Gartner發(fā)布推動(dòng)近期人工智能創(chuàng )新的四項趨勢

全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問(wèn)公司Gartner 2021年人工智能技術(shù)成熟度曲線(xiàn)（Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021）中的四個(gè)趨勢正在推動(dòng)近期人工智能創(chuàng )新。這四個(gè)趨勢是：負責任的人工智能、小而寬數據策略、人工智能平臺的操作化，以及數據、模型和計算資源的有效利用。

Gartner高級首席研究分析師Shubhangi Vashisth表示：“人工智能的創(chuàng )新速度飛快，技術(shù)成熟度曲線(xiàn)中一半以上的技術(shù)將在二到五年內成為主流技術(shù)。邊緣人工智能、計算機視覺(jué)、決策智能和機器學(xué)習等創(chuàng )新都將在未來(lái)幾年對市場(chǎng)產(chǎn)生革命性的影響?！?/p>

人工智能市場(chǎng)仍處于逐步發(fā)展階段，位于技術(shù)萌芽期的人工智能創(chuàng )新占據著(zhù)很大的比例（見(jiàn)圖一）。這表明終端用戶(hù)正在尋求超出當前人工智能工具功能范圍的特定技術(shù)功能這一市場(chǎng)趨勢。

圖1 人工智能技術(shù)成熟度曲線(xiàn) 來(lái)源：Gartner（2021年9月）

Gartner認為以下四項趨勢正在推動(dòng)人工智能創(chuàng )新：

負責任的人工智能

Gartner研究副總裁Svetlana Sicular表示：“提高人工智能技術(shù)的可信度、透明性、公平性和可審核性對各類(lèi)利益相關(guān)者的重要性仍在日益增加。負責任的人工智能有助于：實(shí)現公平（即便數據中存在偏見(jiàn)也不例外）、獲得信任（盡管透明度和可解釋性方法正在逐步發(fā)展）以及在確保監管合規的同時(shí)，努力克服人工智能的概率性質(zhì)?！?/p>

Gartner預測到2023年，所有人工智能開(kāi)發(fā)和培訓人員都必須具備負責任的人工智能方面的專(zhuān)業(yè)知識。

小而寬數據

數據是成功人工智能計劃的基礎。小而寬數據策略能夠實(shí)現更強大的分析和人工智能、減少企業(yè)機構對大數據的依賴(lài)，并提供更豐富、更完整的情境感知。

根據Gartner的預測，到2025年，70%的企業(yè)機構將被迫把重點(diǎn)從大數據轉向小而寬數據，這將為分析工具提供更多的上下文并減少人工智能對數據的需求。

Sicular表示：“小數據的關(guān)鍵在于使用只需較少數據就能提供實(shí)用洞察的分析技術(shù)，而寬數據則能實(shí)現各種數據源的分析和協(xié)同作用。把這些策略結合在一起就能夠實(shí)現更強大的分析并有助于獲得更加全方位的業(yè)務(wù)問(wèn)題視角?！?/p>

人工智能平臺的操作化

運用人工智能促進(jìn)業(yè)務(wù)轉型的緊迫性和關(guān)鍵性正在推動(dòng)人工智能平臺的操作化需求。這意味著(zhù)將人工智能項目從概念轉向生產(chǎn)，從而可以依靠人工智能解決方案來(lái)解決企業(yè)范圍內的問(wèn)題。

Sicular表示：“根據Gartner的研究，只有一半的人工智能項目能夠從試點(diǎn)進(jìn)入到生產(chǎn)，而這些項目的平均完成時(shí)間為9個(gè)月。人工智能編排和自動(dòng)化平臺（AIOAPs）和模型操作化（ModelOps）等創(chuàng )新正在實(shí)現可重用性、可擴展性和治理，加快人工智能的采用和增長(cháng)速度?！?/p>

資源高效利用

鑒于人工智能部署所涉及到的數據、模型和計算資源復雜性與規模，人工智能創(chuàng )新需要最高效地利用這些資源。多重體驗（multiexperience）、組合式人工智能（composite AI）、生成式人工智能（generative AI）和Transformer因能夠以更高效的方式解決各類(lèi)業(yè)務(wù)問(wèn)題而引起了人工智能市場(chǎng)的關(guān)注。