人工智能發(fā)展應(yīng)用的趨勢(shì)分析

    隨著專家們更多地了解大數(shù)據(jù)和智能算法的可能性，人工智能 (AI)已經(jīng)呈現(xiàn)出許多新的形態(tài)和應(yīng)用趨勢(shì)。 因此，今天的人工智能市場(chǎng)由久經(jīng)考驗(yàn)的智能技術(shù)與新的優(yōu)化和先進(jìn)的人工智能組成，這些技術(shù)正在慢慢改變我們的工作和日常生活方式。2021年有哪些對(duì)AI 的未來(lái)最讓人興奮的應(yīng)用趨勢(shì)呢？

    人工智能應(yīng)用的 5 大趨勢(shì)

1. 智能和超級(jí)自動(dòng)化的業(yè)務(wù)流程

    憑借其基于智能編程和算法遵循基本任務(wù)和例程的能力，人工智能正逐漸嵌入組織自動(dòng)化其業(yè)務(wù)流程的方式中。 

    AIOps 和 MLops 是 AI 和自動(dòng)化的常見用例，但 AI 可以在企業(yè)中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的廣度和深度正在迅速增長(zhǎng)。

    全球數(shù)字服務(wù)和咨詢公司Infosys 的高級(jí)副總裁 Bali DR認(rèn)為，人工智能正在朝著一定程度的超級(jí)自動(dòng)化（hyper-automation）發(fā)展，部分原因是為了應(yīng)對(duì)疫情爆發(fā)導(dǎo)致的人工數(shù)據(jù)和程序的意外變化。

    根據(jù)Gartner的定義，超級(jí)自動(dòng)化是將機(jī)器人流程自動(dòng)化（RPA）、智能業(yè)務(wù)管理（IBMPS）、人工智能及高級(jí)分析集合到一起。由 AI 和 ML 拓展的 RPA 成為超級(jí)自動(dòng)化的核心賦能技術(shù)。將 RPA 和AI技術(shù)結(jié)合起來(lái)，為自動(dòng)化提供了強(qiáng)大影響力和靈活性，使之能夠在此前從未成功過(guò)的地方實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化：依賴于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)輸入的無(wú)記錄流程。

    "我們正處于人工智能的第二個(gè)拐點(diǎn)——從消費(fèi)級(jí)人工智能走向企業(yè)級(jí)人工智能。"DR 認(rèn)為，"由于過(guò)度依賴手動(dòng)程序，例如航空業(yè)的大規(guī)模重新安排、銀行前所未有的貸款申請(qǐng)等，這些行業(yè)現(xiàn)在正在轉(zhuǎn)向?qū)�機(jī)器人流程自動(dòng)化與現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的超級(jí)自動(dòng)化，以確保他們可以更好地應(yīng)對(duì)未來(lái)的劇烈變化。"

    盡管AI自動(dòng)化仍主要限于面向任務(wù)的自動(dòng)化，工具方面幾乎不需要想象或猜測(cè)，但一些專家認(rèn)為，我們正在向更多智能自動(dòng)化的應(yīng)用靠攏。

    知名分析和人工智能軟件公司SAS 的人工智能總監(jiān)David Tareen對(duì)智能自動(dòng)化的未來(lái)有以下看法："智能自動(dòng)化將是未來(lái)發(fā)展的一個(gè)重要領(lǐng)域，"Tareen 說(shuō)，"就像我們自動(dòng)化的生產(chǎn)制造一樣，我們將大量使用人工智能來(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)工作的自動(dòng)化。"

    復(fù)雜性來(lái)自于知識(shí)工作具有高度的可變性。例如，一個(gè)企業(yè)會(huì)以不同的方式接收關(guān)于他們的產(chǎn)品或服務(wù)的反饋，而且通常也使用不同的語(yǔ)言。人工智能需要實(shí)時(shí)接受、理解和修改流程，然后才能實(shí)現(xiàn)知識(shí)工作的自動(dòng)化。

2. 強(qiáng)調(diào)負(fù)責(zé)任的人工智能開發(fā)

    由于大數(shù)據(jù)的深度和人工智能對(duì)它的依賴，不道德或準(zhǔn)備不充分的數(shù)據(jù)總是有可能進(jìn)入人工智能訓(xùn)練數(shù)據(jù)集或模型。 

    隨著越來(lái)越多的公司認(rèn)識(shí)到創(chuàng)建以合規(guī)和合乎道德的方式開展AI業(yè)務(wù)的重要性，許多 AI 開發(fā)人員和服務(wù)提供商開始為其客戶提供負(fù)責(zé)任的 AI 解決方案。

    人工智能和混合云公司H2O.ai的營(yíng)銷高級(jí)副總裁Read Maloney，解釋了到底什么是負(fù)責(zé)任的人工智能，以及企業(yè)為改善其人工智能道德而采取的一些不同舉措。

    "人工智能創(chuàng)造了令人難以置信的新機(jī)會(huì)來(lái)改善世界各地人們的生活，" Maloney說(shuō)，"我們將降低風(fēng)險(xiǎn)的責(zé)任作為我們工作的核心，因此在我們的 AI 解決方案中建立公平性、可解釋性、安全性和隱私性是關(guān)鍵。" 

    可解釋的AI 和可解釋的ML：能夠在模型開發(fā)后對(duì)其進(jìn)行解釋，并提供透明的模型架構(gòu)，讓人類用戶既能理解數(shù)據(jù)又能信任結(jié)果。

    有道德的人工智能：在機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)中提供社會(huì)學(xué)上的公平性（即一類人是否被不平等地加權(quán)，并消除人類的歷史偏見）。

    安全的AI：調(diào)試和部署ML 模型，將安全和隱私放在首位。

    以人為本的人工智能：人工智能從人類輸入和協(xié)作中不斷學(xué)習(xí)。由于人工輸入并彌合了人與機(jī)器之間的差距，系統(tǒng)正在不斷改進(jìn)。

    合規(guī)性：確保人工智能系統(tǒng)符合相關(guān)監(jiān)管要求或法規(guī)。

    公司正在探索多種方法來(lái)讓他們的 AI 更負(fù)責(zé)任，大多數(shù)公司都從清理和評(píng)估數(shù)據(jù)集和現(xiàn)有 AI 模型開始。數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案公司InfluxData的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品管理總監(jiān) Brian Gilmore認(rèn)為，模型和數(shù)據(jù)集管理的最佳選擇之一是分布式賬本技術(shù)（DLT）。

    "隨著人們對(duì) AI 的道德和文化影響的關(guān)注逐漸增強(qiáng)，一些企業(yè)開始投資于輔助但重要的技術(shù)，這些技術(shù)利用共識(shí)和其他信任保障系統(tǒng)作為 AI 框架的一部分，"Gilmore 說(shuō)，"例如，分布式賬本技術(shù)為模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)的完整性可審計(jì)證明提供了一個(gè)平臺(tái)。"

    DLT 的去中心化所有權(quán)、訪問(wèn)權(quán)限分配和共享責(zé)任可以為 AI 開發(fā)和應(yīng)用帶來(lái)全面的透明度。困境在于營(yíng)利性公司是否愿意參與社區(qū)模式，以透明度換取消費(fèi)者對(duì)人工智能等關(guān)鍵任務(wù)的信任。

3. 人工智能模型在解決全球問(wèn)題方面的潛力

    到目前為止，人工智能最常用于優(yōu)化業(yè)務(wù)流程并為消費(fèi)者自動(dòng)化一些家庭日常事務(wù)。然而，一些專家開始意識(shí)到人工智能模型在解決全球問(wèn)題方面的潛力。H2O.ai的Read Maloney與來(lái)自不同行業(yè)的人合作，集思廣益，探討如何將人工智能用于更大的利益。

    "我們與許多志同道合的客戶、合作伙伴和組織合作，解決教育、保護(hù)、醫(yī)療保健等方面的問(wèn)題，" Maloney說(shuō)，"AI for good 不僅是我們工作的基礎(chǔ)，包括當(dāng)前在氣候變化、野火和颶風(fēng)預(yù)測(cè)方面的工作，而且我們看到越來(lái)越多的 AI 用于良好的工作，使整個(gè) AI 行業(yè)的世界變得更美好。"

    目前，利他主意的人工智能的一些最令人興奮的應(yīng)用現(xiàn)在正在早期教育中實(shí)施。例如，人工智能驅(qū)動(dòng)的醫(yī)療保健和教育公司DMAI 的首席執(zhí)行Helen Thomas提供了一種人工智能驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品，以確保學(xué)齡前兒童獲得所需的教育，盡管可能會(huì)遇到大流行的挫折：

    除了包括成本和入學(xué)機(jī)會(huì)在內(nèi)的學(xué)前教育預(yù)先存在的障礙之外，最近的研究結(jié)果表明，在 COVID-19 大流行期間出生的兒童的智商得分低于 2020 年 1 月之前出生的兒童，這意味著幼兒對(duì)上學(xué)的準(zhǔn)備比以往任何時(shí)候都少前。 

    "DMAI DBA 動(dòng)物島學(xué)習(xí)冒險(xiǎn) (AILA) 正在通過(guò)人工智能改變這一點(diǎn)。利用認(rèn)知 AI 以一致和重復(fù)的格式提供適當(dāng)?shù)恼n程，支持自然學(xué)習(xí)模式。" Thomas說(shuō)。

4. AIoT：人工智能和物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同工作

    物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備在企業(yè)和個(gè)人用戶中變得非常普遍，但許多科技公司仍在努力解決的是如何從這些設(shè)備不斷流入的數(shù)據(jù)中收集可操作的見解。 

    AIoT（人工智能物聯(lián)網(wǎng)），或?qū)⑷斯ぶ悄芘c物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品相結(jié)合的想法，是一個(gè)開始解決這些未使用數(shù)據(jù)池的領(lǐng)域，賦予人工智能快速、智能地轉(zhuǎn)換這些數(shù)據(jù)的能力。AIoT融合AI技術(shù)和IoT技術(shù)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集來(lái)自不同維度的、海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于云端、邊緣端，再通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，以及更高形式的人工智能，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物數(shù)據(jù)化和智聯(lián)化。

    工業(yè) AI 解決方案公司AspenTech的高級(jí)副總裁兼 AIoT 總經(jīng)理 Bill Scudder認(rèn)為，AIoT 是實(shí)現(xiàn)更智能、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)決策的最關(guān)鍵領(lǐng)域之一。

    Forrester 指出，在企業(yè)內(nèi)部收集的所有數(shù)據(jù)中，多達(dá) 73%未被使用，這凸顯了物聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。隨著連接設(shè)備的數(shù)量不斷增加（例如，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中），從這些設(shè)備收集的數(shù)據(jù)量也在增加。 

    "這導(dǎo)致了許多行業(yè)都出現(xiàn)了一種趨勢(shì)：需要結(jié)合人工智能和物聯(lián)網(wǎng)。原因如下：物聯(lián)網(wǎng)允許連接設(shè)備從各種來(lái)源創(chuàng)建和傳輸數(shù)據(jù)，人工智能可以更進(jìn)一步，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的見解，以推動(dòng)更快、更智能的業(yè)務(wù)決策。這使得對(duì)AIoT的需求呈上升趨勢(shì)。" Scudder 說(shuō)。

5. 決策智能的出現(xiàn)

    決策智能 (DI) 是最新的人工智能概念之一，通過(guò)使用 AI 模型來(lái)分析廣泛的商業(yè)數(shù)據(jù)集，它使許多當(dāng)前的業(yè)務(wù)優(yōu)化更進(jìn)了一步。這些分析用于預(yù)測(cè)從產(chǎn)品到客戶再到供應(yīng)鏈的各個(gè)方面的未來(lái)結(jié)果。

    商業(yè) AI 解決方案提供商Peak公司的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人 Sorcha Gilroy解釋說(shuō)，盡管決策智能是一個(gè)相當(dāng)新的概念，但由于其詳細(xì)的商業(yè)智能（BI）產(chǎn)品，它已經(jīng)受到大型企業(yè)的青睞。 

    "決策智能是一種新的軟件類別，可促進(jìn)人工智能的商業(yè)應(yīng)用，為用戶提供預(yù)測(cè)洞察力和推薦行動(dòng)。" Gilroy說(shuō)，它以結(jié)果為中心，這意味著解決方案必須滿足業(yè)務(wù)需求才能被歸類為DI。

    經(jīng)過(guò)Gartner和IDC的認(rèn)可，決策智能有可能成為世界上最大的軟件類別，并已被企業(yè)在各種應(yīng)用案例中使用，從個(gè)性化購(gòu)物者體驗(yàn)到簡(jiǎn)化復(fù)雜的供應(yīng)鏈等等。眾所周知，耐克、百事可樂(lè)和ASOS等品牌已經(jīng)在使用DI。

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