虽然目前人工智能的应用仍然局限于机器学习任务，但算法和硬件正在逐步融合，这将对快速、高效地实现人工智能产生重大影响。研究人员现在可以在数小时或数天内训练神经网络，从而为人类生活提供了一系列的可能性、实用产品和可以学习的案例，而这些可能是我们以前都没有考虑过的。
例如，谷歌的人工智能团队DeepMind正在努力解开蛋白质折叠的奥秘，这一发现可能对医疗保健领域产生深远的影响。
2018年将是人工智能进入十字路口的一年，这一年企业将能够更好地实现AI真正的用例，撇清炒作嫌疑，这一年人工智能的应用也将折射出人性的善与恶。下面，让我们来看一下，2018年AI将发生什么变化：
1.黑客通过逆向工程击败基于机器学习的安全系统
最近，广泛的安全攻击事件表明黑客正变得越来越狡猾。利用人工智能，电脑实际上会变得怠惰，这样黑客就可以更快、更秘密地达到目的。在2018年，很有可能黑客会进行反向工程或反编译，并通过内部攻击、恶意软件、勒索软件等来打败机器学习（ML）安全系统。
2.人工智能解决了对数据所有权和控制权的反弹问题
未来一年可能会看到由数据泄露、欧盟通用数据保护监管执法（GDPR）或撤销美国网络中立性等事件引发的反弹。反弹期间，每个人都可以要求自己在网络上的行为作为数据存储起来用作个人IP.如果出现这种情况，包括Facebook和谷歌在内的行业巨头将不得不回答关于数据所有权的基本问题。这意味着用户和科技公司将不得不决定数据使用方式的支配人，受益者，共享者等，而所有这些人工智能可以提供答案。
3.心怀不轨者将AI聊天机器人变成了新的威胁
今年将是黑客、诈骗犯和其他在黑暗网络中运作的组织学习如何影响AI聊天机器人的一年。这些交互的媒介已经可以更新用户的银行账户余额，或者作为酒店礼宾员，更有甚者可能会将他们的能力转化为自我启动的任务，并参与到诸如破坏公共设施、偷钱、操纵人类行为、意见和决策等不法活动的准对话中。当然，值得庆幸的是，我们也可以部署人工智能，以探测那些江湖骗子的伎俩。
4.人工智能结合区块链，强化深度学习
在接下来的一年里，可以看到人工智能将与区块链结合起来，创造出一种全新的深度学习方法，比之前设想的更聪明，学习速度更快。这仅仅是一波浪潮的开始，因为存储在区块链上的数据具有迅速流行和不可改变的特性，这可能会产生更精确的人工智能预测。先进的公司还可以反过来用新的方法发现、提取和分析区块链中的数据来解决老问题。
5.利用NLG和NLU突破性的进展来自动教授AI学习系统
随着时间的推移，我们可以通过那些使用自然语言生成（NLG）和自然语言理解（NLU）来自动教授人工智能学习系统的计算机科学家来了解人工智能的突破。虽然企业已经使用了无人监督的机器学习算法，如生成对抗网络（GANs）来执行更简单的任务，但计算机科学家们正在努力突破，允许使用诸如合同、语音和视频等全方位数据进行一次性学习。我们可能会看到使用NLU和NLG自动生成新的但有效项目的例子来学习，从而自动改进模型。
6.人工智能将成为律师的主流服务方式
今年，随着人工智能和其他先进技术在全球企业中占据主流地位，法律行业将出现大规模的转变。由于越来越多的安全顾虑，加上人工智能变得相对容易部署和使用，采购信息将成为法律专业人员使用人工智能系统来创造储蓄的驱动因素。这一变化可能是推动首席绩效官、首席法律官和法律事务从幕后走向台前的催化剂，因为客户不再对一些人工智能系统可以轻易完成的事情接受高收费。
7.技术和标准的融合构建新的智能合约框架
随着智能合约（IC）的核心功能在协议级别上可用，技术和标准的合并将在2018年发生。这已经开始成为一种“智能合同”，它可以在任何时候对敏感数据进行加密，在区块链版本中也可以使用。端到端的加密和安全性可以进一步扩展到许多参与方之间的安全契约，而这种由IC和AI启用的安全学习的关键组件可以构建在一个新的应用程序上。