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编辑：Sophia
计算机视觉联盟  报道  | 公众号 CVLianMeng

转载于 ：https://thenextweb.com/artificial-intelligence/2019/12/17/8-biggest-ai-trends-of-2020-according-to-experts/

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人工智能是发展最快，最难以预测的行业之一。几年前难以想象的所有事情：DeepFakes，人工智能驱动的机器翻译，围棋玩的比人还溜的机器人等不断地出现。但这不会妨碍我们对未来人工智能发展做出预测。人工智能专家给出了他们对2020年未来的发展趋势做出的预测。专家们总结了使医疗更精确成本更低、更关注可解释性/可信任性、不那么依赖海量数据、提高神经网络准确性/效率、自动化AI开发、制造业AI、AI的地缘政治意义、AI药物研发等八大研究趋势。

人工智能将使医疗更准确，成本更低

飞利浦首席创新与战略官Jeroen Tas：“人工智能在2020年的主要影响将是转变医疗工作流程，使患者和医疗专业人员从中受益，同时降低成本。它具有从多种医院信息流（电子健康记录，急诊室入院，设备利用率，人员配备等）实时获取数据并以有意义的方式进行解释和分析的能力，从而可以实现广泛的效率和医疗能力。”

Tas解释说，“在许多医疗系统中，复杂的行政流程，缺乏预防保健以及过度和不足的诊断和治疗造成了巨大浪费。这些都是AI真正可以发挥作用的领域。人工智能最有希望的应用之一将是在'指挥中心'领域，这将优化患者流量和资源分配。”

可解释性和可信任性将受到更多关注

“ 2020年将是AI值得信赖的一年，” Element AI的咨询和AI支持部门负责人Karthik Ramakrishnan说。“ 2019年见证了AI道德规范和风险管理的早期原则的出现，并且有一些早期尝试。可解释性的概念（能够解释基于AI的决策背后的力量）也越来越广为人知。”

人工智能将减少对数据的需求

Affectiva首席执行官兼联合创始人Rana el Kaliouby：“未来应对AI中数据挑战，数据合成方法的将会兴起。”深度学习技术需要大量数据，这意味着基于深度学习构建的AI算法只有在对大量数据进行训练和验证后才能正确运行。但是我们常常发现，获取正确的数据和必要的数据量具有挑战性。

“人工智能领域的许多研究人员正在开始测试和使用新兴的数据合成方法，以克服现实世界数据的局限性。借助这些方法，公司可以获取已经收集的数据，并将创建新数据。”Kaliouby说。”

提高了神经网络的准确性和效率

波士顿大学计算机科学系副教授Kate Saenko说：“神经网络体系结构将继续扩大规模和深度，并产生更准确的结果，并且在模仿涉及数据分析任务的人类绩效方面将变得更好。” “与此同时，提高神经网络效率的方法也将得到改善，我们将看到在小型设备上运行更多实时且节能的网络。”

Saenko预测，诸如Deepfakes之类的神经生成方法还将继续改善，并生成更加真实的文本，照片，视频，音频和其他多媒体。

自动化的AI开发

“到2020年，我们期望在IBM所谓的“ AI for AI”领域看到重大的创新：使用AI来帮助自动化创建，部署，管理和操作AI模型生命周期中涉及的步骤和流程”。IBM Research AI副总裁Sriram Raghavan表示。

在过去的几年中，人工智能的自动化已成为研究和开发领域的一个增长领域。Google的AutoML可简化创建机器学习模型的过程，并使该技术可供更广泛的受众使用。今年早些时候，IBM推出了AutoAI，这是一个用于自动化数据准备，模型开发，功能工程和超参数优化的平台。

制造业中的AI

Neurala首席执行官兼联合创始人Massimiliano Versace表示：“ 2020年将是制造业拥抱人工智能以实现生产线现代化的一年。”对于制造业而言，最大的挑战之一就是质量控制。”

Versace认为，通过将AI解决方案作为工作流的一部分进行集成，AI将能够扩大并应对这一挑战，“就像电钻改变了我们使用螺丝起子的方式一样，AI将通过以下方式增强制造业中的现有流程：减轻了平凡和潜在危险任务的负担，使员工有更多时间专注于创新产品开发，这将推动行业前进。”

人工智能的地缘政治意义

Symphony AyasdiAI首席执行官Ishan Manaktala说：“人工智能将在2020年及以后继续成为国家军事和经济安全的头等大事。” “政府已经在人工智能上进行了大量投资，作为可能的下一个竞争领域。中国已投资超过1400亿美元，而英国，法国和欧洲其他地区已向AI计划投入了超过250亿美元。美国起步较晚，2019年在人工智能方面的支出约为20亿美元，到2020年将超过40亿美元。

Manaktala补充说：“但专家敦促增加投资，警告美国仍在落后。最近的国家人工智能安全委员会指出，在未来十年中，中国可能会超过美国的研发支出。NSCAI在其初步报告中概述了五点：投资于AI研发，将AI应用于国家安全任务，培训和招募AI人才，保护美国技术优势以及统筹全球协调。”

AI药物研发

Chooch首席执行官Emrah Gultekin：“我们预计，随着视觉过程的自动化，药物发现将在2020年得到极大改善，因为视觉AI将能够大规模监视和检测细胞药物相互作用。由AI驱动的高度准确的分析可以大大加快药物发现的速度。”

药物开发是一个冗长的过程，可能需要长达12年的时间，涉及数千名研究人员的共同努力。开发新药的成本很高。但是，人们希望AI算法能够加快药物发现中的实验和数据收集过程。

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