萬個就業崗位。Gartner的報告特別指出，這些領域可能集中在教育、醫療和公共部門。
造成這種差異的一個可能原因是，當涉及到將人工智能應用于非手工工作時，人們強調要以“增強”的能力推出人工智能。倉庫工人和零售收銀員經常被自動化技術取代。但當涉及到醫生和律師時，人工智能服務提供商已經協同努力，將他們的技術展示為可以與人類專業人士協同工作的工具，幫助他們完成重復性的任務，同時把“最終決定權”留給他們。
這意味著這些行業從技術方面的人力就業增長中受益——那些需要部署技術和培訓員工使用技術的行業——同時保留了從事實際工作的專業人員。
對于金融服務業來說，前景可能略顯黯淡。花旗集團前首席執行長Vikram Pandit在2017年做出的一些估計顯示，該行業的人力資源可能在五年內減少30%。隨著后臺功能越來越多地由機器管理，我們有望在明年年底實現這一目標。
五、人工智能助手將大顯身手
人工智能已經真正融入了我們的生活，以至于大多數人在搜索谷歌、在亞馬遜購物或觀看Netflix的時候，都不會懷疑這樣一個事實:高度精確的人工智能驅動的預測正在努力改變體驗。
當我們與人工智能助手(例如Siri、Alexa或谷歌助理)交互時，就會產生一種略微明顯的與機器人智能打交道的感覺，幫助我們理解現代世界中可用的無數數據源。
2019年，我們中的更多人將使用AI助手來安排我們的行程、旅行計劃和披薩訂購。隨著這些服務學會更好地預測我們的行為和理解我們的習慣，它們將變得越來越有用。
從用戶收集的數據允許應用程序設計人員準確地了解哪些特性提供了價值，哪些特性沒有得到充分利用，可能會消耗寶貴的資源(通過帶寬或報告)，這些資源可以更好地用于其他地方。
因此，我們確實希望使用人工智能的功能——比如叫車和外賣服務，以及選擇餐館——正變得越來越精簡和便捷。
除此之外，人工智能助手在理解人類用戶方面被設計得越來越高效，因為用于將語音編碼成計算機可讀數據(反之亦然)的自然語言算法，正暴露我們在溝通方式中越來越多的信息。
很明顯，今天Alexa或谷歌助手和我們之間的對話可能顯得很生硬。然而，這一領域理解的迅速加快意味著，到2019年底，我們將習慣與與我們共享生活的機器進行更為自然流暢的對話。
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