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Gartner报告:人工智能的现状与未来

Gartner副总裁Svetlana Sicular上周在企业IT年度研讨会上表示,人工智能技术使用了大量数据和复杂的概率算法来“为大都市生活创造小城镇一般的亲密联系”。

但她说到:今年AI应用程序的部署增长率实际上低于去年;同时,企业的首席信息官表示他们已经部署了AI的比例从去年的14%增长到了19%。这是一个不错的增长,但远低于之前统计的"希望在2019年开始部署AI"的23%的数据。她说:"AI的普及被什么东西拖累了。” (在另一场采访中,她说AI技术面临的最大问题是缺少想法。)

她指出:当企业被问及在采用AI时面临哪些挑战,回答中最主要的担忧包括企业员工缺乏相应的技能、企业可获得数据的质量以及对AI真实优势和用途的了解。她说,企业往往想要找到一位神话般的数据科学专家,但"AI实际上是一项团队运动”,需要业务分析师、开发人员、市场营销人员等员工通力合作。

关于技能的话题,她建议企业提升自身现有的开发人员和分析师的技能,不要急着寻找专家;这也意味着对你自身的业务理解往往是关键所在。你手头上现有的数据通常就足够了,但是需要用一种可以被机器学习利用的方式结构化这些数据。

Sicular说:今天,使用人工智能技术的最大动力是自动化各种工作,以及改善客户体验。企业往往更关心任务的自动化,但欠缺对整体体验的思考。另外消费者并不想要人工智能打理一切,他们只是希望人工智能为自己提供帮助。

她打了一个比方,说AI技术好像让我们生活在小城镇中一样,驾车路线就是一个例子。你可能很了解你居住的城镇,但AI会告诉你哪些路段正在堵车,从而为你提供帮助。因此,人工智能为你提供了前所未有的环境信息,以便你做出更好的决策。在你的城镇之外的地区,导航设备可能会告诉你从一个地方到另一个地方需要多长时间,这就是预测性分析。但实际上,为你指路是规范性分析的范畴,这种帮助更有意义。

她指出,在她所在的区域,自动化行车指路技术引发了意想不到的后果,许多城市和城镇都做出了调整以避免这些应用程序造成的问题(例如许多小路上出现了堵车)。她说,你必须向AI学习,设定正确的期望,并通过概念证明来验证这些期望。

聊天机器人是最受欢迎的AI应用程序之一。Gartner预测,到2023年员工与应用程序间的交互有25%将通过语音进行,相比2019年的将近3%大幅增长。

她说IT部门已经知道该如何衡量大型企业计划的成功与否,而引入AI技术后这种评价工作也是很重要的,企业需要观察人工智能技术能在多大程度上支持这些企业计划。

她建议组织创建一个AI卓越中心,这种中心要了解在哪里查找数据以及该如何使用这些数据。中心可以围绕AI提供信息、说服力、执行标准和创新内容,但首先必须要有明确的目标。

Sicular还建议许多组织应该从“增强智能”的理念开始,这种理念本质上是由机器学习技术辅助的传统商业智能。组织应该从小处入手,获得收益,然后逐步前进。

她分享了Gartner总结的一个框架,内容是组织在短期、中期和长期内考虑AI项目的应有方式。她说企业应该按扩大规模、质量和创新的顺序做好规划。最好有为"更多出色的工作"而订立的长期愿景,这种愿景应该基于更多的自定义、个性化和便利性水平。这种愿景应该超越人们的想象,打动人们的生活并影响大家的行为习惯。

但是从短期来看,Sicular说人们应该实施易于采用和度量的方法。这样做的目的是让人们做自己擅长的工作,而不是去做你想要让他们做的事情;我们应该帮助大家,把他们手头的工作做得更快更好。在中期,企业应该专注于提高质量,但初期阶段这不是一个很好的起点,因为企业不知道自己该衡量哪些指标。

谈到未来发展,她说一个趋势是机器学习模型变得更可解释,从而提升AI的普及率、公平性、可靠性和可信赖水平;她还指出在某些情况下,AI技术的应用障碍正是源自客户或员工对这种技术的不信任。一些模型在这种可解释性上做得越来越好,但是机器学习(ML)和AI问责制所需的内容将因特定的用例而异。她指出,技术上的可解释性与人类眼中的可解释性是不一样的,后者意味着要用日常语言解释它并符合常识。

她还分享了Gartner的预测:到2025年,将有40%的企业从为人类设计产品,转变成使用人类增强技术和方法为人类自身设计架构。

总而言之,Sicular表示组织应该将流程分解为许多较小的任务,也就是"传递接力棒";有些任务是由人类完成的,还有些是由机器完成的。她谈到了一个案例,其中AI为医生做笔记,并通过医学图像中给出第二种意见。然后她说,需要“走完最后一英里”才能完整地了解客户。最后,他们应该借助机器和AI帮助人们更好地完成工作,从而“带我踏上一个全新的高度”。

在另一场会议中,她分享了Gartner针对特定AI技术的宣传周期报告。

数据和分析领域的趋势

其他许多会议也涉及到了AI。Gartner研究员Rita Sallam分享了数据和分析领域的前沿技术趋势,其中包括许多AI功能,例如可解释的AI、增强型分析和持续智能等。

其中Gartner预测,到2020年“增强分析”这一涵盖由AI增强的传统分析方法的术语,将成为分析和商业智能(BI)、数据科学和机器学习平台,以及嵌入式分析领域新业务需求的一大驱动力。例如,增强分析可以找到一个以前未知的策略,根据一个人的生日日期改变人寿保险的加价率;还可以自动为每种产品生成折扣建议来提高零售利润。

另一个预测是:到2022年,新的利用AI和ML技术的终端用户解决方案中有75%将使用商业平台而非开源平台构建。Sallam表示,人工智能和机器学习的普及和渗透率将会提高,供应商巨头(亚马逊、谷歌和微软)提供的基于云的机器学习服务将在数据科学平台市场中占据20%的份额。

Salam预测:到2023年,超过75%的大型组织将聘请AI行为取证、隐私和客户信任专家以降低品牌和声誉风险。

有趣的是,Gartner预测到2021年,大多数私有和许可的区块链用途将被分类账DBMS产品取代。这对我来说很有意义,虽然我不知道它是怎样和Gartner的大趋势报告相对应的——后者指出到了2023年,基于区块链的技术每年将支持并追踪价值2万亿美元的商品和服务的流动。

她补充说:到2022年,超过一半的新增主流业务系统将包含“持续智能”,这种技术使用实时上下文数据来改善决策。

道德话题

在另一场会议上,Gartner研究员Frank Buytendijk谈到了AI和道德规范;他说在创建以人为本和对社会有益的AI时,最常见的五大原则包括:公平;可解释且透明;安全可靠;并且负责。他解释说每个主题都有自己的问题,并讨论了建立两级道德体系的话题:企业正在努力制定自己的道德规范,但是“道德即服务”可能会在未来某一天成为主流。

原文链接

https://www.pcmag.com/article/371612/gartner-the-present-and-future-of-artificial-intelligence

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