2020年及以后的AI趋势。人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一( 空间技术、 能源技术、 人工智能)。也被认为是二十一世纪三大尖端技术( 基因工程、 纳米科学、 人工智能)之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。
无论是机器撰写的新闻文章,由AI主导的网络安全还是在情绪检测方面的重要进展,2019年无疑为人工智能(AI)领域带来了最前沿的成就。 展望2020年代,我们可以期待什么?
对于企业和消费者而言,人工智能肯定会继续以有希望的方式发展。 迄今为止,围绕AI的炒作正迅速被更切实的现实所取代,从而为组织提供了一种以结果驱动方式获得AI收益的机会。
人工智能将如何帮助企业领导者和决策者突破企业界限,以提高业务绩效:
AI:不再只是流行语
如今,对于大多数工作场所而言,AI并不陌生。 根据Forrester的研究,全球53%的数据和分析决策者表示他们已经实施,正在实施或正在扩展或升级某种形式的AI的实施。
在2019年,我们看到了围绕AI的对话发生了转变。 组织开始关注从AI获得的商业价值,而供应商则向客户介绍了AI的成熟度。 同时,公司开始寻找数据科学家以外的角色来支持他们的AI旅程。
今年,我们将继续关注通过AI应对"真正"的挑战,而不再是模糊地成为"支持AI的"。 有关如何开始使用AI以及将AI应用于业务需要哪些团队技能的话题将有更多讨论。 您将了解有关如何通过采用来实现业务投资回报的更多信息。
越来越多的企业将意识到,由合适的人负责其AI计划将产生更大的收益。 例如,拥有专门的首席数据官(CDO)或首席分析官(CAO)的公司使用AI,机器学习(ML)和/或深度学习进行洞察计划的可能性已经比没有CDO的公司高出约1.5倍。
通过更加强调工作场所中的AI,每个部门和职位的员工都将注意到AI对企业的重要性日益提高。
数据科学团队将继续受益于欢迎具有跨学科经验的成员,这将进一步扩大在使用AI中发挥更大作用的非技术人员的数量,这是由于更容易使用ML工具包和AutoML功能的推动。
随着AI应用的增长以及越来越多的员工实际体验到AI如何增强,改进甚至从根本上改变其战略和工作角色,AI将不再受制于企业的研发部门。 它几乎涉及到未来公司的每个部分。
隐形AI实施
在2019年,我们看到了狭窄AI领域的巨大进步,包括卫星图像,自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域。 展望未来,期望在AI研究以及AI模型的商品化方面看到更多突破。
人工智能将越来越多地嵌入到领域驱动的解决方案中,从而使其变得无形而无处不在。 边缘计算中AI的趋势使用就是一个例子。 在更有效地利用资源的推动下,信息处理和内容收集将更接近信息源。
边缘的AI还可以降低延迟并提高数据隐私性。 AI驱动的推理,模式匹配和预测将融合到边缘的域应用程序中,从而使用户界面更智能。
IDC预测,到2022年,将有75%的企业将智能自动化嵌入技术和流程开发中。 该报告还预测,到2024年,人工智能将成为新的用户界面,计算机视觉,自然语言,增强现实和虚拟现实将增强50%的用户触摸。 人工智能将无处不在,但从未见过。
增强型AI:以人为本的未来
今年,您将看到人类与AI之间更多可见的协作。 越来越多的AI将在环人类中进行设计,从而增强功能。
在紧急情况下,环环相扣不仅是一种故障保护; 就像在今天的自动驾驶汽车上驾驶人类驾驶员一样。 但是,人类在AI系统中的作用远比在出现问题时处于待命状态更重要。
人工输入对于缓解AI偏差等问题以及提高模型日常决策的质量是必不可少的。 组织已经在关注这一需求:根据IDC的数据,在未来四年中,我们将看到75%的企业进行培训和发展以解决新技能以优化人与AI交互的员工。
但是,强大的力量伴随着巨大的责任。 Forrester警告说,今年有三场PR灾难可能会在技术界"声名狼藉":大量假货的出现,面部识别的不正确使用和过度个性化。 借助在环系统,组织可以识别此类AI技术可能发生的不道德转折点,并将其带回到正确的道路上。
显然,2020年对于在企业内部使用AI有着广阔的前景。 但是,企业和消费者必须了解,快速出现的AI功能并不是可以盲目的信任的万灵药。
随着公司继续利用技术的力量,纠正这些误解对于公司至关重要。 借助专为持续的人工输入而设计的系统,企业可以使用AI解决障碍并在2020年及以后实现价值。
人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机,使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科,其范围已远远超出了计算机科学的范畴,人工智能与 思维科学的关系是实践和理论的关系,人工智能是处于思维科学的技术应用层次,是它的一个应用分支。
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