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[導讀] 近日,圍繞現(xiàn)在AI的定位、未來AI的發(fā)展狀況、如何抵達未來三個話題,老牌信息技術(shù)研究分析公司Gartner發(fā)布了最新版的AI技術(shù)成熟度曲線。在曲線的峰值處,我們能看到AI Paas(人工智能平臺

近日,圍繞現(xiàn)在AI的定位、未來AI的發(fā)展狀況、如何抵達未來三個話題,老牌信息技術(shù)研究分析公司Gartner發(fā)布了最新版的AI技術(shù)成熟度曲線。在曲線的峰值處,我們能看到AI Paas(人工智能平臺服務)、Auto ML(自動化機器學習)等12項技術(shù)成為了人們這一階段對AI最大的期待。

相比之下,Robitic Process AutomaTIon Software(機器人自動化運行軟件)、GPU Accelerators(GPU加速器)、Speech RecogniTIon(語音識別)或?qū)⒊蔀樽羁炻涞氐腁I項目。而Artificial General Intelligence(創(chuàng)造一個像人一樣的AI)、Autonomous Vehicles(自動駕駛汽車)、Quantum CompuTIng(量子計算)等技術(shù)實現(xiàn)難度有待考量,或許還需要超過10年的時間才能實現(xiàn)。

對比2018,哪些技術(shù)發(fā)生了變化,在理解2019AI技術(shù)成熟度曲線前,我們先回顧一下Gartner在2018年的曲線中都預測了什么。

通過兩條曲線的對比,我們可以發(fā)現(xiàn),Ensemble Learning(集成學習)、Virtual Reality(虛擬現(xiàn)實)、Knowledge Management Tools(知識管理工具)、Commercial UAVs(商用無人機)、Crowdsource(眾包)、Human-in-the-Loop(人機回圈)這7項技術(shù)已經(jīng)從19年的技術(shù)成熟度曲線中消失。

相反,AI Marketplaces(人工智能市場)、Reinforcement Learning(強化學習)、Decision intelligence(決策智能)、Data number and AnnotaTIon service(數(shù)據(jù)編號和注釋服務)、Explainable AI(可解釋人工智能)、Edge AI(邊緣人工智能)、Auto ML(自動化機器學習)、Insight Engines(洞察引擎)8項新技術(shù)則登上了新一版的人工智能曲線。

這里存在一些技術(shù)同時存在于兩條曲線上,但是其位置發(fā)生了比較大的移動,比如Augmented Reality(增強現(xiàn)實)實現(xiàn)的預期時間有了較大的提升,從下滑曲線的一側(cè)移至了上升的一側(cè);近期廣泛活躍于世界各國的Autonomous Vehicles(自動駕駛汽車)則遭遇了期望的下降與實現(xiàn)時間延長的雙重沖擊。

2019年,哪些技術(shù)將迎來商業(yè)化?對于困擾人工智能企業(yè)久矣的商業(yè)化問題,Gartner認為,Custom-developed AI Solutions、AI cloud services and APIs、Search and insight engines、AI embedded in ERP, CRM, HR applications、Automated ML將最先進入企業(yè),成為最有可能實現(xiàn)商業(yè)化的技術(shù)。

但是,要實現(xiàn)上述技術(shù),以及曲線中提到的其他稍顯遙遠的技術(shù),道德和倫理的建立至關(guān)重要。特別是在人工智能面前,我們可能會面臨一場前所未有的認知革命。

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