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2020年值得關注的10個人工智能趨勢

2020-01-13 09:54:34  來源:機房360

摘要:未來一年人工智能技術和市場將會如何發展?而在主要的人工智能趨勢中,尋找邊緣計算的建模、對數據治理的新關注以及持續的人才競爭。
關鍵詞: 人工智能
  未來一年人工智能技術和市場將會如何發展?而在主要的人工智能趨勢中,尋找邊緣計算的建模、對數據治理的新關注以及持續的人才競爭。

  很多企業都在采用人工智能,但是,很少有人做得很好。實際上,根據麻省理工學院2019年發布的《SMR-BCG人工智能全球執行研究報告》,90%的公司已經對人工智能進行了一些投資,但70%的公司表示,迄今為止,他們所看到的人工智能的影響微乎其微或根本沒有影響。
 
  Tetra VX公司產品管理總監Kara Longo Korte表示,展望2020年,首席信息官們將需要更好地評估其人工智能賭注的價值,并證明對業務的投資回報率。這也是Forrester公司分析師對人工智能做出的預測:“我們相信,2020年將是企業聚焦人工智能價值、脫離實驗模式、在現實中立足于加速采用人工智能的一年。”
 
  2020年人工智能發展趨勢
 
  在人工智能領域,未來一年將是一個活躍的一年,IT領導人應遵循以下幾個相關趨勢:
 
  1.IT領導者將真正了解如何衡量人工智能的影響
 
  這是一個令人震驚的統計數據:根據麻省理工學院人工智能調查,在過去三年里,只有不到五分之二的公司報告了人工智能帶來的商業收益。考慮到大型投資機構在人工智能方面的能力仍在不斷提高,這一點在新的一年里需要改變。
 
  實現這一目標的一種方法是改變人們衡量結果的方式。考慮針對易用性、改進的流程、客戶滿意度等方面的報告。軟件供應商Element公司人工智能首席執行官兼聯合創始人Jean-Fran?ois Gagné表示:“首席信息官還需要繼續投入更多預算,以了解人工智能如何使他們的組織受益,并實施能夠提供真正投資回報率的解決方案。否則就有可能落后于競爭對手。”
 
  2.人工智能有助力運營化
 
  人工智能有潛力成為企業新的操作系統。Gagné說:“在過去的十年里,各組織一直在學習人工智能技術,并開始使用這項技術,但成功地將模型投入生產仍然是一個挑戰。今年將是支持有效部署所需基礎設施的轉折點,提供支持人工智能自適應決策的集成學習環境和數據生態系統。”
 
  3.數據治理將變得更加重要
 
  SPR公司企業架構執行副總裁Pat Ryan表示,2020年將把人工智能投入生產。但這將需要IT與首席數據官的組織合作。Forrester公司在其2020年人工智能預測報告中表示,問題是從復雜的應用程序中獲取數據,并說服各種數據工作人員一起努力。”
 
  Ryan表示,隨著企業意識到人工智能并不是魔術,而是數學,人工智能和機器學習的魅力將逐漸消失。組織現在也知道需要高質量的數據作為人工智能和機器學習的基礎,所以到2020年,人們將看到對數據治理、數據分析人員、數據工程師和機器學習工程師的高度贊賞和需求。
 
  Forrester公司表示,創建一個能夠持續管理的數據管道,以推動更成功的人工智能項目。這就是為什么擁有首席數據官(CDO)的公司比那些沒有首席數據官(CDO)的公司使用人工智能、機器學習、深度學習的可能性高出1.5倍。
 
  4.人工智能專業人士將大放異彩
 
  在LinkedIn公司的2020年美國15個新興職位中,人工智能專家位居榜首。LinkedIn公司的數據顯示,在過去四年中,人工智能專業人士(包括人工智能和機器學習工程師)的招聘每年增長74%。LinkedIn公司表示,“人工智能和機器學習都已成為創新的代名詞,我們的數據顯示,這不僅僅是一個熱門話題,”舊金山灣區、紐約、波士頓、西雅圖和洛杉磯的人工智能市場尤其火爆
 
  5.數據建模將走向邊緣
 
  預計2020年將從只使用云計算轉向使用云計算邊緣混合策略,以實現機器學習(ML)。FogHorn公司負責軟件工程的副總裁SenthilKumar說:“能夠分析云中的高保真、高分辨率、原始機器數據通常很昂貴,而且由于交通和生態系統的考慮,這種情況不會實時發生。到目前為止,許多組織已經決定使用較小的樣本量或延遲時間的數據來進行工作,這可能會提供不完整或不準確的情況。”
 
  Forrester公司分析師Kumar預測說,“到2020年,全球邊緣云計算服務市場(分布式邊緣計算基礎設施上的基礎設施即服務和高級云原生編程服務)將至少增長50%。通過實施邊緣優先的解決方案,組織可以在本地合成數據,識別核心原始數據集上的機器學習推斷,并提供增強的預測能力,通過實時運行機器學習模型的‘邊緣化’版本,組織能夠對實時事件做出更快的響應,并能夠在源代碼處對感興趣的事件采取行動、作出反應、采取行動。”
 
  6.人工智能將用于B2B
 
  B2B銷售和服務的復雜性比人工智能消費者的推論更能從人工智能中受益。Globality公司首席收入官Keith Hausmann表示:“機器和深度學習使復雜B2B服務的用戶能夠通過直觀的需求識別過程,以及對潛在貿易伙伴優勢和能力的廣泛了解,定義復雜需求并將其與理想貿易伙伴相匹配。隨著人工智能在每次交互中更好地了解個人偏好和公司要求,特別是組織文化和價值觀等無形領域,用戶體驗將會不斷改善。”
 
  7.人機在聯絡中心融合
 
  TetraVX公司的Korte說:“消費者尋求通過越來越多的數字渠道獲得更快的服務的努力,已經使聯絡中心團隊面臨挑戰,導致團隊領導者不得不解決漫長的等待時間、笨拙的客戶旅程和不堪重負的代理商。人工智能可以補充代理,使他們能夠更好地跨渠道提供及時或明智的響應。”
 
  Korte說,“與任何新技術的實施一樣,聯絡中心的人工智能也面臨著自己的挑戰。重要的是,組織必須保持人性化的客戶服務體驗,以確保從外部看,客戶的旅程不會顯得過于自動化。但要注意:獨立的對話式人工智能將在2020年可能會受到沖擊。”
 
  Forrester公司指出,企業已采用聊天機器人來降低客戶服務成本,但過于雄心勃勃的項目無法解決客戶的問題或回答他們的問題。盡管工具集日趨成熟(包括擴展了預先構建的和特定于垂直方向的意圖庫以及功能強大的自然語言理解(NLU)引擎),但到2020年底,對話式人工智能仍將為不到20%的成功客戶服務交互提供動力。”
 
  8.自動化可能會加速
 
  在2020年的詞匯表中添加一個新詞:Hyperautomation(超級自動化),這意味著應用人工智能和機器學習等先進技術來自動化流程,并通過一系列工具和更高水平的人員來提高水平。Gartner公司將超級自動化評為2020年十大戰略技術趨勢之一。
 
  Gartner公司表示,目標是更多的人工智能驅動的決策,許多組織創建了自己的數字孿生體,這使他們能夠可視化功能、流程和關鍵性能指標如何相互作用來驅動價值。
 
  9.異構架構將出現
 
  如今,支持人工智能的應用程序和網絡依賴于不同的處理架構。根據ABIResearch公司的54項技術趨勢觀察,這種情況可能在2020年發生改變。ABI研究分析師預測:“下一代以及人工智能和多語言框架的本質將是多模式的,它們的操作可能需要異構計算資源,注意到領先的芯片制造商將離開專有軟件棧,開始采用開放軟件開發工具包(SDK)和應用程序編程接口(API)方法來開發他們的工具。”
 
  10.將會犯的人工智能錯誤
 
  正如Forrester公司指出的那樣,人工智能不是完美的;它可以使歧視和偏見長期存在。該分析公司預計,,一些備受矚目的公關災難可能會因此對一些公司造成傷害,但最終不會摧毀人們對人工智能的信任。
 
  Forrester分析師寫道,人工智能可以使歧視永久化,虛假信息的傳播、濫用面部識別功能以及過度使用個性化功能可能會傷害、冒犯客戶和員工。最后,這些失誤將有更大的目的:突出負責任的人工智能開發和部署的重要性。

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責編:jiaxy
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