Gartner:2019年人工智能技术进展,语音识别转型效益显著!

根据信息科技界研究权威机构Gartner最新关于人工智能技术分析报告,它对2019年全球人工智能技术路线趋势做了全面的分析,预计语音识别将产生显著的转型效益。

人工智能技术成熟度曲线

Gartner每年会根据分析预测把各种新科技的发展阶段及要达到成熟所需的时间绘制在一条曲线上,这条曲线就是“Gartner新兴技术成熟度曲线”,它展示新兴技术经历的技术触发期、期望膨胀期、幻觉破灭谷底期、启蒙爬升和高原期的五大关键发展阶段。

2019年人工智能技术成熟度曲线

在2019年的年度曲线上,语音识别位于实质生产的高峰期。Gartner认为,语音识别离主流应用还不到两年的时间,因此它将带来最显著的转型效益

Gartner建议客户将语音识别纳入其短期人工智能技术路线图,语音到文本(和文本到语音)是一种独立的商品,其模块可以插入到各种自然语言工作流中。

部署AI企业翻了4倍

根据2019年Gartner对CIO(首席信息官)的调查,2018~2019年部署人工智能的企业比例从4%增长至14%,差不多翻了四倍。

虽然增幅达10个百分点,但在2018年的调查中,21%的受访者表示他们将在短期内部署人工智能。最终数字低于预期,这表明人工智能的部署仍然存在诸多障碍。

八大重点关注新技术

人工智能云服务——是一种托管服务,它允许开发团队结合人工智能和机器学习的固有优势,虽然出现相对较晚,但将产生重大影响。

自动机器学习(automl)——自动建立、部署和管理机器学习模型的能力,将机器学习交付给数据科学家和商业专家。

增强智能——以人为中心的人与人工智能(AI)合作的伙伴关系模型,旨在提高认知能力,包括学习、决策和新体验,提高自动化的效率。弥补人类的局限性,利用人来扩大人工智能的可能性。

可解释的人工智能——人工智能研究人员将“可解释的人工智能”定义为一组方法,这些方法使得黑盒人工智能算法的输出足够容易理解。

边缘人工智能——在物联网终端、网关和边缘设备中嵌入人工智能技术,应用范围从自主车辆到流分析。可克服与延迟隐私和安全相关的挑战,并改善用户体验。

强化学习——对游戏和自动化行业具有主要潜力,并有可能在机器人、车辆路径、物流和其他工业控制场景方面带来重大突破。

量子计算——量子计算有潜力在系统优化、机器学习、密码学、药物发现和有机化学等领域做出重大贡献。尽管量子计算超出了大多数企业的规划范围,但它可能对关键业务或运营产生战略影响。

人工智能市场——Gartner将人工智能市场定义为一个由技术基础设施支持的易于访问的地方,该基础设施有助于可重用算法的发布、使用和计费。一些市场在一个组织内被用来支持数据科学家内部共享预先构建的算法。

AI作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,正在深刻改变世界。科技发展日新月异,我们必须跟上它的脚步。

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