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哪些人工智产业将最先实现商业化

2019年08月23日 10:23 次阅读

近日,围绕现在AI的定位、未来AI的发展状况、如何抵达未来三个话题,老牌信息技术研究分析公司Gartner发布了最新版的AI技术成熟度曲线。在曲线的峰值处,我们能看到AI Paas(人工智能平台服务)、Auto ML(自动化机器学习)等12项技术成为了人们这一阶段对AI最大的期待。

相比之下,Robitic Process AutomaTIon Software(机器人自动化运行软件)、GPU Accelerators(GPU加速器)、Speech RecogniTIon(语音识别)或将成为最快落地的AI项目。而Artificial General Intelligence(创造一个像人一样的AI)、Autonomous Vehicles(自动驾驶汽车)、Quantum CompuTIng(量子计算)等技术实现难度有待考量,或许还需要超过10年的时间才能实现。

对比2018,哪些技术发生了变化,在理解2019AI技术成熟度曲线前,我们先回顾一下Gartner在2018年的曲线中都预测了什么。

哪些人工智产业将最先实现商业化

通过两条曲线的对比,我们可以发现,Ensemble Learning(集成学习)、Virtual Reality(虚拟现实)、Knowledge Management Tools(知识管理工具)、Commercial UAVs(商用无人机)、Crowdsource(众包)、Human-in-the-Loop(人机回圈)这7项技术已经从19年的技术成熟度曲线中消失。

相反,AI Marketplaces(人工智能市场)、Reinforcement Learning(强化学习)、Decision intelligence(决策智能)、Data number and AnnotaTIon service(数据编号和注释服务)、Explainable AI(可解释人工智能)、Edge AI(边缘人工智能)、Auto ML(自动化机器学习)、Insight Engines(洞察引擎)8项新技术则登上了新一版的人工智能曲线。

这里存在一些技术同时存在于两条曲线上,但是其位置发生了比较大的移动,比如Augmented Reality(增强现实)实现的预期时间有了较大的提升,从下滑曲线的一侧移至了上升的一侧;近期广泛活跃于世界各国的Autonomous Vehicles(自动驾驶汽车)则遭遇了期望的下降与实现时间延长的双重冲击。

2019年,哪些技术将迎来商业化?对于困扰人工智能企业久矣的商业化问题,Gartner认为,Custom-developed AI Solutions、AI cloud services and APIs、Search and insight engines、AI embedded in ERP, CRM, HR applications、Automated ML将最先进入企业,成为最有可能实现商业化的技术。

但是,要实现上述技术,以及曲线中提到的其他稍显遥远的技术,道德和伦理的建立至关重要。特别是在人工智能面前,我们可能会面临一场前所未有的认知革命。

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