来源:FreeBuf.COM

Gartner的这种成熟度周期凸显出人工智能正以多种不同的方式影响企业

根据Gartner对2019年的CIO议程调查,2018年至2019年间,部署人工智能(AI)的组织从4%增长到了14%。

与几年前相比,人工智能正在以多种不同的方式影响组织,当时没有其他方法可以替代使用机器学习(ML)构建自己的解决方案。AutoML和智能应用拥有较明显的发展势头,其他方法也同样值得关注——即人工智能平台即服务(AIPaaS)或人工智能云服务。

受亚马逊Alexa、谷歌Assistant等公司在全球范围内取得成功的推动,对话人工智能仍是企业规划日程中的首要内容。与此同时,诸如增强智能、边缘人工智能、数据标签和可解释的人工智能等新技术不断涌现。

今年的成熟度曲线出现了许多新技术,但被大众所知晓的有价值或目标的很少

Gartner 2019年人工智能成熟度曲线审查了在AI领域的创新和趋势潮流,以及AI计划范围。快速跟风者,首先应该为AI设计一个商业案例。对于早期使用者来说,AI的可扩展性是下一个挑战。

今年的成熟度周期包含了很多新技术,但被大众所知晓的有价值或目标的很少,而被主流应用的则少之又少。“这并不代表AI是不可用的。这表示它将会发生改变,为了评估AI的价值和风险,CIO需要为其设定现实的预期。” Gartner副总裁分析师Svetlana Sicular表示。

以下是Sicular重点介绍的人工智能技术,这些技术必须在CIO的计划上,才能在未来两到五年内对业务转型产生巨大影响。

增强型智能(Augmented intelligence)

增强型智能是以人为中心的AI与人协作提高认知能力的合作模式。它关注的是人工智能在提高人类能力方面的辅助作用。

AI与人们互动,改善他们已经知道的事物,可以减少日常失误,并可以改善客户互动、市民服务和病人护理。增强型智能的目标是提高自动化的效率,同时辅以人性化和常识来管理决策自动化的风险。

吐槽:不再是我们日常所调戏的Siri和人工智障爱酱,开始追求更高的智慧,比如阿尔法狗这种,目前听说过的比较成功的就是游戏的黑科技外挂,星际1、拳皇97的黑科技可以秒杀世界顶级选手,如果在其他领域开发出这样的增强型智能程序,是不是离Skynet也不远了。

聊天机器人(chatbots)

聊天机器人是AI的代表,影响着人们所有可交流的领域,比如汽车制造商KIA,它每周与11.5万名用户对话,或者Lidl的Winebot Margot,它提供购买葡萄酒的指导和食物搭配方面的建议。

聊天机器人可以基于文本或语音,也可以两者结合,并依赖于极少人为干预的脚本响应。

常见的应用程序存在于HR、IT帮助台和自助服务中,聊天机器人在客户服务领域已经产生极大影响,尤其是改变了客户服务的执行方式。从“用户学习界面”到“聊天机器人正在学习用户想要的东西”的转变,意味着对员工入职、工作效率和培训的更大影响。

吐槽:感觉是一个很好的方向,但请不要用在推销式垃圾短信方面。比如某宝,凡事留过电话的店铺,后边就有源源不断的打折活动短信。用在一些已形成标准化的办事流程上,也许确实可以省去很多繁琐的步骤。

机器学习(Machine Learning,ML)

机器学习可以解决业务问题,如个性化的客户服务、供应链推荐、动态定价、医疗诊断和反洗黑钱。ML使用数学模型从数据中提取知识和模式。随着组织面临的数据量的指数增长和计算基础设施的改进,ML的使用也在增加。

目前,ML被用于多个领域和行业,以推动改进,并为业务问题找到新的解决方案。美国运通使用数据分析和ML算法来帮助检测几乎实时的欺诈行为,以节省数百万美元的损失。沃尔沃利用数据帮助预测零部件何时可能出现故障,何时需要维修,从而提高了其汽车的安全性。

AI治理

组织不应该忽视AI治理。他们需要意识到潜在的监管和声誉风险。Sicular说:“AI治理是制定政策,对抗AI相关的偏见、歧视和AI其他负面影响的过程。”

确定数据源和算法的透明度要求,减少风险并增强信心

为了发展人工智能治理,数据和分析领导者和CIO应该关注三个领域:信任、透明度和多样性。他们需要关注对数据源和人工智能结果的信任,以确保人工智能的成功使用。他们还需要确定数据源和算法的透明度要求,以降低风险,增强对人工智能的信心。此外,应该确保数据、算法和观点的多样性,以追求人工智能的道德伦理和准确性。

吐槽:IT治理大家都很熟悉,AI治理目前只是理论阶段。近几年经常可以看到,对于安全和AI领域道德伦理问题,可能后边真的要提上日程了。为什么这么说,不知道大家有没有看过最近上映的《鬼娃回魂2019》,没有任何约束的机器学习,最后造就出来的AI是个什么样,确实很难说。

智能应用

大多数组织对获取AI功能的偏好正在发生改变,更倾向于将其用于企业应用程序中。智能应用是具有嵌入式或集成AI技术的企业应用,通过智能自动化、以数据为基础的分析和指导建议来支持或替代基于人工的活动,以提高生产力和决策制定。

今天,企业应用程序供应商正在他们的产品中嵌入AI技术,并引入人工智能平台功能——从企业资源规划到客户关系管理,再到人力资源管理,再到劳动力生产率应用程序。

CIO们应该向他们的外包软件供应商提出要求,需要他们在产品路线图中概述如何结合AI,以高级分析、智能流程和高级用户体验的形式增加业务价值。


《崛起的超级智能》一书主要阐述当今天人类为人工智能的春天到来而兴奋,为人工智能是否超越人类而恐慌的时候,一个更为庞大、远超人类预期的智能形态正在崛起,种种迹象表明50年来,互联网正在从网状结构进化成为类脑模型,数十亿人类智慧与数百亿机器智能通过互联网大脑结构,正在形成自然界前所未有的超级智能形式。这个新的超级智能的崛起正在对人类的科技,产业、经济,军事,国家竞争产生重要而深远的影响。

作者:刘锋   推荐专家:张亚勤、刘慈欣、周鸿祎、王飞跃、约翰、翰兹

未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。

未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

  如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

Gartner 2019年人工智能成熟度曲线的超前趋势相关推荐

  1. Gartner丨 边缘计算成熟度曲线 2019

    全球著名信息技术研究和顾问公司Gartner于2019年下半年发布"边缘计算成熟度曲线",边缘计算社区经过授权,编译发布"边缘计算成熟度曲线 2019 "中文版 ...

  2. Gartner 2018新技术成熟度曲线(五大技术趋势)

    图片来源:Unsplash 来源 架构师技术联盟 如需转载,请联系原作者授权 近日,Gartner发布了2018年新技术成熟度曲线,首次将生物黑客(Biohacking)列为热点技术趋势,再次引发市场 ...

  3. 透过Gartner 2020年人工智能技术成熟度曲线看新的变化

    2020 企业在 AI 方面的投资 根据Gartner最近的一项调查显示,自疫情爆发以来,有47%的企业组织在人工智能(AI)方面的投资维持不变,有30%的企业组织计划增加AI投资. 30%的CEO表 ...

  4. Gartner:2018人工智能技术成熟度曲线

    https://www.secrss.com/articles/4392 人工智能被广为关注,但是一些想法恐难达到预期.本成熟度曲线将追踪AI基本趋势和未来创新,以确定人工智能技术发展的范围.状态.价 ...

  5. 2019年人工智能硬件与应用大趋势

    https://www.toutiao.com/i6639876487501578759/#comment_area 2018-12-28 11:11:56 要: 机器学习能真正发展为人工智能吗?硬件 ...

  6. Gartner 发布 2022 年人工智能技术成熟度曲线:复合 AI、决策智能快速发展,因果 AI 是热点

    作者 | 宋慧 出品 | CSDN 云计算 最近,国际研究机构 Gartner 重磅发布了 2022 年度人工智能技术成熟度曲线(Hype Cycle for AI 2022),CSDN 专访了 Ga ...

  7. Gartner发布2021年人工智能技术成熟度曲线

    编辑 | 宋慧 供稿 | Gartner 全球信息技术研究和顾问公司Gartner 2021年人工智能技术成熟度曲线(Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2 ...

  8. AI前沿 | Gartner曲线5大趋势:传感和移动、超能人类、自动机器人、高级人工智能…...

    点上方蓝字计算机视觉联盟获取更多干货 在右上方 ··· 设为星标 ★,与你不见不散 编辑:Sophia 计算机视觉联盟  报道  | 公众号 CVLianMeng 转载于 :新智元 [人工智能资源(书 ...

  9. 2022年Gartner新兴技术、人工智能技术成熟度曲线概述

    Gartner发布2022年新兴技术成熟度曲线 2022年8月19日,Gartner发布2022年新兴技术成熟度曲线,并列出了25项值得关注的新兴技术.这些技术正在推动沉浸式体验的发展和扩展.加速人工 ...

最新文章

  1. 在数组里查找这样的数,它大于等于左侧所有数,小于等于右侧所有数
  2. linux 安装RedisLive
  3. 这是我第一次使用代码创建出一个窗口【python 游戏实战 01】
  4. BlueIdea 7周年 北京欢天喜地大聚会
  5. 2005年7月19日
  6. MySQL中的show variables like xxx 详解
  7. mysql jdbc8.0驱动包下载_MySQL8.0 connector JAR包的下载位置及JDBC配置
  8. 最全面的安卓编码规范
  9. Easy_CHM生成CHM时出现的目录和索引中文乱码脚本错误
  10. Java——反射(reflection)详解
  11. 不经历风雨怎么见彩虹
  12. 第一篇 Qt能做什么?
  13. 029:vue+openlayers:使用MVT格式读取瓦片数据(示例代码)
  14. python爬取拉钩python数据分析职位招聘信息
  15. 快码加编——代码生成神器
  16. plc开关量输入输出模块的选择
  17. chrome插件draw.io代替visio成为流程图架构图制作新的利器
  18. 中职学生学业水平计算机考试试题,中职学业水平测试试卷(综合卷).docx
  19. 关于原神抽奖概率的简要分析
  20. 使用WebClient实现文件下载

热门文章

  1. 收藏 | Google 发布关于机器学习工程的最佳实践
  2. 106页的《Python进阶》中文版(附下载)!
  3. MBZUAI大学招生了,Michael Jordan、Raj Reddy等大佬授课
  4. 50位青年科学家获颁1.5亿大奖!3位大咖这样寄语
  5. Facebook AI指出:CNN的padding机制,存在一大缺陷
  6. 【原创】强化学习精选资料汇总:从入门到精通,看完这些干货就够啦!
  7. ECCV 2020 | 腾讯优图8篇论文入选,涵盖目标跟踪、行人重识别、人脸识别等领域...
  8. DeepMind提出基于视觉的强化学习模型,十八般兵器对机器人不在话下
  9. 机器人能否取代人工?阿迪达斯付出血的教训,含泪关闭智能工厂
  10. SAP SD基础知识之交货中的控制元素