9月24日消息，Gartner發(fā)布 2021年人工智能技術(shù)成熟度曲線(Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021)，其中的四個趨勢正在推動近期人工智能創(chuàng)新。這四個趨勢分別是：負責(zé)任的人工智能、小而寬數(shù)據(jù)策略、人工智能平臺的操作化，以及數(shù)據(jù)、模型和計算資源的有效利用。
Gartner高級首席研究分析師Shubhangi Vashisth表示：“人工智能的創(chuàng)新速度飛快，技術(shù)成熟度曲線中 一半以上的技術(shù)將在二到五年內(nèi)成為主流技術(shù) 。邊緣人工智能、計算機視覺、決策智能和機器學(xué)習(xí)等創(chuàng)新都將在未來幾年對市場產(chǎn)生革命性的影響。”
人工智能市場仍處于逐步發(fā)展階段，位于技術(shù)萌芽期的人工智能創(chuàng)新占據(jù)著很大的比例(見圖一)。這表明終端用戶正在尋求超出當(dāng)前人工智能工具功能范圍的特定技術(shù)功能這一市場趨勢。
圖一、人工智能技術(shù)成熟度曲線
來源：Gartner(2021年9月)
Gartner認為以下四項趨勢正在推動人工智能創(chuàng)新：
負責(zé)任的人工智能(Responsible AI)
Gartner研究副總裁Svetlana Sicular表示：“提高人工智能技術(shù)的可信度、透明性、公平性和可審核性對各類利益相關(guān)者的重要性仍在日益增加。負責(zé)任的人工智能有助于：實現(xiàn)公平(即便數(shù)據(jù)中存在偏見也不例外)、獲得信任(盡管透明度和可解釋性方法正在逐步發(fā)展)以及在確保監(jiān)管合規(guī)的同時，努力克服人工智能的概率性質(zhì)?！?/p>
Gartner預(yù)測到2023年，所有人工智能開發(fā)和培訓(xùn)人員都必須具備負責(zé)任的人工智能方面的專業(yè)知識。
小而寬數(shù)據(jù)(Small and Wide Data)
數(shù)據(jù)是成功人工智能計劃的基礎(chǔ)。小而寬數(shù)據(jù)策略能夠?qū)崿F(xiàn)更強大的分析和人工智能、減少企業(yè)機構(gòu)對大數(shù)據(jù)的依賴，并提供更豐富、更完整的情境感知。
根據(jù)Gartner的預(yù)測，到2025年，70%的企業(yè)機構(gòu)將被迫把重點從大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向小而寬數(shù)據(jù)，這將為分析工具提供更多的上下文并減少人工智能對數(shù)據(jù)的需求。
Sicular表示：“小數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于使用只需較少數(shù)據(jù)就能提供實用洞察的分析技術(shù)，而寬數(shù)據(jù)則能實現(xiàn)各種數(shù)據(jù)源的分析和協(xié)同作用。把這些策略結(jié)合在一起就能夠?qū)崿F(xiàn)更強大的分析并有助于獲得更加全方位的業(yè)務(wù)問題視角?！?/p>
人工智能平臺的操作化(Operationalization of AI Platforms)
運用人工智能促進業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的緊迫性和關(guān)鍵性正在推動人工智能平臺的操作化需求。這意味著將人工智能項目從概念轉(zhuǎn)向生產(chǎn)，從而可以依靠人工智能解決方案來解決企業(yè)范圍內(nèi)的問題。
Sicular表示：“根據(jù)Gartner的研究，只有一半的人工智能項目能夠從試點進入到生產(chǎn)，而這些項目的平均完成時間為9個月。人工智能編排和自動化平臺(AIOAPs)和模型操作化(ModelOps)等創(chuàng)新正在實現(xiàn)可重用性、可擴展性和治理，加快人工智能的采用和增長速度。”
資源高效利用(Efficient Use of Resources)
鑒于人工智能部署所涉及到的數(shù)據(jù)、模型和計算資源復(fù)雜性與規(guī)模，人工智能創(chuàng)新需要最高效地利用這些資源。多重體驗(multiexperience)、組合式人工智能(composite AI)、生成式人工智能(generative AI)和Transformer因能夠以更高效的方式解決各類業(yè)務(wù)問題而引起了人工智能市場的關(guān)注。
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