不一样的IT生态思维

2020年AI应用趋势会有哪些变化?

如今,面对AI百亿产业大餐,动辄数千万元的AI项目并不鲜见。过去一年,伴随AI产业火热迸发,许多对AI技术颇具认知的数字化企业始“拥抱”AI技术所带来的红利,而另一方面,它们也在热切期待AI技术的“能够带来更多“接地气”的硬实力。

那么,即将到来的2020,IT产业链上下游会看到哪些AI趋势的变化呢?

关于2020年AI技术的五项预测

应用,在2020年,企业组织将进一步扩大AI应用规划。当前,将AI付诸实践的企业,已经看到了明显的积极成果。权威机构BrainCreators先前对140位专业人员进行的民意测验印证这一点。

调查显示,多达54%的受访者已经在组织内实施了机器学习策略。该小组中有28%的人正在忙于扩大他们的机器学习计划,还有35%的人表示他们可以显示出可观的投资回报率(ROI)。

数据,数据作为AI应用的底层支撑为AI行业方案的落地起到了关键作用。数据专家正不断收集,转换和准备启动机器学习项目所需的数据。

而突破的重点在于,数据专家希望AI技术在访问、处理数据能够让后者自动适配调取、分析及应用,而无需获得IT管理员的许可。

数据科学家日益面临的另一个挑战是决策过程。

尽管目前数据工作流与用户之间变得更加友好,但它们并不总是集成到公司的决策过程和系统中。这使得管理人员有时很难与数据专家实现共享数据服务。没有这种集成,管理人员很难理解为什么从原型到生产的过程需要这么长时间。而且,他们不会轻易支持对于落地较慢项目的投资。这就是为什么在2020年将有越来越多数据分析官来规避此类挑战的原因。

平台,随着公司越来越多地在数字平台上工作,到2020年,“ Power apps”的使用将增加。结果,AI将越来越受到服务和应用程序的驱动,从而使组织能够基于持续的交互来更快地响应,学习和更改。通过预测新的结果并提出建议,流程和客户体验得到改善,从而使组织能够获得竞争优势。

NLP,组织对自然语言处理(NLP)仍然感到失望。同样在2020年,许多公司将发现NLP应用程序尚无法进行人工对话。

NLP应用程序无法始终为客户提供帮助的原因是,我们无法为AI应用程序提供良好的因果假设。如果我们想迈出认知发展的下一步,解释原因和后果至关重要。只有这样,NLP应用程序才能做出重要决策。

考虑以下问题:患者明天是否需要使用药物A或B?公司明年是否必须采用政策A或B?为了使NLP应用程序具有解释能力,仍需要人工判断。暂时,企业不得不将NLP应用程序视为仅能解决重复性问题的便捷工具。

信心,对人工智能的信心将在2020年进一步提高。各国政府认为,人工智能可以为社会做出积极贡献,并且正在越来越多地执行城市管理及行业应用。用于社会、行业管理的人工智能投资将进一步增加。例如基于数据响应不断变化的智能能源网络、基于算法而对气候变化的影响可见分析的AI应用方案。

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